Pièces automobiles : l’IA pourrait rebattre les cartes de la politique tarifaire

Inflation persistante, variations du prix des matières premières, droits de douane, tensions géopolitiques mais aussi concurrence accrue sur Internet : la fixation des prix devient un exercice de plus en plus délicat pour les distributeurs. Selon McKinsey, les évolutions des coûts, de la concurrence et des attentes des clients sont désormais plus rapides que les processus traditionnels de révision tarifaire.

Un constat qui trouve un écho particulier dans la pièce automobile. Entre tarifs fournisseurs, remises, conditions commerciales négociées avec les réparateurs, références équivalentes et prix affichés par les plateformes en ligne, le distributeur doit gérer un nombre considérable de paramètres.

Pour McKinsey, les traditionnelles grilles tarifaires, révisées périodiquement en fonction de l’évolution des coûts, ne permettent plus de suivre un marché où les prix concurrents peuvent désormais changer quotidiennement. La transparence dont disposent désormais les acheteurs BtoB sur les prix et les produits concurrents rend ces pratiques moins efficaces. L’accès croissant à des outils d’intelligence artificielle, côté vendeurs comme côté acheteurs, accentue encore ce phénomène.

Parmi les cas étudiés figure justement un distributeur de pièces automobiles, dont McKinsey ne communique pas l'identité. Celui-ci était confronté à une érosion de ses marges et à des incohérences tarifaires sur un catalogue comportant un grand nombre de références. Le problème venait notamment du décalage entre ses propres processus et ceux du marché : les prix concurrents pouvaient évoluer quotidiennement sur les places de marché en ligne tandis que les tarifs internes nécessitaient parfois plusieurs semaines avant d'être actualisés.

Le distributeur a donc mis en place un système utilisant l'IA et la collecte automatisée des prix disponibles sur Internet. Ces informations alimentent un moteur de tarification dynamique capable d'actualiser les données de marché et de réévaluer progressivement la sensibilité des clients aux prix.

L'objectif n'est toutefois pas de laisser un algorithme fixer librement chaque tarif. Des règles sont définies par catégories de produits afin de maintenir le positionnement concurrentiel recherché tout en préservant la rentabilité. Le système apprend ensuite à partir des transactions réalisées et réduit progressivement les interventions manuelles. Selon McKinsey, cette organisation aurait permis au distributeur concerné de gagner environ 1 point de pourcentage de marge, tout en ramenant le cycle d'ajustement des prix de plusieurs jours à quelques minutes.

Des millions de références à administrer

Au-delà de l'automatisation des prix, l'enjeu porte d'abord sur la qualité des données. Les distributeurs peuvent gérer des millions de références réparties dans des milliers de catégories. Des descriptions incomplètes, des classifications incohérentes ou des attributs produits insuffisamment renseignés compliquent notamment l'identification des produits substituables et donc leur positionnement tarifaire.

L'IA générative ouvre ici une autre piste. McKinsey cite le cas d'un distributeur de matériaux ayant utilisé cette technologie pour extraire et structurer les caractéristiques de plus d'un million d'articles. Le traitement des données aurait été accéléré par six et le nombre de corrections manuelles des prix réduit de 80 %. Le cabinet fait état, dans ce cas précis, d'un gain de marge supérieur à 2 point de pourcentage de marge

Pour la pièce automobile, la problématique est familière : un même besoin peut correspondre à plusieurs références et marques, avec des positionnements prix différents. La qualité de la donnée produit devient donc indissociable de celle de la politique tarifaire.

Jusqu'à 80 à 90 % des prix automatisés

McKinsey identifie quatre domaines dans lesquels l’intelligence artificielle peut aider les distributeurs à fixer et ajuster leurs prix : la fiabilisation des données produits, la tarification dynamique, la personnalisation des offres clients et l’analyse des contrats.

Dans le modèle avancé décrit par le cabinet, 80 à 90 % des prix transactionnels peuvent être générés automatiquement. Les cycles d'actualisation se comptent alors en heures ou en jours plutôt qu'en semaines, tandis que les modèles d'élasticité sont recalibrés chaque semaine ou chaque mois. Des prix planchers et plafonds ainsi que des règles spécifiques aux comptes stratégiques doivent cependant encadrer le dispositif.

La personnalisation constitue l'étape suivante. Plutôt qu'un tarif uniforme accompagné de remises largement laissées à l'appréciation des commerciaux, les distributeurs peuvent établir des prix en fonction du profil du client, des volumes achetés, du mix produits ou encore de son comportement d'achat. Concrètement, lorsqu’un réparateur se connecte au site de son distributeur, il peut se voir proposer automatiquement des prix et des remises correspondant à son profil, à ses volumes d’achat ou aux produits qu’il commande. Une évolution particulièrement sensible dans l'après-vente automobile, où les relations entre distributeurs et réparateurs reposent historiquement sur des grilles de remises et des conditions commerciales différenciées.

Le prix, levier majeur de marge

L'intérêt financier explique cette accélération. À partir de l'analyse des comptes de 140 sociétés de distribution cotées dans le monde, McKinsey estime qu'une hausse de prix de 1 % peut entraîner une progression de plus de 22 % de la marge d'EBITDA, à condition que les volumes vendus et les coûts restent inchangés. Le cabinet souligne ainsi que l'effet du prix sur la rentabilité peut être nettement supérieur à celui d'une progression équivalente des volumes ou d'économies sur les achats et les frais généraux.

Ces chiffres doivent toutefois être replacés dans leur contexte : ils proviennent d'un échantillon mondial de distributeurs de différents secteurs et ne constituent donc pas une mesure spécifique au marché français de la pièce automobile.