La startup Pricemoov a mis au point une solution qui va plus loin que les outils de yield management classiques. Grâce à une couche de machine learning, composante de l’intelligence artificielle, elle est capable de déterminer le juste prix qui poussera à l’achat. Aujourd'hui, la jeune pousse travaille avec une dizaine de clients spécialisés notamment dans la location de véhicules, l'équipement sportif ou l'hôtellerie de plein air. Rencontre avec Pierre Hébrard, co-fondateur et CEO de Pricemoov.
Pierre Hébrard, co-fondateur et CEO de Pricemoov.
Pouvez-vous présenter Pricemoov ?
Pricemoov est une plateforme intelligente d’optimisation tarifaire lancée en janvier 2016 par François Aubert, Jean Saglio et moi-même. Fixer le bon prix qui mènera à la vente est un véritable pari. Notre objectif est donc d’aider les entreprises à trouver le prix juste. Pour cela, nous faisons appel à trois sources de données. D’abord, les données internes de l’entreprise issues du transactionnel ou du marketing par exemple. Ensuite, les données externes comme la météo et les évènements nationaux ou locaux. Enfin, les données dites métier, c’est-à-dire issues des connaissances d’une équipe. Grâce au machine learning, nous sommes capables de faire parler ces données et de pousser le bon prix.
Justement, comment utilisez-vous le machine learning ?
Le machine learning intervient dans trois étapes. La première étape consiste à segmenter les clients en fonction de la manière dont ils se comportent à travers un apprentissage non supervisé (on ne connaît pas le nombre de catégories a priori, contrairement à l’apprentissage supervisé où les catégories sont prédéfinies, ndlr). Cela nous permet de les classer en fonction de leur lieu de résidence par exemple. Je tiens à préciser que toutes les données sont anonymisées. La deuxième étape consiste à prédire le comportement grâce à ces informations. Cela nous permet de savoir par exemple combien de personnes vont venir louer une voiture à une date donnée. Il s’agit ici d’apprentissage supervisé. L’algorithme s’entraîne au fur et à mesure et apprend du comportement des utilisateurs. La troisième étape concerne la recommandation tarifaire elle-même. L’algorithme va proposer un prix à la personne et va s’auto-corriger pour se perfectionner.
Si ce genre de solutions n’existait pas avant, c’est que les algorithmes n’étaient pas au point ?
Auparavant, les solutions ne prenaient pas en compte toutes les données d’une entreprise. Avec l’ouverture des systèmes d’informations, nous avons désormais accès à toutes les données qui permettent de prendre la meilleure décision et de rendre l’optimisation tarifaire plus pertinente. C’est pour ça qu’avant nous, personne ne proposait ce genre d’outil.
Pourquoi cela concerne les pros du Tourisme ?
Les acteurs du Tourisme sont au fait des problématiques de pricing. Ils savent que c’est un levier et que cela peut apporter de la satisfaction client. Il faut dire qu’ils sont souvent confrontés à la question du remplissage, que ce soit les compagnies aériennes ou les hôtels. Le but n’est pas forcément de vendre un produit au prix le plus fort, mais de proposer un prix qui satisfera un client selon une multitude de critères.
Vous avez levé 3 millions d’euros au début du mois. Comment allez-vous les investir ?
Nous allons nous concentrer sur la partie technologique et dans la recherche, mais aussi développer la partie commerciale et marketing. Nous voulons nous déployer en Europe et devenir leader dans la location de voitures. Mais nous allons aussi nous ouvrir à d’autres secteurs et continuer à explorer d’autres marchés.
Photo d'ouverture : Henry & Co.
Pierre Hébrard, co-fondateur et CEO de Pricemoov.