Demandez à n’importe quel fournisseur de solutions de tarification concurrentielle quelle est la précision de ses données, et il vous donnera un chiffre avec assurance. Le problème commence lorsqu’un responsable de catégorie consulte un rapport, repère un prix manifestement erroné et se rend compte que la précision présentée dans le dossier de présentation et celle des données qu’il reçoit ne sont pas les mêmes.
Cet écart est critique. Une décision tarifaire fondée sur quelques incohérences ne se traduit pas seulement par un chiffre erroné. Elle entraîne une mauvaise estimation de la marge, une violation du prix minimum conseillé (MAP) qui passe inaperçue ou une règle de réajustement des prix qui s'applique à un produit totalement différent de celui visé. Et dès qu’une équipe cesse de faire confiance aux données, elle commence à tout vérifier manuellement, ce qui va à l’encontre de l’intérêt même d’acheter ces données.
Deux fournisseurs peuvent tous deux revendiquer une précision de 98 % tout en lui attribuant des significations différentes.
La précision répond à une question : parmi les correspondances que nous avons trouvées, combien correspondent réellement au même produit ?
L’exhaustivité répond à une autre question : parmi toutes les correspondances qui devraient exister, combien en avons-nous réellement trouvées ?
Le taux de correspondance répond à une troisième question : parmi les produits de votre catalogue, combien ont au moins une correspondance concurrentielle ?
Un fournisseur peut atteindre une précision de 98 % tout en passant à côté de la moitié des correspondances existantes, ou bien obtenir un taux de correspondance de 100 %, mais la plupart de ces correspondances sont erronées.
La taille de l’échantillon est tout aussi importante. Prendre une poignée de références pour les faire examiner manuellement par un humain ne vous donnera pas un chiffre fiable. La qualité des données doit être mesurée à une échelle adaptée à la vôtre, avec un échantillon suffisamment grand pour produire un résultat fiable et significatif. La fiabilité diminue à mesure que votre entreprise grandit et que les enjeux augmentent.
Le chiffre en lui-même est moins utile que la réponse à la question de savoir comment il a été obtenu. Voici quelques questions qu’il convient de poser avant de signer quoi que ce soit :
Présentez-vous l’exactitude, l’exhaustivité et le taux de correspondance sous forme de chiffres distincts, ou bien un seul chiffre les regroupe-t-il ?
Comment mesurez-vous la précision et l’exhaustivité, et à quels niveaux de confiance ?
Pouvez-vous présenter la précision et l’exhaustivité ventilées par catégorie ou par détaillant, et non sous la forme d’un simple chiffre ?
Quelle est la méthode de mise en correspondance utilisée et comment déterminez-vous quand une correspondance est incertaine plutôt que automatiquement confirmée ?
À quelle fréquence évaluez-vous la qualité des données et l’échantillon est-il aléatoire à chaque fois ?
Que se passe-t-il lorsqu'une correspondance est erronée ? (Cela arrive, il est donc utile de connaître la procédure à suivre !)
Consultez notre questionnaire sur la qualité des données à utiliser lors de toutes vos discussions !