Dans le paysage actuel de la mode et du luxe, la tarification est devenue une capacité stratégique à part entière, bien au-delà d’un simple levier commercial. Les marques internationales opèrent dans des marchés en évolution rapide, sur des canaux où la concurrence est totalement transparente et où les attentes des consommateurs ne cessent de croître. Bata connaît parfaitement cette complexité. Forte de plus de 130 ans d’histoire et présente dans plus de 70 pays, la marque conjugue héritage, accessibilité et envergure mondiale. Avec plus de 180 millions de paires de chaussures vendues chaque année, Bata s’appuie sur un modèle fédéral, composé d’entités locales autonomes, chacune répondant aux dynamiques spécifiques de son marché, de ses saisons et de ses clients. Ce modèle favorise la proximité et la pertinence locale, mais pose également un défi majeur : comment garantir efficacité, cohérence et rapidité de décision tout en préservant l’autonomie locale ? L’équilibre entre « penser globalement et agir localement » devient de plus en plus délicat lorsque les décisions doivent être prises rapidement et à grande échelle.
Pendant longtemps, la tarification dans la mode reposait largement sur l’expérience et l’intuition. Aujourd’hui, cette approche ne suffit plus. Les marchés évoluent rapidement, les concurrents réagissent en temps réel et s’appuyer sur des informations fragmentées ou obsolètes expose les marques à des risques sur leurs marges et à des opportunités manquées.
Pour Bata, le défi ne résidait pas dans le manque de données, mais dans la manière dont celles-ci étaient collectées et exploitées. Les informations concurrentielles et de marché étaient gérées localement, souvent de façon manuelle et selon des standards différents. Comparer les marchés, aligner les stratégies ou réagir rapidement devenait de plus en plus complexe.
Ce dont Bata avait besoin n’était pas d’une uniformisation totale, mais d’une approche et de méthodologies communes.
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En mettant en place des cadres partagés pour collecter, analyser et activer les données, la marque a pu comparer enfin des situations comparables et gagner en réactivité à l’échelle globale. C’est là que prend tout son sens la notion de précision à grande échelle : respecter les spécificités locales tout en assurant une visibilité globale et une prise de décision plus rapide.
Pour atteindre ce niveau de précision, la technologie devient un levier essentiel. C’est ici qu’interviennent Deda Stealth et Competitoor.
En intégrant les capacités de pricing intelligence basées sur l’IA de Competitoor au sein de l’écosystème Deda Stealth, les marques bénéficient d’une plateforme unifiée permettant de surveiller en temps réel les concurrents, les prix, les assortiments et la disponibilité des produits sur l’ensemble des marchés et des canaux. Les analyses avancées transforment les données brutes en insights clairs et hiérarchisés, aidant les équipes à identifier les écarts de prix, les risques de marge et les opportunités concurrentielles.
Pour des organisations mondiales comme Bata, la flexibilité est déterminante. La valeur ne réside pas uniquement dans la qualité des données, mais aussi dans la capacité de la solution à s’adapter à des structures organisationnelles complexes et à des besoins en constante évolution. La pricing intelligence devient ainsi un actif stratégique, au service des décisions tout au long de la chaîne de valeur, de la conception produit à la planification de l’assortiment, jusqu’au positionnement sur le marché et à l’exécution opérationnelle.
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La véritable mesure de la performance d’une technologie réside dans son impact sur les pratiques quotidiennes. L’accès à des insights concurrentiels à grande échelle transforme les processus internes, accélère la prise de décision et accompagne les organisations vers une culture toujours plus data-driven.
Cette transformation ne se fait pas du jour au lendemain. Elle nécessite une conduite du changement, de nouvelles compétences et une adoption culturelle progressive. Mais la direction est claire : les données en temps réel permettent aux équipes de concevoir des produits plus compétitifs en amont, d’optimiser les assortiments et la disponibilité dans des environnements omnicanaux, et de réduire la dépendance à des promotions réactives.
À l’avenir, l’intelligence artificielle jouera un rôle encore plus central. Les modèles prédictifs de tarification, les simulations basées sur l’IA et les systèmes d’aide à la décision automatisés permettront aux marques d’anticiper les évolutions du marché plutôt que d’y réagir.
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Ce plan inclut le suivi quotidien des prix et des promotions pour une sélection de SKU, à la fois sur les sites des marques et de leurs concurrents.
Lorsque les données, l’IA et la stratégie agissent de concert, tout le monde en bénéficie : les marques gagnent en compétitivité, les équipes prennent des décisions avec plus de confiance et les consommateurs profitent d’une meilleure valeur et d’une plus grande disponibilité.
