Hausse des prix : quand le data model devient déterminant pour mettre à jour ses tarifs
Avec les hausses des coûts des matières premières, de l’énergie, les ruptures d’approvisionnement… toutes les entreprises et tous les eCommerçants sont confrontés à la nécessité de mettre à jour rapidement leurs tarifs. Jusqu’à l’an dernier, les prix étaient revus une fois par an, grand maximum… Aujourd’hui, c’est quasiment tous les quinze jours qu’il faut modifier ses tarifs. Pour certaines entreprises, c’est une formalité, pour d’autres, un véritable enfer.
La raison ? La qualité du modèle de données. Si vous suivez depuis un petit moment, vous savez que c’est un sujet qui me tient à cœur, tant il est déterminant pour la réussite d’un projet eCommerce en général, et web-to-print en particulier. Mais aussi dans la structuration des ERP.
Malheureusement, par facilité, beaucoup d’imprimeurs choisissent de structurer leur data model sur la base de références uniques (ou SKU). Très vite, ils se retrouvent avec des dizaines de milliers de références à gérer.
Face aux augmentations des coûts des matières premières, certains choisissent d’appliquer une hausse globale, à vue de nez… D’autres augmentent par catégories, mais dans les deux cas, ce n’est pas suffisant car les hausses portent sur tous les composants d’un imprimé.
La bonne pratique en matière de data model eCommerce et ERP consiste à décomposer son produit en attributs (matières, finitions, services, déclinaisons…) et à appliquer des règles de calculs de prix à chaque attribut. De cette manière, le prix final est la résultante de la combinaison des prix des options choisies par le client, en front-end.
Et si un seul attribut subit une hausse, il est facile de le mettre à jour unitairement, pour actualiser instantanément le prix de vente final du produit dans lequel il est utilisé.
C’est beaucoup plus fin comme méthode, beaucoup plus rapide à actualiser, et cela apporte une plus grande agilité.
Pour celles et ceux qui font du négoce (achat / revente), l’actualisation des prix d’achat est également essentielle : il faut à tout prix éviter la resaisie de données, pour pouvoir plutôt faire des imports de grilles de tarifs, ou appliquer des hausses par produits / familles de produits ou sélection de produits d’un fournisseur.
Lors du dernier C! Print, j’ai réalisé une masterclass à ce sujet, dont voici le replay. Je vous invite aussi à relire ce post publié il y a quelques mois.