Discrimination et technologies de l’information


En passant sur l’excellent Blog Econoclaste, je lis un post intelligent en réponse au courroux de l’excellent Francis Pisani. Et voilà qui nous rappelle qu’une des merveilles de la technologie pour le marketing est de mettre en œuvre véritablement, cette découverte de Pigou (lisez l’original et pour une très bonne synthèse ce texte de Simon Anderson et Régis Renault ).

Ne discutons pas l’argument discutable du bien fondé social de la discrimination par les prix, que son auteur semble défendre, c’est une question d’économistes et nous ne nous y aventurerons pas. Le bienfait paradoxal de la discrimination relève de l’économie politique. Considérons plutôt la question de l’économie pratique.

Les technologies de l’information rendent d’abord un fier service en apportant les outils nécessaires pour réaliser l’ultime mode de discrimination, cette discrimination de troisième degré qui nécessite de connaître à la perfection les propensions à payer. Ces outils consistent dans les historiques d’achats des clients, mais aussi dans les expérimentations telles que celles attribuées à Amazon. On se dit que cette masse de données peut permettre d’évaluer individuellement les élasticités, et de fixer ainsi les prix individuellement.

Il semblerait, en fait, que plutôt que prédire les propensions à payer, les firmes préfèrent mettre en œuvre des systèmes qui les révèlent à l’instar des techniques de yield management, des méthodes relevant du second degré. L’accumulation de données individuelles serait-elle insuffisante pour fixer le prix optimum ?

Très probablement oui, l’accumulation des données ne donne pas plus de précision sur ce que chacun à chaque instant souhaite, elle permet juste de définir avec plus de précision la topologie du paysage. A coups d’essais et d’erreurs, savoir où et quand un tarif est accepté. Dresser la carte des tarifs acceptables et épouser le corps du marché.

Nous avons à penser l’importance du volume de données que nos systèmes produisent, permettent-ils de comprendre mieux l’individu ou sa régularité ?

La discrimination par les prix crée de mauvaises surprises, et Francis Pisani a sans doute raison contre Econoclaste. Comment supporter de payer ici plus cher que là ? La multiplication des différences de prix serait indolore si les consommateurs n’y sont pas exposés, et s’ils peuvent arbitrer. Ironiquement cette condition est obtenue sur l’internet par le fait que l’abondance de l’information, en élevant le coût de d’analyse, apporte plus d’ombre que de transparence au marché, en dépit des comparateurs de prix.

Personnaliser sans identifier (2)


Voici une question raisonnable que pose la Fing. On en comprend aisément l’enjeu. Dans une perspective marketing il s’agit de concevoir une offre s’adaptant au sujet et à ses désirs sans qu’il ne se dévoile, sans entamer la vie privée, de manière encore plus restrictive que des approches dite de « permission marketing ». Résoudre ce problème est crucial dès que le consommateur demande un anonymat absolu.

Quelles sont les solutions possibles ? Dans les grandes lignes deux approches sont possibles.

Celle qui s’appuie sur l’histoire du sujet, et requiert de ce dernier un assentiment à laisser des informations sur ses goûts, ses préférences. Son identité n’est pas nécessaire, il suffit qu’il laisse transparaitre une certaine personnalité. Un avatar est suffisant, en lui laissant la maîtrise de son personnage. La seconde est celle du stéréotype. Chaque question, chaque indice, dans son agrégation, permet de retrouver des régularités.

A bien regarder la question on retrouve en fait les grands modes de segmentation : la méthode du menu, qui en offrant un grand nombre de choix laisse le sujet se révéler dans ses décisions, l’anticipation qui s’appuie sur une histoire et la régularité des multitudes, et entre deux des formes de négociation.

Tout l’art désormais est de combiner les techniques de telle manière à réduire le nombre d’informations fournies par le consommateur en maximisant la pertinence de celles qui lui sont données. Quelle que soit la méthode de recueil des informations, il restera à choisir les techniques de calcul. Celles-ci ont de grandes chances de s’appuyer sur une méthode de calcul de probabilité conditionnelle, autrement dit sur le calcul Bayesien.

Le problème de la personnalisation sans identification se résout ainsi à un double problème : celui d’une méthode de recueil d’information, et celui d’une méthode de calcul. Sans aucun doute de multiples méthodes pourront satisfaire ces objectifs. Il convient de construire des mesures qui établissent l’ajustement entre le désir du consommateur et ce qu’on lui offre.

De manière classique on s’attend à ce que cet ajustement affecte l’attitude et le comportement, sans qu’il soit nécessaire que la réponse sur un aspect soit associée à une réponse sur l’autre. Certaines suggestions peuvent apporter au sujet une gratification intrinsèque, et le plaisir ne s’ensuit d’aucune action. Certaine peuvent ne pas émouvoir mais conduire à agir.

Il y a là un objet de recherche de première qualité. Tester en fonction des contextes quelle méthode de personnalisation, qui ne requiert pas d’identification, entraîne une réponse favorable. Des méthodes fondées sur l’analyse des séries comportementales ? Des méthodes fondées sur l’analyse des similarités ? Des méthodes dialogiques ?