Enjeux de Greenweez :

Greenweez est l’un des leader de la vente de produits bio en ligne. Greenweez propose plus de 20 000 produits bio, écologiques et bien-être, répartis à travers 8 univers : Epicerie bio, Alimentation Bébé bio, Enfant, Produits d’Entretien, Maison et extérieur, Cuisine, Santé et Bien-être, Beauté et Hygiène.

Dans un contexte de marge stable malgré des ventes croissantes, Greenweez souhaite trouver des leviers pour impacter ses marges. Le pricing chez Greenweez n’a pas fait l’objet d’optimisations par le passé et c’est dans ce contexte qu’Arcane a accompagné Greenweez, grâce à la data science, dans la mise en place d’une méthodologie d’optimisation de la rentabilité par le prix.

Démarche Arcane :

Arcane a proposé un modèle de pricing basé sur une analyse poussée des historiques de ventes. Le modèle retenu, s’appuie sur le fait que le prix qui optimise la marge en valeur n’est que rarement le prix maximum mais un prix qui va permettre de trouver un équilibre entre un volume d’achat et taux de marge acceptable. Le modèle développé par Arcane c’est l’alchimie qui permet de trouver pour chaque produit un prix juste.

Arcane ne s’est pas arrêté à une analyse statique mais a pu alimenter son modèle en continu avec les données fraiches pour faire converger ses algorithmes de machine learning et trouver ainsi en permanence le prix optimum.

A partir entre autres de données historiques sur les prix, un modèle de regression permet de calculer la relation entre le prix du produit et la marge nette. On en déduit un optimum de marge nette, ce qui permet à Greenweez d’augmenter sa marge de 12%.

Résultats observés :