«Les entreprises sont-elles prêtes à pratiquer des prix à la tête du client sur Internet ?” (L’Opinion)

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Le fait de fixer des prix différents pour un même produit est une pratique ancienne : nous la rencontrons tous les jours, avec les tarifs jeunes ou le prix des billets d’avion qui varie en fonction de la date de réservation. Mais ces pratiques restent assez simples à déchiffrer et à justifier. Les jeunes paient moins cher car ils sont en moyenne moins riches que les adultes ; de même, tout un chacun sait qu’il peut échapper au prix élevé d’un billet d’avion en réservant son voyage très à l’avance.

Avec le développement du numérique, la donne change radicalement : le numérique permet de collecter et de traiter en continu des données très variées sur un même individu, son comportement, ses préférences et son environnement, au travers de multiples canaux (sites logués, cookies, etc.). Le croisement de ces données permet de dresser un portrait-robot assez précis de chaque individu et d’approcher sa disposition maximale à payer pour un produit.

Chaque client peut alors se voir proposer un prix particulier, en fonction de sa disposition individuelle à payer, sans qu’il sache vraiment quelle variable a été utilisée pour fixer le prix. L’ère du prix uniforme, sur lequel s’est fondée toute la grande distribution depuis plus d’un siècle, pourrait progressivement céder la place à un univers de prix « à la tête du client ». En poussant à l’extrême cette logique, on pourrait aboutir à ce que, pour un même produit, il y ait autant de prix que de clients.

Quelles formes pourrait prendre la discrimination par les prix sur internet ?

Tout d’abord, le numérique permet le développement à grande échelle de la pratique de « tarification dynamique », consistant à faire varier le prix d’un produit au cours du temps, en fonction des fluctuations de l’offre et de la demande. Cette pratique, qui existe depuis longtemps dans le transport aérien et l’hôtellerie, s’est développée depuis dix ans dans des industries caractérisées par des contraintes de capacité et de fortes fluctuations de la demande, à l’image des VTC. Une entreprise comme Uber fait varier le prix de la course en fonction de l’offre et de la demande à un instant T, avec un système de tarification des heures de pointe (surge pricing). Cette tarification dynamique pourrait même demain se diffuser dans les commerces physiques, à l’heure des étiquettes électroniques et de la connectivité via smartphone.

Mais surtout, une autre forme de discrimination peut se développer, qui consiste à pratiquer un prix différencié selon les clients, en fonction de leurs caractéristiques personnelles. Jusqu’à présent, cette forme de discrimination concernait pour l’essentiel des pratiques de négociation de prix à la baisse : par exemple, lors de l’achat d’une voiture ou d’un appartement, il est usuel que le client tente de négocier un rabais. Cette politique de prix « à la tête du client » sera d’autant plus redoutable que les clients n’auront pas connaissance d’un prix de référence.

Quel intérêt pour une entreprise de pratiquer des prix personnalisés ?

Tout simplement pour augmenter ses profits, et ce, d’une double manière : en augmentant ses prix auprès des clients qui valorisent fortement son produit (effet prix), et en diminuant ses prix pour capter des clients ayant une faible disposition à payer et qui ne consommaient pas le produit (effet volume).

Les études empiriques sur la tarification personnalisée confirment la profitabilité d’une telle stratégie. Ainsi, une expérience a été conduite en 2017 par deux chercheurs sur le site de recrutement ZipRecruiter : le site pratiquait une politique de prix uniforme, consistant en un abonnement de 99 dollars par mois. Après avoir recueilli des informations sur les entreprises clientes, notamment leur localisation, les auteurs ont proposé de mettre en place, au travers d’un algorithme, des prix personnalisés, allant de 119 à 489 dollars. Le résultat est impressionnant : les profits ont augmenté de 84 %.

N’y a-t-il pas des obstacles à cette stratégie ?

Le principal obstacle est à rechercher du côté des clients, qui risquent de nourrir un sentiment d’injustice, d’autant plus marqué qu’ils ne connaîtront pas les critères individuels sur lesquels s’est fondée la personnalisation du prix. Les entreprises risquent alors de s’exposer à leur vindicte, notamment via les réseaux sociaux : tel consommateur qui s’apercevra, après avoir acheté, qu’il a payé un prix supérieur à d’autres clients ne manquera pas de le faire savoir. La e-réputation de l’entreprise en prendra un coup.

Les études empiriques sur la perception des prix personnalisés montrent que ces pratiques restent peu acceptées par les clients. De plus, les consommateurs vont s’engager dans des stratégies de contournement et d’arbitrage. Un véritable jeu de « cache-cache » pourrait se mettre en place, les clients tentant de « piéger » les algorithmes, par exemple en créant plusieurs profils, en changeant d’appareil, en utilisant différentes adresses IP, etc.

Une fiction purement théorique ?

Il existe pour l’instant peu de preuves empiriques directes de prix personnalisés. Mais cela ne veut pas dire pour autant que les entreprises ne font rien. Elles utilisent des méthodes indirectes de personnalisation des prix. En particulier, les entreprises pratiquent la différenciation dans l’affichage des résultats d’une requête sur Internet (search discrimination ou price steering), lorsque les produits sont à la fois très nombreux et très différenciés, comme dans l’hôtellerie : en fonction du profil du client, les produits affichés sur la première page à la suite d’une requête ne sont pas les mêmes selon les internautes. Elles peuvent également proposer des versions différentes d’un même produit de base.

De même, les entreprises peuvent afficher un prix de référence puis cibler des coupons de réduction sur certains clients, en fonction de leur parcours de navigation ou de leur historique d’achat. L’envoi en temps réel de coupons de réduction pourrait d’ailleurs se développer demain en magasin physique, grâce au geofencing : un client qui fait ses courses au supermarché pourrait se voir proposer en temps réel une réduction, si l’application détecte par exemple qu’il n’a pas acheté un produit qu’il a l’habitude d’acheter.

Les consommateurs doivent-ils s’inquiéter ?

Le réflexe naturel serait de condamner par principe ces pratiques, au motif qu’elles sont « injustes » puisqu’elles tirent parti de différences individuelles. Mais en réalité, les choses sont plus complexes. La discrimination sous la forme de prix personnalisés a pour effet d’élargir la taille du marché : un individu ayant une faible disposition à payer se verra proposer un tarif préférentiel et pourra donc accéder au marché.

En d’autres termes, les prix personnalisés opèrent une redistribution des richesses entre consommateurs : certains vont payer plus cher, tandis que d’autres, qui n’avaient pas accès au marché, vont se voir proposer un prix attractif. L’acceptabilité d’une telle redistribution des richesses est complexe à analyser dans la mesure où la disposition maximale à payer d’un individu ne dépend pas seulement de son niveau de revenu mais également de ses préférences et contraintes. Par exemple, le fait d’être prêt à payer plus cher son essence peut simplement résulter du fait que l’on habite en zone rurale et que l’usage de la voiture est indispensable. Une stratégie de prix différencié de l’essence pourrait conduire alors à faire payer plus cher les personnes ayant un besoin impératif de leur voiture et pas forcément les personnes les plus aisées.

Le vrai sujet d’inquiétude pour les consommateurs est plutôt celui de l’usage des data : quels critères ont été utilisés pour différencier les prix selon les individus ? Un algorithme de prix peut produire involontairement un résultat discriminatoire : le croisement de variables en apparence anodines ou « neutres » peut conduire à un résultat qui ne l’est pas. Si le prix personnalisé prend la forme d’un prix plus élevé – voire d’un refus de contracter — en fonction de variables telles que la couleur de peau ou le genre, cela suscitera de violentes réactions de la part des clients. Les entreprises vont donc aller sur le terrain des prix personnalisés avec la plus grande prudence, même si la tentation est grande.

Expert ès concurrence

Emmanuel Combe est économiste et professeur des universités. Il est actuellement vice-président de l’Autorité de la concurrence, professeur à Skema Business School et chroniqueur régulier à L’Opinion. Il publie une étude Vers des prix personnalisés à l’heure du numérique ?, à la Fondation pour l’innovation politique (Fondapol). Emmanuel Combe est spécialiste du low cost, spécialiste de la concurrence, de l’antitrust et expert sur les nouveaux modèles économiques.

Née en 2004, la Fondation pour l’innovation politique contribue au pluralisme de la pensée et au renouvellement du débat public. Elle s’inscrit dans une perspective libérale, progressiste et européenne. Lieu d’expertise, de réflexion et de débat, la Fondation s’attache à décrire et à comprendre la société française et européenne en devenir, en vue de formuler des propositions innovantes à l’adresse des acteurs politiques, économiques et sociaux, tant publics que privés. Toutes les études sont en libre accès sur fondapol.org.

 

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