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• Amazon change les prix des produits 2,5 millions de fois par jour, ce qui signifie que le coût d’un produit moyen changera environ toutes les 10 minutes.
• Comment font-ils ? En termes simples, Amazon dispose de tonnes de données.
• Avec toutes ces données, Amazon analyse les habitudes d’achat des clients, les prix des concurrents, les marges bénéficiaires, les stocks et un éventail vertigineux d’autres facteurs.
• Amazon augmente également les prix sur les produits peu courants, puis les produits les plus courants apparaîtront moins chers – et les gens commenceront à supposer qu’ils ont les meilleurs prix dans l’ensemble.

Ce qui suit est un extrait de « Swipe to Unlock : A Primer on Technology and Business Strategy »:

Vous n’êtes pas fan du prix d’un article sur Amazon ? Attendez simplement 10 minutes. Il pourrait bien changer.

Amazon change les prix des produits 2,5 millions de fois par jour, ce qui signifie qu’un produit moyen listé sur Amazon change de prix toutes les 10 minutes. C’est cinquante fois plus souvent que Walmart et Best Buy ! Ces changements de prix constants ont agacé certains consommateurs lorsqu’ils voient le prix d’un article baisser juste après l’avoir acheté, mais ils ont également aidé Amazon à augmenter ses bénéfices de 25 %.

Comment y parviennent-ils ? Amazon a, tout simplement, des tonnes de données.

Ils ont 1,5 milliard d’articles en vente et 200 millions d’utilisateurs. Amazon a un milliard de gigaoctets de données sur ses articles et ses utilisateurs. Si on mettait toutes ces données sur des disques durs de 500 gigaoctets et qu’on les empilait, la pile de disques durs serait plus de huit fois plus haute que le mont Everest. Ça, c’est du big data.

Avec toutes ces données, Amazon analyse toutes les 10 minutes les habitudes d’achat des clients, les prix des concurrents, les marges bénéficiaires, les stocks et un éventail vertigineux d’autres facteurs pour choisir les nouveaux prix de ses produits. De cette façon, ils peuvent s’assurer que leurs prix sont toujours compétitifs et extraire toujours plus de profit.

A travers ce processus, une stratégie utile qu’Amazon a trouvé est de sous-coter ses concurrents sur les produits populaires, mais en fait d’augmenter les prix sur les produits peu communs, par exemple en réduisant les best-sellers tout en augmentant les prix des livres obscurs. L’idée est que la plupart des gens se contentent de rechercher les produits les plus courants (qui finissent par être moins chers sur Amazon), de sorte qu’ils commencent à supposer qu’Amazon propose les meilleurs prix dans l’ensemble. Cela accrochera les clients sur Amazon et les incitera à payer plus pour les choses moins courantes qu’ils achèteront par la suite.

Suggestions basées sur les données

Il existe de nombreuses autres façons dont Amazon utilise ses données sur vous pour gagner de l’argent. Sur la base de votre historique d’achat, Amazon peut vous bombarder de recommandations – ne cherchez pas plus loin que les sections « Inspiré par votre historique de navigation » ou « Les clients qui ont acheté cet article ont également acheté » que vous voyez autour d’Amazon. Amazon peut même utiliser les mots que vous mettez en évidence sur le Kindle pour prédire ce que vous allez acheter. Amazon fait ces recommandations en trouvant des modèles dans les achats des clients précédents. Par exemple, supposons qu’Amazon ait remarqué que des millions de clients achètent ensemble du beurre de cacahuète, de la gelée et du pain. Imaginons que vous achetiez du beurre de cacahuète et du pain sur Amazon. En utilisant le modèle qu’il a trouvé, Amazon pourrait vous suggérer d’acheter de la gelée.

Prédire ce que vous voulez acheter va bien au-delà des achats recommandés, cependant. Considérez la technique brevetée d’Amazon appelée « modèle d’expédition anticipée ». Lorsqu’Amazon prédit que vous allez acheter quelque chose (comme Target prédit quand les femmes vont accoucher), il peut expédier cet article dans un entrepôt près de chez vous, de sorte que lorsque vous l’achèterez finalement, il vous parviendra rapidement et à moindre coût. Comme vous pouvez le constater, le big data a une valeur économique énorme – tellement, en fait, que le New York Times l’a un jour comparé favorablement à l’or.

Cet extrait de « Pourquoi les prix d’Amazon changent-ils toutes les 10 minutes ? » est tiré du livre à succès « Swipe to Unlock : A Primer on Technology and Business Strategy », par Neel Mehta, Parth Detroja et Aditya Agashe.

Neel Mehta est chef de produit chez Google. Il a précédemment travaillé chez Microsoft et Khan Academy. Il est diplômé avec mention de l’Université de Harvard. Parth Detroja est chef de produit chez Facebook. Il a précédemment travaillé chez Microsoft, Amazon et IBM. Il est diplômé avec mention de l’université de Cornell. Aditya Agashe est chef de produit chez Microsoft. Auparavant, il était le fondateur et le PDG de Belle Applications. Il est diplômé avec mention de l’université Cornell.

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