Popularisées par des expressions telles que « des prix à la tête du client », les stratégies des commerçants pour maximiser leurs marges ne datent pas d’hier. Depuis les marchés de l’Antiquité, où le marchand jaugeait la richesse de son client à sa tenue vestimentaire avant de fixer son prix, jusqu’aux grands magasins modernes où les promotions évoluent en fonction de la fréquentation, la fixation des prix a toujours été une affaire
d’adaptation et d’optimisation.
Autrefois empirique et fondée sur l’intuition du vendeur, cette approche est aujourd’hui portée à son paroxysme par l’exploitation massive des données et les algorithmes de tarification dynamique. Là où le commerçant d’un souk pouvait ajuster son prix en fonction du profil apparent de son client, les détaillants en ligne disposent désormais d’outils infiniment plus puissants, capables de scruter l’historique de navigation, la géolocalisation, le pouvoir d’achat estimé ou encore les interactions précises d’un utilisateur avec une interface numérique. En somme, la fameuse personnalisation, chère à la relation client, est aussi à l’œuvre dans le « pricing », mais pas toujours pour le bénéfice des clients.
Exploiter les données pour moduler les prix…
Une étude récente de la Federal Trade Commission, le gendarme américain de la consommation et du contrôle des pratiques concurrentielles, révèle comment les entreprises exploitent une large gamme de données personnelles pour moduler leurs prix en fonction des caractéristiques propres à chaque consommateur. Si cette pratique peut, dans certains cas, se traduire par des offres plus personnalisées et attractives, elle pose également la question de l’équité et de la transparence. En effet, à l’ère du commerce algorithmique, les consommateurs sont bien souvent laissés dans l’ignorance des facteurs qui influencent le prix final des biens et services qu’ils achètent.Les exemples de tarification différenciée sont nombreux. Dans le secteur aérien, les prix des billets fluctuent en fonction de la demande et de l’historique de recherche des utilisateurs. Dans l’e-commerce, il n’est pas rare que le coût d’un produit varie selon que l’acheteur consulte un site depuis un ordinateur haut de gamme ou un smartphone d’entrée de gamme. Les plateformes de covoiturage, elles, adaptent leurs prix en temps réel en fonction de la météo, des événements en cours et du niveau de congestion du trafic.
… accentue les inégalités entre acheteurs
Mais là où la tarification dynamique devient préoccupante, c’est lorsqu’elle repose sur des critères opaques, pouvant conduire à des discriminations, volontaires ou involontaires. Certains consommateurs pourraient ainsi se voir proposer des prix plus élevés simplement parce que leurs données suggèrent qu’ils sont moins sensibles aux variations tarifaires ou qu’ils ont un besoin urgent d’un service donné. À terme, cette approche pourrait creuser des inégalités entre acheteurs, certaines catégories de population étant systématiquement désavantagées dans l’accès aux meilleures offres.Face à ces dérives, la FTC souligne la nécessité d’un encadrement plus strict et d’une transparence accrue sur l’usage des données dans la fixation des prix. Si la personnalisation est devenue un argument clé du marketing numérique, elle ne devrait pas se faire au détriment du principe fondamental d’équité commerciale. Dans un contexte où l’intelligence artificielle et les algorithmes prédictifs jouent un rôle croissant dans la relation entre vendeurs et consommateurs, la question de la régulation de ces pratiques
est inéluctable.
