Solution d'analyse de données

Price Sensitivity Meter dans Excel

25/01/2019

 

Ce tutoriel explique comment mettre en place la méthode Price Sensitivity Meter dans Excel avec le logiciel XLSTAT. 

Jeu de données pour analyser les données avec Price Sensitivity Meter

Un classeur Excel comprenant à la fois les données utilisées dans cet exemple et les résultats obtenus peut être téléchargé en cliquant sur le bouton ci-dessous :
Télécharger les données

Les données correspondent à une enquête sur le prix des PC portables de milieu de gamme. Bien que le nombre de données et la granularité des prix soit faible, nous utilisons le "Price Sensitivity Meter" de Van Westendorp pour analyser quelle serait la gamme de prix acceptable pour un tel PC et pour déterminer pour la population interviewée quel serait le prix optimal pour un nombre de ventes optimal ou un chiffre d'affaires optimal.

Paramétrer la boite de dialogue Price Sensitivity Meter

Une fois XLSTAT lancé, sélectionnez le menu Fonctions avancées / Outils Marketing / Price Sensitivity Meter.

Après avoir cliqué sur le bouton, la boîte de dialogue Price Sensitivity Meter apparaît.

Dans l'onglet Général, sélectionnez les quatre variables "Trop bon marché", "Bon marché", "Cher", "Trop cher" dans le champ Données de prix. Comme cette sélection comporte le nom de la variable, cochez l’option Libellés des variables.

En cochant vérifier la cohérence, XLSTAT va vérifier que les prix sont bien en ordre croissant pour chaque individu. Dans le cas contraire, l'individu ne sera pas pris en compte pour l'analyse.

Sélectionnez ensuite les variables "Score-BM" et "Score-CH" dans le champ Intention d'achat

Cliquez sur le bouton OK pour lancer les calculs.

Interpréter les résultats de Price Sensivity Meter


Les statistiques descriptives permettent notamment d'identifier les valeurs minimum et maximum. L'amplitude est calculée sur le prix trop bon marché et le prix trop cher. On note notamment que pour au moins une personne, l'écart est de 1200 Euros ce qui est assez important.
Le résultat caractéristique de ce type d'analyse de sensibilité au prix est un graphique présentant une série de courbes dont les intersections déterminent des prix critiques : à partir des données de l'enquête on construit six courbes de distributions cumulées (ou leurs opposées), d'abord pour les quatre types de prix recueillis (trop bon marché, bon marché, cher, trop cher), puis, par déduction, on calcule la distribution pour pas bon marché et pas cher.
 

Pour trop bon marché et bon marché, on prend l'opposé de la courbe de distribution. On calcule donc pour chacun des prix indiqués par les consommateurs, quelle proportion de consommateurs a indiqué un prix supérieur. Ces courbes diminuent donc de 1 à 0 lorsque le prix augmente. Pour cher et trop cher, on prend la courbe de distribution cumulée (aussi appelée fonction de répartition empirique). On calcule donc pour chacun des prix indiqués par les consommateurs, quelle proportion de consommateurs a indiqué un prix inférieur. Ces courbes augmentent donc de 0 à 1 lorsque le prix augmente.


L'intersection entre les courbes bon marché et cher correspond au prix pour lequel autant de personnes considèrent que le produit est cher que bon marché. Même s'il n'est pas forcément fort, il y a donc un désaccord entre deux groupes de même taille de consommateurs sur ce prix qui a été dénommé Indifference Price  (IDP). D'après Van Westendorp, ce prix correspond à une réalité du marché. L'IDP peut être interprété comme le prix médian sur le marché de ce type de produits ou comme le prix proposé par un leader du marché. En principe, pour une large majorité de consommateurs, ce prix est bon. En effet, un faible effectif le trouvant bon marché (donc probablement pas assez cher pour l'entreprise qui le commercialise) ou cher (donc potentiellement à risque vis à vis d'un concurrent) et la majorité le trouvant très probablement correct. Bien entendu, un effectif encore plus faible le trouvera trop bon marché (qualité suspecte) ou trop cher (inaccessible).

L'intersection entre les courbes des trop bon marché et des trop cher correspond au prix pour lequel autant de personnes considèrent que le produit est trop cher ou trop bon marché. En principe ce prix qui correspond à des avis totalement opposés concerne peu de consommateurs. Ce prix est nommé le Optimal Pricing Point (OPP), dans le sens où, en principe, un maximum de consommateurs devrait pouvoir acheter le produit.

Dans notre exemple, les prix IDP et OPP sont identiques et valent 500 Euros. La gamme de prix acceptable va quant à elle de 300 à 766 Euros.
 
La gamme de prix acceptable est donnée par, pour la borne inférieure, l'intersection entre la courbe des prix trop bon marché et pas bon marché et pour la borne supérieure, par l'intersection entre la courbe des prix trop cher et pas bon marché. Entre ces deux prix marginaux, les auteurs estiment que les volumes de vente sont élevés.
XLSTAT permet de prendre en compte les apports de Newton et al.*(1993) qui ont proposé de prendre en compte les intentions d'achat dans le cadre de l'enquête, en demandant quel est le niveau d'intention d'achat pour le prix bon marché et pour le prix cher. Ces scores peuvent être traduits en probabilités, soit automatiquement, soit grâce à un tableau de conversion. Une fois que l'on dispose des probabilités, on peut identifier quel prix est susceptible d'engendrer un nombre de ventes maximal et quel prix est susceptible d'engendrer un chiffre d'affaires maximal.
Dans notre cas, les scores d'intention d'achat de 1 à 5 sont automatiquement traduits en probabilités 0 / 0.1 / 0.3 / 0.5 / 0.7.


La prise en compte des intentions d'achat permet de définir le prix du produit en maximisant les chances que l'impact soit favorable sur le volume ou le chiffre d'affaires en fonction de la stratégie choisie. Dans le tableau, ci-dessus, nous voyons que le prix permettant de maximiser les deux critères est de 500€.


Le graphique ci-dessus permet d'observer l'évolution du volume et du chiffre d'affaires en fonction des prix. Nous voyons que l'optimum de 500 se détache assez nettement.
Sur la base des données collectées, la méthode du Price Sensitivity Meter nous permet de nous prononcer sur le prix optimal de mise sur le marché pour un PC milieu de gamme. Bien entendu, cette conclusion fait totalement abstraction de la situation concurrentielle et de l'impact de la marque sous lequel le PC serait lancé.

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