Plateformes de mise en relation : Piloter l'équilibre offre / demande
Nous avons décidé de donner régulièrement la parole à nos experts Kameleoon en interne. Aujourd’hui, Abdel, Consultant spécialisé en Marketing Prédictif, prend la plume pour Conversion Matters. Par Abdel, Consultant Marketing prédictif chez Kameleoon Pourquoi des plateformes comme Seloger, PriceMinister ou Leboncoin sont-elles de véritables succès ? Car, comme toutes les plateformes de mise en relation, elles résolvent un problème économique immémorial : matcher l’offre et la demande. Qui plus est, elles le font de manière théoriquement optimale en créant un espace sans friction où sont mis en relation les acheteurs et les vendeurs. Le succès de ce modèle repose cependant sur un point crucial : il faut maintenir un équilibre permanent entre l’offre et la demande. Sans demandeurs, les offreurs se détournent de la plateforme (inutile d’y perdre du temps quand aucun client ne me sollicite). Sans offreurs, la demande décroit rapidement (je commande un taxi ; sans offre rapide, je quitte la plateforme pour aller vers une autre). L’enjeu pour ces plateformes est donc d’optimiser en temps réel le recrutement d’acheteurs et de vendeurs pour satisfaire les deux populations et maximiser le chiffre d’affaires. Dans cet article, nous proposons deux méthodes pour monitorer cet équilibre offre-demande, à l’aide du ciblage prédictif.
Méthode 1 : Le pilotage par le ROI
Cette méthode s’applique aux plateformes pour lesquelles les offreurs achètent un droit d’accès à la demande. C’est le cas par exemple du site web Travaux.com qui fonctionne sur le modèle de la vente de demandes de devis (leads qualifiés) aux professionnels. Moyennant une somme indexée sur leur secteur d’activité, ils ont accès à des demandes de devis envoyées directement dans leur boîte mail avec le détail du besoin du prospect ainsi que ses coordonnées. Cela constitue un investissement de leur part qu’il est possible d’apprécier grâce à un calcul de ROI. Tant que ce ROI est positif, les maçons, plombiers ou charpentiers abonnés à Travaux.com continueront à dépenser plus d’argent pour générer plus de chiffre d’affaires. Tant que ce ROI est positif, il faut donc favoriser l’inscription des professionnels sur la plateforme. Dans ce cas, il suffit d’assigner à l’algorithme un objectif d’augmentation du nombre d’offreurs. L’algorithme identifie la probabilité d’appartenance du visiteur à la catégorie « professionnels » (offreur) et sa probabilité d’inscription aux pages professionnelles (on parle aussi de son « degré de chaleur »). En identifiant la bonne cible, il est ainsi possible de pousser une offre incitative d’inscription pour booster le nombre de professionnels offrant leurs services. Dans le même temps, on évite l’effet repoussoir de pousser une pop-in à la mauvaise population (celle des demandeurs) ou aux éventuels professionnels qui n’ont que peu de chances de s’inscrire. Si, en revanche, le ROI se dégrade ou est très faible, il faut opérer l’action inverse et attirer davantage de clients sur la plateforme. Dans ce cas, il faut assigner à l’algorithme la maximisation de demandes de devis de la part de demandeurs et pousser une offre incitative pour le faire. Là encore, l’algorithmie prédictive permet de cibler la bonne population à laquelle cette offre va être poussée. En résumé, le ROI des professionnels abonnés sert de variable de contrôle, il est possible d’orienter la croissance à tout moment vers un type de conversion sur le site (inscription de professionnels ou demande de devis) afin de maximiser la valeur avec l’équilibre optimum entre les utilisateurs.Méthode 2 : Le pilotage par la structure optimale
La deuxième méthode repose sur la théorie qu’il existe un optimum de répartition des utilisateurs d’une plateforme de mise en relation. Cela découle de la nature de ces sites : un marché biface où offre et demande sont interdépendantes à la fois pour le fonctionnement instantané mais aussi pour la pérennité du modèle. Ce modèle est bien explicité dans cet article de Phil Hu, Senior Associate chez McKinsey&Co basé sur la Valeur Client Vie (VCC) (ou Customer Lifetime Value (CLV) en Anglais). Après quelques hypothèses liées à la nature du business des plateformes de mise en relation, il aboutit à une formule d’optimum de répartition des utilisateurs de ces sites :- Le nombre d’acheteurs représente les utilisateurs côté demande, le nombre de vendeurs ceux côté offre.
- La fréquence de vente correspond au nombre de transactions réalisées par un vendeur au cours d’une période donnée, celle d’achat aux transactions réalisées par un acheteur sur une période équivalente.
- Les churns vendeurs et acheteurs représentent les utilisateurs de la plateforme devenus inactifs.
En conclusion
S’il ne faut retenir qu’un aspect commun à ces deux méthodes de pilotage des plateformes de mise en relation, c’est leur souplesse d’utilisation. L’objectif assigné à l’algorithme n’est pas à sens unique. Il est possible d’adapter sa stratégie dans le temps. Si l’on a trop augmenté le nombre de vendeurs, il est possible de faire le cheminement inverse et augmenter le nombre d’acheteurs précédemment. Grâce à ses tableaux de bord très complets, Kameleoon permet de veiller au grain à tout moment !Thèmes traités dans cet article
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