bluedme.png              pricemoov.jpg

Le pricing dynamique permet d’effectuer des recommandations ou des modifications automatiques de prix sur des produits ou services.
Depuis longtemps plébiscitée par les grands groupes (transports, hôtellerie...) et les GAFA, cette stratégie voit aujourd'hui son usage s'étendre à des acteurs plus agiles, parfois même en offline, grâce à la démocratisation du Machine Learning. De fait, le pricing algorithmique repose sur l'utilisation judicieuse de données de sources parfois très variées, dans le respect de la GDPR.

Comment utiliser l'analytique avancée pour définir et appliquer votre stratégie de pricing algorithmique?

Pendant ce séminaire, les sujets abordés seront : 

  • Quels sont les leviers (Compétences, Data, Outils) pour accélérer le déploiement des projets analytiques de pricing dynamique ?
  • Quels sont les retours d'expérience et recommandations des leaders et experts du pricing algorithmique?

Pour vous fournir des éléments de réponses, nous avons convié deux experts du déploiement des projets de pricing dynamique :  

Adrian Pellegrini, Directeur Data Science chez Blue DME, viendra partager ses bonnes pratiques  sur l'utilisation du prédictif pour une stratégie efficace de pricing. 

François Aubert, Cofondateur chez Pricemoov, montrera comment les agences d'un leader de la location de matériels ont pu mettre en place un pricing algorithmique local, même en offline.

Programme de la matinée 

  • 08:30 Accueil
  • 09:00 Introduction et contexte par Hugo Le Squeren, Dataiku
  • 09:05 « Pricing algorithmique et stratégie data : où en sommes-nous aujourd'hui?» par Adrian Pellegrini, Blue DME
  • 09:35 « Retour d'expérience : comment un leader de la location de matériel a pu déployer un projet de pricing algorithmique » par François Aubert, Pricemoov
  • 10:10 Questions/Réponses

Cet événement s'adresse aux décideurs Data, Analytique, BI, Métier et IT.

Nombre limité de places. Nous nous réservons le droit d'admission.