Un grand groupe holding B2B européen utilise le web scraping pour passer d’une approche « à l’intuition » à une stratégie de prix basée sur les données, aidant les entreprises de son portefeuille à optimiser leurs marges et leur confiance sur le marché.
Le groupe est une holding internationale qui gère un grand nombre de marchands B2B à travers l’Europe. Ces entreprises revendent une large gamme de produits issus de divers fabricants : fournitures de bureau, consommables industriels et papiers spécialisés.
Le responsable commercial du groupe agit comme consultant interne : il conseille ces entreprises sur leurs méthodes de tarification et définit les processus commerciaux qu’elles utilisent pour gérer leur positionnement sur le marché.
Dans le commerce B2B, le prix est souvent la variable la plus décisive pour conclure une vente. Pourtant, pour beaucoup d’entreprises du portefeuille, la détermination du « prix du marché » relevait historiquement de l’intuition plus que des faits. Les commerciaux s’appuyaient souvent sur des retours anecdotiques ou des « impressions », d’où une tarification incohérente et des opportunités de marge manquées.
L’équipe a compris que rester compétitif imposait de passer à une intelligence économique quantitative. Sa mission : déployer un cadre de tarification systématique sur un portefeuille d’entreprises variées, en transformant les sites des concurrents en jeux de données exploitables pour un véritable benchmark concurrentiel.
Le défi : passer de l’intuition à la donnée
Avant de mettre en place une solution de web scraping dédiée, les entreprises du groupe faisaient face à un manque de données important.
« Ils ne faisaient que deviner en matière de prix du marché. Ils parlaient d’un prix du marché, mais ils n’avaient aucune donnée. »
— Responsable de l’excellence commerciale, groupe holding B2B européen
Ce manque de données quantitatives a créé plusieurs inefficacités critiques :
| Enjeu | Détail |
|---|---|
| Subjectivité dans les ventes | Les décisions de tarification étaient souvent dictées par l’« intuition » de chaque commercial. |
| Contraintes du travail manuel | Collecter manuellement les données concurrentielles sur Excel était jugé « très, très exigeant » et intenable pour des milliers de références (SKU). |
| Manque de confiance sur le marché | Sans vision claire du paysage concurrentiel, il était difficile pour les entreprises d’aborder leurs clients avec une réelle « confiance dans leurs prix ». |
La Solution
L’équipe a évalué plusieurs outils de web scraping et a retenu Octoparse pour sa simplicité d’utilisation et ses possibilités de personnalisation. Comme beaucoup d’entreprises du portefeuille n’ont pas de programmeurs en interne, la solution devait être accessible à des utilisateurs non techniques, tout en restant assez puissante pour gérer des sites concurrents variés.
Octoparse offre une interface intuitive et la souplesse nécessaire pour personnaliser les flux de scraping. Son support client réactif rend la configuration des projets bien plus rapide et simple qu’avec les alternatives.
Le flux de travail actuel se compose de :
| Étape | Détail |
|---|---|
| Extraction hebdomadaire | Les scrapers s’exécutent chaque semaine pour capturer les numéros d’articles, les prix et les unités des concurrents. |
| Mappage des produits | Ces données sont reliées aux produits équivalents du groupe pour garantir une comparaison juste. |
| Règles de tarification | Les données alimentent des formules logiques. Le groupe peut par exemple prendre le prix médian de trois concurrents et appliquer un multiplicateur pour définir un « prix de base ». |
| Intégration et automatisation | Le groupe connecte ces données à une plateforme SaaS de tarification pour automatiser tout le parcours, de l’extraction web jusqu’à la mise à jour des prix. |
Les Résultats
Le passage à un modèle basé sur les données transforme le fonctionnement des entreprises du groupe. En remplaçant la subjectivité par une logique claire, le groupe a posé les bases d’une croissance mesurable.
Une valeur commerciale mesurable : l’impact principal se lit directement sur le résultat net. D’après l’expérience du responsable, l’adoption d’une tarification basée sur les données dans une activité de négoce génère en général une amélioration de 2 à 4 % des marges.
Au-delà du chiffre d’affaires, la solution a apporté :
- Efficacité opérationnelle : l’automatisation a supprimé la saisie manuelle, ce qui permet au groupe d’intégrer rapidement ses nouvelles acquisitions dans son cadre de tarification.
- Confiance accrue dans les prix : les entreprises affichent désormais une posture tarifaire professionnelle, ce qui se traduit généralement par de meilleurs volumes sur le marché.
Le groupe déploie aujourd’hui son cadre basé sur les données à l’échelle de son portefeuille européen et passe à un pipeline automatisé « mains libres », en intégrant les données concurrentes directement dans Octoparse via des connexions serveur. Cette approche professionnalise sa présence sur le marché et renforce la « confiance dans les prix » — la preuve que, dans le B2B moderne, une donnée de qualité est une ressource essentielle pour une excellence commerciale durable.
Comme elle le conclut : « Les données sont l’une des choses les plus importantes dans le business aujourd’hui… il est crucial d’avoir des solutions comme celle-ci. »
