Comment le rapprochement de produits similaires a donné à une marque de cosmétiques bio sa première visibilité concurrentielle
Visibilité concurrentielle (marque propre)
Zéro : complètement aveugle sur les produits propres → Concurrents équivalents identifiés pour chaque référence en marque propre
Temps de veille concurrentielle
Des heures de recherches manuelles sur Google chaque semaine → Surveillance automatisée : changements de prix visibles dans la journée
Confiance dans la tarification (produits propres)
À l’intuition : coefficients fixes, aucune donnée de marché → Prix fondés sur les prix réels des produits équivalents du marché
Cette entreprise française de cosmétiques bio et naturels exploite un site Magento. Elle est à la fois distributrice de marques connues (Avène, Bioderma, Nivea) et fabricante de ses propres produits en marque privée : crèmes nourrissantes, huiles essentielles, soins naturels. Son catalogue contient environ 5 000 références, réparties entre marques distribuées et produits propres. Elle vend principalement via son propre site web, avec ses produits indexés sur Google Shopping via Google Merchant Center.
Le défi
L’entreprise rencontrait deux difficultés distinctes de tarification. Sur les produits des marques distribuées (Avène, Bioderma), la veille concurrentielle classique fonctionnait bien : MyMarket identifiait les autres vendeurs qui proposaient les mêmes produits et myPricing ajustait les prix en conséquence. Mais pour les produits en marque propre, les données concurrentielles étaient inexistantes puisque l’entreprise était seule à vendre sa marque. Sur Google Shopping, seule sa fiche apparaissait. Pourtant, le marché comptait de nombreuses alternatives : L’Oréal, d’autres marques bio et des fabricants locaux vendaient des produits équivalents à des prix variés. Les clients qui comparaient une « crème nourrissante bio 50 ml » voyaient toutes ces offres. Le vendeur recherchait manuellement des termes génériques sur Google Shopping et parcourait les résultats pour comprendre sa position. Cette démarche lente et incomplète empiétait sur le développement produit et le marketing.
Principaux défis :
- Les produits en marque propre n’avaient aucune veille concurrentielle : personne d’autre ne vendait leur marque
- Les recherches manuelles sur Google pour trouver des équivalents prenaient des heures et restaient incomplètes
- Une tarification à coefficient fixe sur les produits propres ignorait le paysage concurrentiel réel
La solution
Nous avons déployé MyMatching en mode produit similaire pour son catalogue de marque propre.
Ce que nous avons configuré
Au lieu de chercher des correspondances exactes (même EAN, même marque), nous avons configuré le moteur de rapprochement pour trouver des produits équivalents d’autres marques. L’IA analyse le type de produit, les ingrédients, les certifications (bio, naturel), le format (crème, huile, sérum), la contenance et le positionnement tarifaire pour identifier les concurrents les plus pertinents. Le vendeur a ajouté des instructions propres à sa niche : privilégier les produits qui disposent de certifications bio similaires, écarter ceux qui contiennent des substances que ses clients évitent et donner davantage de poids aux listes d’ingrédients dans le score de similarité. Le moteur interroge Google Shopping, traite les résultats par comparaison d’images, analyse sémantique et arbitrage LLM, puis attribue un score de confiance à chaque équivalent identifié.
Le vendeur est aussi fabricant. Ses crèmes et huiles bio en marque propre ne disposaient d’aucune veille concurrentielle, non par manque de concurrents, mais parce qu’aucun outil de rapprochement standard ne pouvait les trouver. Le rapprochement de produits similaires lui a donné, pour la première fois, une base réelle pour fixer ses prix.
Bénéfices clés :
- Le rapprochement par IA identifie automatiquement les produits concurrents équivalents d’autres marques
- Des instructions IA personnalisées définissent ce que « similaire » signifie pour leur niche cosmétique bio
- Couverture complète : rapprochement standard pour les marques distribuées et par similarité pour la marque propre
Les résultats
Visibilité concurrentielle (marque propre)
Zéro : complètement aveugle sur les produits propres → Concurrents équivalents identifiés pour chaque référence en marque propre
Temps de veille concurrentielle
Des heures de recherches manuelles sur Google chaque semaine → Surveillance automatisée : changements de prix visibles dans la journée
Confiance dans la tarification (produits propres)
À l’intuition : coefficients fixes, aucune donnée de marché → Prix fondés sur les prix réels des produits équivalents du marché
Le vendeur disposait enfin de repères concurrentiels sur l’intégralité de son catalogue de marque propre. Les produits jusqu’alors tarifés selon un coefficient fixe avaient désormais un ancrage dans le marché. L’entreprise a découvert que certains étaient largement sous-évalués par rapport aux offres bio équivalentes de grandes marques, ce qui lui faisait perdre inutilement de la marge. D’autres étaient surévalués par rapport à l’offre concurrente, ce qui expliquait des taux de conversion plus faibles. La surveillance automatisée fonctionne en continu : lorsqu’un concurrent lance un produit équivalent ou change ses prix, le vendeur en est informé dans la journée. Le rapprochement standard pour les marques distribuées et celui des produits similaires pour la marque propre lui donnent désormais une couverture complète du catalogue.
Découvrir ce cas en vidéo
Pas seulement pour les cosmétiques
Toute marque qui fabrique ou distribue des produits en marque propre se heurte au même angle mort : aucune donnée concurrentielle sur les produits qu’elle seule vend.
- Marques alimentaires dont les recettes propres se retrouvent en concurrence directe avec les équivalents des grands fabricants
- Marques de mode avec des lignes en marque propre face à des styles comparables chez d’autres enseignes
- Fabricants qui vendent en direct et veulent savoir à quel prix le marché positionne leurs équivalents
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