Suivi des prix & alignement concurrentiel automatique

Contexte

On ne pouvait pas surveiller à la main des centaines de références face aux grandes enseignes (Darty, Boulanger, Fnac, Son-Vidéo…). Résultat : on perdait des ventes en étant trop cher sans le savoir, et on risquait de brader en réagissant à l'aveugle. Il fallait un suivi continu et un réalignement fiable, marge protégée, sans surveillance manuelle.

Ce qui a été construit

Un moteur qui surveille les prix concurrents en continu et réaligne automatiquement les nôtres :

Wiser crawle les sites concurrents et livre leurs prix plusieurs fois par jour.
Un moteur de règles (dans Odoo) calcule, pour chaque produit d'un périmètre, un prix cible : s'aligner sur le meilleur concurrent valide, borné par une marge minimale.
Deux modes : observation (simule, rien ne bouge) puis live (applique et pousse sur Shopify). Le passage en live reste une décision humaine.
Tout est journalisé et réversible, avec un message déposé sur chaque fiche produit.

Résultat : 6 familles pilotées en live (projecteurs, TV, hi-fi, barres de son, amplis home cinéma), ~300 prix réalignés sur le marché du jour ; le reste s'ajuste tout seul à chaque mise à jour Wiser.

Architecture technique

Module Odoo cobra_price_rules (dépend de wiser_price_intelligence + cobra_product). Trois modèles clés : cobra.price.rule (la règle), cobra.price.alignment (le journal : simulé / appliqué / bloqué / annulé), cobra.price.retailer (les concurrents).
Moteur événementiel : à chaque import Wiser (cron FTP toutes les 3 h), un hook n'évalue que les produits touchés. Les offres sont lues via un accès unique source-agnostique (_get_competitor_offers) — Wiser aujourd'hui, un scraper maison demain, sans toucher aux règles.
Écriture via cobra_price (le champ source de vérité), d'où la synchronisation Shopify native ; jamais d'écriture directe sur Shopify.
Pilotage découplé : une app Flask + front vanilla JS (interface dédiée, thème sombre, charte Cobra) lit et écrit les mêmes règles en XML-RPC, par-dessus un cache SQLite rafraîchi toutes les 3 h (timer systemd). Un assistant IA (Claude, sortie structurée) transforme une consigne en langage naturel en règle pré-remplie.
Options d'une règle : périmètre dynamique (catégories / marques + exclusions + bande de prix + stock / appro + nouveautés), concurrents suivis, cible (égaler / −X % / −X €), sens (baisse seule / baisse + remontée), garde-fous (marge mini, baisse max, arrondi, ignore les offres sous 60 % du prix Cobra).

Les garde-fous (ce qui rend l'auto sûr)

Marge minimale par règle — jamais de vente à perte.
Offres aberrantes ignorées (sous 60 % de notre prix — produit liquidé, marché gris).
Normalisation paire / pièce — comparer une paire d'enceintes à une paire, pas à une pièce.
Un variant = une seule règle — pas de conflit de pilotage sur une même référence.
Observation par défaut ; le cœur de marché (enceintes colonne / bibliothèque) laissé en observation au départ.

Ce qu'on a appris

Ancrer un garde-fou sur une valeur fiable. Le seuil anti-aberration, d'abord calculé sur une référence elle-même tirée vers le bas par l'offre aberrante, ne protégeait plus — il fallait l'ancrer sur notre propre prix. Un garde-fou mal ancré est pire que pas de garde-fou : il donne une fausse sécurité.
Attention aux données périmées. Le cache d'affichage n'avait pas de planificateur (jusqu'à 18 jours de retard) — un moteur juste, mais une vitrine fausse. Toujours ordonnancer et dater les synchronisations.
L'auto ne remplace pas le jugement sur le cœur de marché : mieux vaut observer avant d'aligner (liquidations concurrentes, normalisation paire/pièce qui faussent la comparaison).

Stack

Odoo 18 (module cobra_price_rules), Wiser (données concurrents), Flask + vanilla JS, SQLite (cache d'affichage), timer systemd (ordonnancement), API Claude (assistant langage naturel → règle). Interface dédiée à accès protégé.

Ce que ça illustre

Séparer les données (Odoo = source de vérité) et le pilotage (une UI simple par-dessus) rend l'outil utilisable au quotidien sans ouvrir Odoo. Et un principe qui revient : automatiser d'abord ce qui est mécanique et sûr (marge protégée, offres aberrantes filtrées), garder l'humain là où le jugement compte (cœur de marché, passage en live).