Prévision des prix

Chez Prixel, on ne se contente pas de lister les cotes et les ventes des produits rétro et modernes – on se penche aussi sur leur évolution pour tenter d’anticiper les tendances du marché. Mais comment arrive-t-on à prédire la future évaluation d’un jeu ou d’un accessoire ? Pas simple, non ? En effet !

Afin de vous permettre d’apprécier notre démarche, on vous dévoile nos méthodes, les données que nous utilisons et les formules qui nous permettent de fournir des prévisions pertinentes, tout en gérant l’aspect événementiel qui peut influencer les prix.

Les Données utilisées

Volume de données :
Avec plus des dizaines de millions de ventes enregistrées et un catalogue de plus de dizaine de milliers produits, Prixel dispose d’un échantillon unique pour analyser le marché du jeu vidéo d’occasion. Chaque vente, avec sa date et son prix, vient enrichir notre base de données.

Segmentation par état :
Les produits ne sont pas évalués de manière homogène. Un jeu seul, un complet (boîte + notice), un jeu neuf sous blister, une boîte seule ou une notice seule ont chacun leur cote. Nous stockons ces informations dans des métadonnées dédiées pour affiner nos analyses.

Méthodologie de prévision

L’Approche par Lissage Exponentiel

Plutôt que d’appliquer une simple régression linéaire – qui consiste à tracer une droite sur l’ensemble des ventes – nous utilisons une méthode de lissage exponentiel avec tendance (aussi appelée méthode de Holt).
Cette technique nous permet de :

• Lisser les données quotidiennes :
  En regroupant les ventes par mois, nous calculons une valeur représentative (la médiane mensuelle) qui limite l’impact des ventes atypiques.
• Décomposer la série en deux composantes :
  • Niveau (S) : la valeur moyenne ajustée de la série,
  • Tendance (B) : l’évolution (hausse ou baisse) au fil du temps.
• Prévoir le futur :
  

En appliquant la formule F_T+h = S_T + h × B_T, nous estimons le prix dans h mois (souvent 6 mois, dans notre situation).

Ajustement et contrôle des données

Les ventes peuvent parfois être extrêmes, qu’il s’agisse de coups de cœur ou d’exceptions liées à des événements ponctuels. Pour ne pas fausser la tendance :

• Filtrage des valeurs aberrantes :
  Nous éliminons les ventes dont le prix s’écarte de manière excessive (par exemple, plus de 2 écarts-types) de la médiane mensuelle.
• Utilisation de la médiane plutôt que de la moyenne :
  La médiane est moins sensible aux valeurs extrêmes et nous offre une vision plus fidèle du marché habituel.

Imposition de Bornes

Pour éviter des prédictions irréalistes (comme des hausses ou des baisses démesurées), nous imposons des bornes :

• Le prix prédit ne peut pas être négatif (ça semble évident, mais bon…),
• Il est borné à un multiple raisonnable de la cote actuelle (selon l’état, entre 1.3 et 1.5 fois la cote).

Gestion de l’Événementiel

Le marché du jeu vidéo d’occasion est particulièrement sensible aux événements :

• Annonces et sorties :
  Un remake d’un jeu ou une réédition d’un classique peut entraîner une flambée soudaine de la demande pour le produit « original ».
• Périodes de forte activité :
  Les périodes de fêtes, comme Noël ou les vacances, influencent aussi la dynamique des prix.
• Événements ponctuels et principe de « hype » :
  Les annonces, les sorties de documentaires, de vidéos YouTube ou même des articles spécialisés peuvent créer une volatilité temporaire, bien que leur portée soient bien plus minimes et souvent liées à un seul pays.

Comment gérons-nous l’événementiel ?

• Mise à jour régulière des modèles :
  Nos prévisions sont recalculées en tâche de fond via des tâches planifiées pour intégrer les dernières données et ajuster la tendance en temps réel.
• Intégration de signaux externes :
  Bien que notre modèle principal se base sur l’historique des ventes, nous sommes en phase d’exploration pour intégrer des variables exogènes (par exemple, des alertes d’annonces ou des pics sur les réseaux sociaux) qui viendraient ajuster nos prévisions en cas d’événement majeur.

Formules de Calcul et Principes Analytiques

Lissage Exponentiel avec Tendance

Formules :

Niveau :
S_t = α × Y_t + (1 − α) × (S_t−1 + B_t−1)

Tendance :
B_t = β × (S_t − S_t−1) + (1 − β) × B_t−1

Prévision :
F_T+h = S_T + h × B_T

Où :

• Y_t est le prix observé (ou la médiane mensuelle),
• α et β sont les coefficients de lissage (typiquement 0.2 et 0.1 dans notre cas).

Adaptation aux Données Volatiles

• Filtrage des données aberrantes et utilisation de la médiane mensuelle permettent de réduire le bruit.
• Imposition de bornes garantit que nos prévisions restent dans un intervalle réaliste par rapport à la cote actuelle.

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Grâce à ces méthodes, Prixel combine l’analyse statistique rigoureuse et une gestion fine des événements pour offrir des prévisions de prix aussi pertinentes que possible. Même si le marché des jeux vidéo d’occasion est naturellement volatil et sensible aux effets de mode, notre approche hybride – fondée sur le lissage exponentiel avec tendance, le filtrage des valeurs aberrantes et l’intégration des signaux événementiels – permet d’anticiper l’évolution des prix tout en minimisant les imprécisions dues aux ventes atypiques.

Ainsi, que vous soyez collectionneur, revendeur ou simplement curieux, nos prévisions vous donnent un aperçu dynamique de l’évolution des prix pour mieux comprendre, on l’espère, les tendances du marché et prendre des décisions éclairées si vous devez acheter ou vendre !