MARGE, REVENUS & PRICING

Prix et protection de la marge

Chaque décision commerciale a un coût et une probabilité de succès.

L'IA permet de les mesurer - par segment, par client, par canal.

• Opportunités de cross-selling ou up-selling insuffisamment exploitées ;
• Clients à risque de désengagement identifiés trop tard ;
• Remises, prix ou actions commerciales insuffisamment reliés à la marge réelle;
• Arbitrages commerciaux trop dépendants de l’intuition ou de règles moyennes.

01:  Cross-selling & up-selling client

Identifier les ventes additionnelles les plus probables permet de concentrer l’effort commercial sur les clients, offres et catégories où la marge attendue justifie l’action.



Dans un cas de distribution, le module a identifié 4 660 opportunités rentables concernant 1 023 clients. Sous hypothèses commerciales, ces opportunités représentaient un gain net attendu de 5,6 M€.

02: Attrition client & risque de perte de revenu

Anticiper le désengagement permet de protéger le revenu existant avant que la perte ne soit consommée.



Dans un cas bancaire, le modèle a ciblé 333 clients sur 2 000, dont 229 étaient effectivement des churns. Sous hypothèses de coût et de succès des actions, le gain économique attendu sur l’échantillon test était estimé à 125 k€.

03: Sensibilité commerciale et arbitrage marge-volume

Les modèles peuvent aider à identifier les segments où une action commerciale crée réellement de la valeur, et ceux où elle consomme de la marge sans effet suffisant.



L’objectif n’est pas d’augmenter les ventes à tout prix, mais de relier chaque action commerciale à une marge attendue, un coût d’action et une probabilité de conversion.

Quand engager un diagnostic?

Un diagnostic est pertinent lorsque trois conditions sont réunies :

• historique de ventes, clients, produits ou actions commerciales disponible ;
• marge, coût d’action ou valeur client mesurables ;
• capacité à transformer les recommandations en actions commerciales ciblées.

Qualifier un cas d’usage revenus & marge