CAS D'USAGE IA
Optimisation CPQ (configuration, prix, devis)
Recommander prix, remises et configurations qui maximisent taux de signature et marge.
De quoi il s'agit
Un modèle ML entraîné sur l'historique des devis, l'issue gagné/perdu et les attributs clients recommande le prix et la configuration optimaux pour chaque deal. Les commerciaux gardent la décision finale mais bénéficient de garde-fous qui protègent la marge. Impact typique : +2 à 5 points de marge brute sans perdre de deals.
Données nécessaires
24+ months of quotes with win/loss outcomes and pricing context.
Systèmes requis
- crm
- erp
Pourquoi ça marche
- Make overrides easy but tracked
- Refresh the model quarterly with new wins/losses
Comment ça rate
- Reps override the model on every deal
- Model trained on a discount-heavy past keeps recommending discounts
Quand NE PAS faire ça
Skip if your pricing is genuinely simple, the ROI hides in complexity.
Fournisseurs à considérer
Ce cas d'usage fait partie d'un catalogue Data & IA construit à partir de 50+ programmes de transformation en entreprise. Lancez le diagnostic gratuit pour voir comment il se classe dans votre contexte.