Théo Le Breton
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    CASÉtude de cas

    Rendre une décision de prix défendable dans un négoce multi-agences

    Un négoce de matériaux à plusieurs agences, où chaque vendeur fixait ses prix à l'expérience. La donnée de ventes existait depuis des années, elle ne servait à personne pour décider.

    La contrainte Aucun prix de marché externe disponible : tout devait sortir des seules données internes. Et un vendeur sur le terrain ne consultera jamais un outil qui lui demande de comprendre un modèle statistique avant de répondre à un client.

    La mécanique

    1. Le diagnostic avant le remède : marges relatives par agence, par famille et par article, dispersion, part du chiffre réalisée sous la médiane.
    2. Un prix de référence dérivé du marché interne, avec un tarif haut et un plancher encadrés plutôt qu'un prix unique imposé.
    3. La décision passe par un arbre explicite, lisible par un vendeur, pas par une boîte noire.
    4. Le moteur de calcul est isolé du contexte client : la mécanique reste figée, les seuils et les nomenclatures s'adaptent à la maison.
    5. Un simulateur what-if pour arbitrer avant d'appliquer, avec la cascade du gain attendu et un export.
    6. Ce que l'outil ne sait pas encore calculer est étiqueté « en attente » au lieu de sortir un prix plausible.

    Résultat

    • En service chez le client, sur ses données réelles.
    • Moteur de calcul pur, isolé et couvert par des tests, séparé de tout ce qui est propre à la maison.
    • Base de données auto-hébergée, accès privé.
    • Aucun prix inventé : c'est la contrainte de conception la plus stricte du produit.
    Ce que j’en retiens

    Un outil de pricing ne se heurte presque jamais aux mathématiques, il se heurte à la confiance. Tant que le vendeur ne peut pas expliquer d'où sort le chiffre à son client, il ne s'en servira pas, quelle que soit la qualité du modèle derrière.

    PricingBusiness IntelligenceAide à la décisionAdoption terrain