Sales

Prévision par IA (probabilité de gain)

Un modèle entraîné sur votre propre historique prédit la chance de gagner chaque opportunité ouverte, sans coût d'IA.

La page « Prévision IA » (dans le menu latéral) utilise VOTRE historique d'opportunités gagnées et perdues pour apprendre quelles caractéristiques mènent à un gain et, à partir de là, estimer la probabilité de conclure chaque opportunité ouverte.

Comment ça marche

Le modèle est entraîné automatiquement sur les opportunités déjà clôturées (Gagné/Perdu).
Il analyse des caractéristiques telles que l'étape, la source, le type de vente, la priorité et la fourchette de valeur.
Chaque opportunité ouverte reçoit une probabilité de gain et une bande (Élevée, Moyenne, Faible).
Le « pipeline pondéré » additionne la valeur des affaires ouvertes multipliée par la probabilité prédite, vous donnant une prévision réaliste.

L'écran affiche également les facteurs qui pèsent le plus pour et contre un gain, appris à partir de votre historique.

💡 Un minimum d'historique est nécessaire (environ 10 affaires clôturées) pour que le modèle s'entraîne. Plus vous clôturez d'opportunités en Gagné/Perdu, meilleure est la prévision.

Risque de churn

Sur la même page, la section « Risque de churn » apprend à partir de votre historique de comptes perdus (cycle de vie « Perdu » ou type « Churn ») par rapport aux comptes retenus et estime le risque que chaque compte ACTIF résilie. Elle utilise des signaux avancés tels que la santé et le statut de renouvellement, et liste les comptes du risque le plus élevé au plus faible.

Propension à l'expansion et à la baisse

Le même moteur prédit quels comptes sont les plus susceptibles de S'ÉTENDRE (vente incitative/croisée) et lesquels sont les plus susceptibles de DIMINUER/se contracter. Il apprend à partir de votre RÉEL historique de mouvement de revenus : les expansions et contractions de MRR des abonnements dans le temps. Les caractéristiques sont les attributs du compte (niveau, taille, secteur, santé, statut de renouvellement, plan). Demandez au Copilot « quels clients ont un potentiel d'expansion ? » ou « qui pourrait diminuer ? » et il liste les comptes du score le plus élevé au plus faible, avec les signaux qui motivent la prédiction.

💡 Le modèle s'entraîne sur l'historique des changements de MRR des abonnements. Si vous n'utilisez pas encore l'objet Abonnement ou avez peu d'expansions/contractions enregistrées, l'échantillon est insuffisant et le résultat est signalé comme non entraîné, sans inventer de chiffres.

Prévision de renouvellement et revenus futurs

Demandez au Copilot « quels contrats vont se renouveler ? » ou « combien de MRR/ARR aurons-nous ? ». Il projette le MRR/ARR des prochains mois à partir du MRR actif actuel et de la croissance nette moyenne (nouveau + expansion − contraction − churn) et estime la probabilité de renouvellement de chaque abonnement actif, entraîné sur votre historique (abonnements actifs versus annulés), en les listant du plus faible au plus élevé (les plus à risque en premier). Chaque ligne porte également un sous-score de risque contractuel dérivé du statut de renouvellement du compte. Les caractéristiques prennent en compte le plan, l'ancienneté et les attributs du compte (niveau, taille, secteur, santé, statut de renouvellement).

💡 Tout est calculé localement, sans coût d'IA. Sans historique de mouvement de MRR, la projection reste plate, et avec peu d'abonnements résolus, le modèle est signalé comme non entraîné, sans inventer de chiffres.

Fiabilité de la prévision (erreur historique et variance)

Demandez « quelle est la fiabilité de ma prévision ? » ou « est-ce que j'atteins mon commit ? ». L'erreur historique (MAPE) rétro-teste le modèle prédictif, en comparant par période la prévision (somme de valeur × probabilité) à ce qui a été réalisé (affaires gagnées). La variance compare la prévision déclarée (catégories Commit et Best case) avec ce qui a été réalisé, montrant si vous avez dépassé ou manqué ce qui était engagé.

💡 Comme le système ne stocke pas encore un instantané enregistré de la prévision de chaque jour, le MAPE est calculé sur tout l'historique (une approximation optimiste) et la variance utilise la catégorie actuelle de l'enregistrement. Chaque réponse porte un champ de base expliquant la limitation, afin que vous lisiez le chiffre avec le bon contexte.

Recommandation de produit (meilleure offre et vente croisée)

Le Copilot recommande également QUEL produit proposer à chaque compte, dans le style « les comptes qui ont acheté X ont aussi acheté Y ». Il examine votre RÉEL historique de ventes : pour chaque client, les produits qu'il a déjà gagnés (opportunités gagnées et lignes d'opportunité). À partir de la cooccurrence entre produits, il suggère au compte les produits que des clients similaires ont achetés et qu'il n'a PAS encore, du score le plus élevé au plus faible (confiance multipliée par fréquence). Chaque suggestion est classée comme vente croisée (un produit d'une autre catégorie), vente incitative (une catégorie déjà achetée, prix plus élevé) ou produit suivant, avec la raison (« 60 % des comptes qui ont acheté A ont aussi acheté B »).

Demandez « que dois-je proposer à ce compte ? » pour un compte spécifique ou « quelles sont les meilleures opportunités de vente croisée ? » pour obtenir la file d'attente de l'équipe, avec la meilleure offre par compte.

💡 La recommandation provient de votre propre historique. Avec peu de ventes ou aucun produit acheté ensemble, la liste revient vide : le système n'invente pas une paire que vos données ne montrent pas.

Anomalies

Le bloc « Anomalies détectées » suit des indicateurs hebdomadaires (opportunités et leads créés, affaires gagnées) et signale les semaines qui ont rompu le schéma, par exemple une forte baisse des leads ou un pic de gains. La détection utilise un z-score robuste (médiane + écart absolu médian), résistant aux valeurs extrêmes.

Au-delà de la vue en direct, le planificateur exécute la détection automatiquement et NOTIFIE les administrateurs (notification cloche) lorsqu'une nouvelle anomalie apparaît. Chaque anomalie n'est alertée qu'une seule fois : la même semaine du même indicateur ne déclenche jamais une alerte répétée. L'« Historique des anomalies » sur la page liste tout ce qui a déjà été détecté et alerté.

Dans Paramètres > Organisation, vous activez ou désactivez les alertes, ajustez la sensibilité (seuil du z-score ; plus bas = plus sensible) et choisissez quels indicateurs surveiller. Le défaut est déjà activé, avec une sensibilité de 2,5 et les trois indicateurs.

Routage intelligent

La section « Routage intelligent » classe les commerciaux selon leur taux de gain historique (lissé, afin qu'un petit échantillon ne le fausse pas) et selon leur charge actuelle. Utilisez le classement pour diriger les nouveaux leads vers celui qui est le plus susceptible de convertir, en équilibrant la répartition.

💡 Tout est calculé localement à partir de vos données. Cela n'utilise aucun fournisseur d'IA externe et ne génère aucun coût.

Open this article inside the system →