Altitud
Édition · 25 mai 2026
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CAS D'USAGE IA

Optimisation CPQ (configuration, prix, devis)

Recommander prix, remises et configurations qui maximisent taux de signature et marge.

Voir si ce cas s'applique à votre contexte, diagnostic gratuit de 7 min

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Budget typique
€30K-€100K
Délai avant valeur
14 sem.
Effort
8-16 sem.
Coût mensuel récurrent
€800-€4K
Maturité data minimale
intermediate
Prérequis technique
data engineer
Fonction
Ventes
Type IA
optimization

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+ mois d'historique de devis avec résultats gagnés/perdus et contexte tarifaire.

Systèmes requis

  • crm
  • erp

Pourquoi ça marche

  • Faciliter les dérogations mais les tracer
  • Actualiser le modèle trimestriellement avec les nouveaux succès/échecs

Comment ça rate

  • Les commerciaux contournent le modèle sur chaque opportunité
  • Le modèle entraîné sur un historique de remises agressives continue de recommander des remises

Quand NE PAS faire ça

À éviter si votre stratégie tarifaire est réellement simple, le ROI réside dans la complexité.

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