Audit Couplage
Deux leviers pour augmenter le revenu des clients déjà en portefeuille — cap Q3 / Q4 2026
Source : doc Revenus LY × HH (Déc-24 → Déc-26) + Taxonomie use cases par segment · Analyse Juin 2026
01 · La thèse en une phrase
Multi = collant. Mono = fragile.
Le chiffre maître — à nuancer
Sur l'historique complet (Déc-24 → Déc-26), la tendance au churn est nettement plus basse quand un compte détient 2 produits ou plus. Les churns les plus chers sont presque tous des comptes mono ou au couplage incomplet — Balenciaga, Armani (mono-Price), Uniqlo (mono-Trends) — et aucun des 7 comptes multiproduit actifs n'a churné en entier.
Mais ce n'est pas une loi absolue.Kering a churné en ayant 2 produits (Price + News), et Swarovski en ayant Watch + plusieurs flux de reports/études. Le 2ᵉ produit réduit fortement le risque, il ne l'élimine pas — surtout quand le couplage n'est pas le stack collant Retail/Watch qui ancre les Maisons stables. C'est la colonne vertébrale de l'audit : un curseur de probabilité, pas une garantie.
Multiproduit, ici, veut dire plus d'un des 5 produits LY : Trends, Price, Retail, Watch, News (le one-off n'entre pas dans le compte). Les 7 comptes multiproduit sont Chanel (4 produits), Bulgari, LVMH, Lacoste, L'Oréal, Antonio Puig et Diptyque.
02 · Objectif & méthode
Ce qu'on cherche, et ce que la data peut (ou non) prouver
Objectif de l'analyse
Identifier deux stratégies pour augmenter le revenu issu des clients déjà en portefeuille, mobilisables dès Q3/Q4 :
Expansion intra-produit — vendre plus au sein du même produit (typiquement de nouvelles lignes de reports sous Trends).
Cross-sell produit — proposer un produit différent pour construire un couplage.
Ce que la data mesure réellement
Un seul mécanisme est mesuré directement et de façon fiable : le churn par configuration (mono vs multi, par produit, par industrie). Le reste est interprété à partir de la taxonomie.
Ce que la data ne contient PAS — l'usage réel (logins, fréquence), l'identité de l'acheteur, la structure du contrat (annuel / pluriannuel) et le motif de churn. Tout ce qui touche au « pourquoi » profond reste donc une hypothèse à confirmer avec les équipes. La taxonomie (vos use cases par segment) fournit néanmoins une explication solide et cohérente.
Le constat structurant
Les couplages de produits, pris isolément, n'expliquent pas à eux seuls les patterns observés. La clé est de croiser l'industrie / le cas d'usage avec le couplage produit. Concrètement, trois faits guident toute la lecture :
Certaines industries sont structurellement multiproduit (la beauté), d'autres relèvent de l'expansion intra-produit (le sportswear sur Trends).
La voie d'expansion n'est pas toujours le cross-sell classique : pour le sportswear, c'est l'expansion dans le même compte et le même produit.
Certains couplages ont systématiquement échoué (détaillés en section 06).
Report · Portefeuille par industrie — mono / multi / churn
Chaque bulle = un compte · couleur = industrie · vert = multiproduit · contour rouge = churn · taille ≈ revenu du compte
Lecture : le contraste structurel saute aux yeux. La beauté n'a que quelques bulles, toutes multiproduit. Le sportswear et le mass-market forment des nuées mono massées sur Trends — c'est là que joue l'expansion intra-produit, pas le cross-sell. Les contours rouges (churn historique) se concentrent visiblement sur les bulles mono.
03 · Vue d'ensemble du portefeuille
Où se trouve la matière : 86 % de comptes mono-produit
85,7 % du portefeuille n'a qu'un seul produit. C'est à la fois le risque (mono = fragile) et le gisement : chaque compte mono est une cible de cross-sell ou d'expansion.
À lire correctement : ce 86 % est une part du nombre de comptes, pas du revenu. En revenu récurrent, le mono pèse ≈ 84 % — quasi le même chiffre — parce que le plus gros compte du portefeuille, Nike (~164 k€/mois), est lui-même mono-produit (Trends, expansé en interne). Autrement dit : « mono » ne veut pas dire « petit » — ça veut dire « un seul produit, donc un seul point d'ancrage ».
Report 1 · Répartition globale
Part des comptes mono vs multiproduit · portefeuille actif au niveau groupe
Mono-produit
42 comptes · 85,7 %
Multiproduit
7 comptes · 14,3 %
Les 7 multiproduit : Chanel (4 produits), Bulgari, LVMH, Lacoste, L'Oréal, A. Puig, Diptyque.
Lecture : le mono-produit domine — en nombre de comptes (86 %) comme en revenu (≈ 84 %). La question n'est pas « ont-ils plusieurs produits ? » mais « lesquels peut-on faire passer en multi sans gaspiller d'effort commercial ? » — la réponse dépend de l'industrie (ci-dessous).
Report 2 · Mono vs multiproduit par industrie
% des comptes de chaque industrie · libellé = nombre de comptes
Luxury11 comptes
8 · 73%
3 · 27%
Fashion · Sportswear30 comptes
29 · 97%
1
Beauty & Personal Care3 comptes
3 · 100% multiproduit
Ecosystem & Academic5 comptes
5 · 100% mono-produit
Lecture : le mono-produit est massif en Fashion (97 %, le pipeline cross-sell le plus large) et présent en Luxury (73 %). À l'inverse, la Beauty est 100 % multiproduit (Puig, L'Oréal, Diptyque) — aucun compte beauté actif n'est mono-produit. L'écosystème reste 100 % mono. Le multiproduit n'est pas une cible universelle : il se joue en Luxe & Beauté, pas en Fashion mass-market.
À vérifier — beauté « 100 % multi » : nuance importante
Le « 100 % » porte sur les comptes actifs. Deux comptes beauté mono-produit ont churné par le passé : L'Occitane (Watch seul) et Clarins France (Retail seul). Ils renforcent la thèse (mono = fragile) mais montrent que la beauté n'est pas immunisée quand elle reste mono. À garder en tête avant de présenter la beauté comme un segment sans churn.
04 · Le moteur économique
Tous les produits ne pèsent pas — ni ne retiennent — pareil
Avant les playbooks, deux lectures cadrent la valeur et le risque de chaque produit : combien rapporte un client en moyenne (ARPA), et comment se répartit le statut des contrats (renouvellement vs churn).
Report 5 · MRR moyen par produit (ARPA · panier moyen)
MRR ÷ clients actifs · moyenne 12 mois glissants (Juil-25 → Juin-26) · clients au niveau groupe
4 317 €
Trends
MRR / client / mois
8 774 €
Price
MRR / client / mois
4 295 €
Retail
MRR / client / mois
3 161 €
Watch
MRR / client / mois
3 825 €
News
MRR / client / mois
61 796 €
One-off
ticket / client · 12 m
Lecture : sur les 5 produits récurrents, Price a un panier ~2× plus élevé que les autres (8 774 € vs 3-4 k€). Le one-off est sur une unité différente (ticket sur 12 mois, pas MRR), d'où une barre naturellement hors échelle. Custom Reports exclu (non-produit, ARPA dominé par Nike).
Hypothèse à confirmer — Price, prix fort vs stickiness
Dans quelle mesure un produit à MRR/coût élevé comme Price freine-t-il la rétention si la valeur perçue ne suit pas ? Le prix est-il le seul facteur du churn plus marqué sur Price (voir ci-dessous), ou est-ce d'abord l'absence de couplage ? — à trancher avec les équipes.
Report 4 · Statut des contrats par produit
Pour chacun des 5 produits · part (%) de chaque statut (barres normalisées à 100 %) · n = lignes de contrat
New BusinessRenewalExpansionChurn
24%
24%
13%
38%
Trends
n = 45
33%
22%
11%
33%
Price
n = 9
17%
17%
67%
Retail
n = 6
27%
9%
9%
55%
Watch
n = 11
15%
23%
62%
News
n = 13
Lecture :Trends concentre tout le volume (45 lignes) mais aussi tout le risque — autant de churn que de new business : produit d'acquisition à forte rotation. Price (33 % de churn) et Watch (27 %) sont les plus exposés. Retail (17 %) et News (15 %) sont les plus stables, dominés par le renouvellement. Les produits sticky par nature — Retail, News — sont précisément ceux qui servent de porte d'entrée dans les playbooks gagnants.
Report 4b · Produits churnés par segment
Contrats au statut Churn uniquement · pour chaque segment, split (%) par produit LY churné · n = lignes churn · survol pour le détail
Lecture : Mode Grand Public et Écosystème ont churné exclusivement sur Trends (mono, sans ancrage). Luxe & Mode Premium est le seul segment à perdre des clients sur Price (Kering, Armani, Balenciaga). Horlogerie & Bijoux churne surtout sur Watch (Swarovski). Beauté : churn diversifié sur 3 produits différents. Sportswear : 0 churn.
Questions équipe
Qu'est-ce qui explique qu'un même produit (Trends) marche en sportswear mais pas en mode mass-market ? Structurel (le besoin) ou commercial (l'exécution, le CSM) ?
Le churn élevé sur Price tient-il au prix, à un usage ponctuel, ou au profil de l'acheteur (procurement vs insights) ?
Hypothèses · preuves, contre-preuves, décisions
Les 6 hypothèses de travail, mises à l'épreuve de la data
Chaque hypothèse est ce que la data suggère sans le prouver seule. Pour chacune : ce qui la confirme (✓), ce qui la nuance ou l'infirme (✗), et la décision à prendre si elle se valide (→).
1 · Le multi comme assurance, pas garantie · réf. §01
Le 2ᵉ produit fait fortement chuter la probabilité de churn sans l'annuler. Ce qui protège, c'est le bon couplage (stack collant), pas le simple fait d'avoir 2 lignes.
✓ CONFIRME7 comptes multi actifs = 0 churn complet (Chanel, Bulgari, LVMH, Lacoste, L'Oréal, A. Puig, Diptyque). Les plus gros départs sont mono : Uniqlo, Balenciaga, Armani.
✗ NUANCEKering a churné avec Price+News, Swarovski avec Watch+reports. À l'inverse Nike (~165 k€/mo), Makalot, De Beers sont mono et stables → « mono = fragile » est faux en soi.
→ DÉCISIONAjouter un 2ᵉ produit sticky (News/Retail), pas n'importe lequel. Couplage cible : News/Retail + Price/Watch.
★ ACTIVABLESComptes mono actifs à passer en multi : De Beers, Audemars Piguet, Cartier, Messika (mono-Price W&J) → leur ouvrir News ou Retail.
Chez un méga-groupe, Price vendu seul ressemble à un benchmark de projet piloté par les achats : une fois livré, plus de raison de renouveler. C'est l'isolement, pas le produit, qui crée le churn.
✓ CONFIRMEKering, Balenciaga, Armani — tous Price isolé ou incomplet, churnés (~26 k€/mois).
✗ NUANCELe profil acheteur = procurement n'est pas vérifié (pas de data CRM). Et Price seul renouvelle ailleurs (cf. hypothèse 3).
→ DÉCISIONMéga-groupe → jamais Price seul, attacher News/Retail dès l'entrée. Vérifier l'acheteur au CRM.
★ ACTIVABLESPrice au niveau groupe à sécuriser dès maintenant : De Beers et Cartier → attacher News/Retail avant le prochain renouvellement.
3 · Le prix amplifie le churn — sauf en joaillerie · réf. §04
Un ARPA élevé (Price) augmente l'exposition au churn quand il reste isolé et que la valeur n'est pas réancrée — le prix amplifie, il ne cause pas seul. Exception nette : la joaillerie/horlogerie (W&J), où Price seul tient.
✓ CONFIRMEPrice = churn le plus haut (33 %, n=9) et ARPA ~2× (8 774 €). Gros départs Price en groupe : Kering, Balenciaga, Armani.
✗ EXCEPTION W&JPrice seul renouvelle voire s'étend en joaillerie : De Beers (12,1 k€, renewal), Audemars Piguet (2,4→10,2 k€), Bulgari (11,5 k€), Messika, Cartier. Le facteur n'est donc pas le prix mais le couplage et le segment.
→ DÉCISIONEn W&J, Price standalone est viable (dé-risqué par +News) ; ailleurs (groupes/mode), toujours coupler. Couplage prioritaire : Price + News en W&J.
★ ACTIVABLESW&J Price actifs où ajouter News tout de suite : Audemars Piguet, Messika, De Beers, Cartier.
4 · Le multiproduit intégré dans une routine retient · réf. §05
Ce n'est pas le nombre de produits qui retient, c'est le multiproduit et leur intégration dans une routine : 3-4 produits branchés sur un même workflow d'intelligence concurrentielle rendent le coût de sortie prohibitif.
✓ CONFIRMEChanel (4 produits ~14 k€, 0 churn), Bulgari, A. Puig, Diptyque tiennent. Taxonomie : Price/Retail/Watch/News = 4 facettes d'un même job HQ.
✗ NUANCEKering (2 produits) a churné → la routine n'est pas atteinte à 2 lignes incomplètes. Pas de data usage/acheteur pour confirmer le « workflow unique ».
Pour le sportswear, le besoin se concentre sur Trends ; les autres produits ne mappent pas leur job. L'expansion se fait en profondeur (reports), pas en largeur (cross-sell).
✓ CONFIRMENike ~165 k€ 100 % en lignes Trends/reports ; On, New Balance, Decathlon s'étendent dans Trends ; Sportswear = 0 churn (Report 4b).
✗ NUANCEAucune preuve qu'on ait pitché Price et essuyé un refus → ça peut être commercial. La taxonomie liste même Trends + Price pour Decathlon.
→ DÉCISIONDoubler l'expansion intra-Trends (playbook Nike) et tester Price sur 1-2 comptes (Decathlon) pour trancher structurel vs commercial.
★ ACTIVABLESExpansion reports tout de suite : New Balance, On, Decathlon, Walmart, Lacoste ; test Price sur Decathlon.
Le churn Trends-mono recouvre deux réalités : micro-comptes sensibles au budget (faible coût de sortie) et gros comptes API qui internalisent ou jugent l'outil substituable.
✗ NUANCEBeaucoup de micro-Trends renouvellent (Crystal Group, Cotton On, Skims, Z Supply, Fev Eterno, Beheim…) → « micro Trends = churn » exagéré. Motif Uniqlo inconnu.
→ DÉCISION(a) automatiser/bundler le bas de portefeuille ; (b) sécuriser les gros API (contrat multi-lignes + CSM + suivi d'usage). Démarrer par un post-mortem Uniqlo.
★ ACTIVABLESSécuriser les gros Trends actifs : Makalot, Riachuelo, Crystal Group ; bundler/automatiser Cotton On, Skims, Z Supply, Beheim, Fev Eterno.
05 · Ce qui colle
Les 3 playbooks qui marchent — à répliquer
1 · Le full-stack « Maison de luxe »
Porte d'entrée par News / Retail (peu chers, sticky), puis montée vers Price + Watch. C'est le seul vrai moteur de multiproduit : les comptes qui empilent 3-4 des 5 produits sont tous luxe/beauté, et ils sont stables.
Data : 0 churn sur les comptes luxe qui portent le stack collant Retail/Watch (24 mois observés) — Chanel, A. Puig tiennent. Le multi luxe qui a churné (Kering : Price + News) n'avait justement pas ce stack. La taxonomie le justifie : pour une Maison/Groupe, le « HQ use case » couvre explicitement Price (benchmark SKUs vs concurrents), Retail (réseau), Watch (visibilité produits iconiques) et News (veille concurrents/marchés). Les 4 produits sont 4 facettes d'un seul job : la competitive intelligence d'une maison.
Pattern caché La séquence qui colle = entrer par News ou Retail, puis vendre Price et Watch. L'inverse (Price d'abord) churne — voir les anti-patterns.
Hypothèse Un acheteur central unique (équipe stratégie/insights) pilote les 4 produits → chacun s'embarque dans un workflow récurrent → coût de sortie élevé. C'est l'embeddedness, pas le produit, qui retient.
Questions équipe
Sur Chanel BDMI / Bulgari : même acheteur/budget pour les produits, ou départements distincts ?
Combien d'utilisateurs actifs par produit, à quelle fréquence ? (le produit le plus utilisé = l'ancre)
Lequel a été vendu en premier ? (valide la séquence News/Retail → Price/Watch)
2 · Sportswear = expansion DANS Trends, pas cross-sell
Les comptes sportswear ne prennent jamais les 5 produits — ils empilent des lignes de reports sous Trends / API :
Nike — Trends&API + Running + Lifestyle + Training + Hyrox ≈ 165 k€/mois (parti d'une base, monté par verticales de reports)
On AG — 7,7 k → 23,1 k€ via Running races reports
New Balance — 22 k → 33,7 k€ · Decathlon — 4,7 k → 7,3 k€
Data : Nike ~165 k€/mois empilé sur des lignes de reports, jamais sur les 5 produits. La taxonomie ne donne au sportswear qu'un seul job : « understand seasonal product trends / track iconic products / monitor competitors ». Price/Retail/Watch/News sont des facettes du jeu luxe qui ne mappent pas sur le besoin d'une marque sportswear → ils approfondissent Trends à la place.
Le levier Ce ne sont pas les 5 produits — c'est dupliquer le playbook Nike (nouvelles disciplines / key locations) sur On, New Balance, Decathlon, Walmart.
Hypothèse Est-ce structurel (Trends est le seul produit pertinent) ou commercial (on n'a jamais pitché Price) ? Probablement structurel, mais à vérifier.
Questions équipe
A-t-on déjà tenté de vendre Price ou Retail à Nike/On/NB ? Quelle a été la réponse du client ?
Qu'est-ce qui déclenche une nouvelle ligne de report chez Nike (nouvelle discipline, nouveau marché, événement) → pour industrialiser le trigger sur On/NB/Decathlon ?
3 · One-off consulting beauté → revenu récurrent
Les groupes beauté paient cher les études ponctuelles. Ces budgets sont une rampe d'accès vers du récurrent.
L'Oréal Luxe — monographies one-shot à 61 k / 71 k / 78 k€ + Retail récurrent qui démarre
Data : les tickets one-off beauté sont parmi les plus élevés du portefeuille. L'enjeu = convertir l'étude one-shot en abonnement (Retail / News), comme l'amorce L'Oréal Luxe.
06 · Ce qui churne
Les 3 anti-patterns — à éviter et à réparer
Report 3 · Couplages qui ont le moins marché
Paires de produits · nombre de comptes où le couplage a churné (total ou partiel)
Lecture : le churn de coupling ronge plus qu'il ne détruit — seul Kering (Price × News) a été perdu en entier, les autres sont des pertes partielles. Le couplage le plus fragile est Trends × Watch (Prada, Richemont) : le cross-sell Trends greffé sur un compte Watch n'a pas tenu, le compte est redevenu mono.
1 · Price standalone dans un méga-groupe luxe = churn
Kering (Price 14,1 k€ churné), Balenciaga (6 k€ churné), Giorgio Armani (5,85 k€ churné). ≈ 26 k€/mois perdus sur le même schéma : Price sans le reste du stack ne tient pas.
Data — correction importante : Kering n'était pas strictement mono-produit : il portait Price (14,1 k€, churné Juin-26) + une ligne News (4,5 k€, churnée dès Oct-25). La News est partie en premier, puis Price. Balenciaga et Armani, eux, étaient bien mono-Price. Le point juste n'est donc pas « tous mono » mais « aucun n'avait le stack collant Retail/Watch » — celui qui ancre les Maisons stables.
Hypothèse Price seul = achat « benchmark ponctuel » (procurement, projet), pas un workflow récurrent → une fois le benchmark fait, ça se coupe. Sans 2ᵉ produit sticky, zéro coût de sortie. Au niveau groupe, l'acheteur est peut-être procurement, pas l'équipe insights.
Questions équipe
Motif de churn réel Kering / Balenciaga / Armani : budget, insatisfaction, internalisation, ou M&A ? (le CRM ou le CSM doit l'avoir)
Price était-il utilisé en continu ou pour un projet ponctuel ?
Acheteur = insights/stratégie ou achats ?
2 · Trends mono sur micro mass-market fashion = vague de churn
Kiabi (4,9 k€), Golden ABC, Naot, Hypeach, Modart, Since Tomorrow… et surtout Uniqlo API (37,8 k€ churné). Les petits comptes Trends seuls ne se renouvellent pas.
Data : churn en série sous ~2 k€ (Kiabi, Golden ABC, Naot, Hypeach, Modart, Since Tomorrow), et l'exception qui interroge : Uniqlo API 37,8 k€/mois churné — gros ticket mais mono.
Hypothèse — deux mécanismes distincts Petits comptes = sensibilité budget + faible coût de sortie. Uniqlo = à fort volume, ils ont probablement internalisé ou jugé l'API substituable.
Questions équipe
Uniqlo : pourquoi ce churn à 37,8 k€ ? Internalisation, prix, ou usage API insuffisant ? (c'est le churn le plus cher du portefeuille — mérite un post-mortem dédié)
Les micro-comptes Trends ont-ils un CSM ? Coût de service vs valeur générée ?
3 · Watches & Jewelry mid-tier en Watch-only = churn
Swarovski (Watch + reports + études) entièrement parti, alors que Bulgari et Antonio Puig (couplés) tiennent. Même segment, issue opposée selon mono vs multi.
Data : Swarovski a churné sur tout son récurrent Watch ; Bulgari/AP, multiproduit, résistent. La configuration explique l'issue mieux que le segment.
Hypothèse Le mid-tier joaillerie a un budget veille plus serré que Bulgari/AP ; Watch seul ne s'embarque pas dans assez de workflows pour résister à un arbitrage budgétaire.
Questions équipe
Swarovski : motif de churn, et avait-on proposé News/Price avant le départ ?
Côté usage : Watch était-il consulté régulièrement ou dormant ?
07 · Règles d'or
La doctrine commerciale en 3 mouvements
Cross-sell Luxe & Beauté
Entrée News/Retail → vendre Price + Watch
Cibler les comptes mono en luxe/beauté pour bâtir le stack.
Toujours entrer par le produit sticky (News/Retail), jamais par Price.
Objectif : reproduire le modèle Chanel (4 produits, 0 churn).
Expansion Sportswear
Pas de multiproduit — empiler des reports dans Trends
Ne pas chercher le cross-sell des 5 produits.
Dupliquer le playbook Nike : nouvelles disciplines, key locations, événements.
Industrialiser les triggers d'ouverture de nouvelles lignes.
Anti-patterns à corriger
Ce qui a churné — ne pas répéter
Arrêter de vendre Price en standalone aux groupes.
Surveiller les gros comptes mono avant renouvellement.
Post-mortem Uniqlo ; couvrir les micro-Trends en cost-to-serve.
En une ligne Cross-sell les produits uniquement en Luxe & Beauté (entrée News/Retail → Price/Watch) ; en Sportswear/Mass-market, faire de l'expansion dans Trends (reports/API). Et arrêter de vendre Price en standalone aux groupes.
08 · Next steps
Deux chantiers : valider les hypothèses, puis activer le revenu
Beaucoup des « pourquoi » de cet audit sont des hypothèses (la data ne contient pas l'usage, l'acheteur, ni le motif de churn). Le plan se découpe donc en (A) vérifications à faire avec les équipes et (B) plan commercial Q3/Q4 — la partie B se confirme/ajuste avec les réponses de la partie A.
A · À vérifier avec les équipes
À confirmer
Pourquoi c'est bloquant
Qui
Embeddedness des Maisons full-stack — même acheteur/budget sur Chanel & Bulgari ? Nb d'utilisateurs et fréquence par produit ? Quel produit vendu en premier ?
Valide la séquence News/Retail → Price/Watch et la thèse « c'est l'usage, pas le produit, qui retient ».
CSMSales
Motifs de churn Price luxe — Kering, Balenciaga, Armani : budget, insatisfaction, internalisation ou M&A ? Price utilisé en continu ou ponctuel ? Acheteur insights ou procurement ?
Détermine si « Price standalone churne » est structurel ou réparable par un meilleur ciblage acheteur.
CRMCSM
Post-mortem Uniqlo (37,8 k€) — internalisation, prix, ou usage API insuffisant ?
C'est le churn le plus cher du portefeuille ; comprendre évite de le répéter sur les autres comptes API.
CRMCSM
Sportswear — Trends-only structurel ou commercial ? A-t-on déjà pitché Price/Retail à Nike/On/NB ? Réponse client ? Qu'est-ce qui déclenche une nouvelle ligne de report ?
Conditionne la stratégie : approfondir Trends (si structurel) vs tenter le cross-sell (si jamais pitché).
SalesProduit
Swarovski & W&J mid-tier — motif de churn, News/Price proposés avant départ, Watch dormant ou utilisé ?
Indique si le mid-tier joaillerie est récupérable via un couplage ou structurellement fragile.
CSMSales
Micro-comptes Trends — ont-ils un CSM ? Coût de service vs valeur ?
Décide entre automatiser/regrouper ou désinvestir le bas de portefeuille.
CSM
Combler les angles morts data — instrumenter usage/logins, identité acheteur, structure de contrat (annuel/pluriannuel), motif de churn dans le CRM.
Sans ça, chaque audit futur restera au stade de l'hypothèse.
ProduitCRM
B · Plan d'action commercial Q3/Q4
#
Action
Comptes cibles (depuis la data)
Levier
1
Sécuriser les gros comptes mono avant renouvellement — ajouter un 2ᵉ produit sticky.
De Beers (Price 12,1 k€), Audemars Piguet (Price 10,2 k€), Cartier US (Price 6 k€), Messika (Price) — tous mono-Price W&J.
Cross-sell News/Watch · défensif
2
Compléter le stack des multi incomplets vers le modèle Chanel.
Bulgari (+Retail/Watch), LVMH (+Price/Retail), A. Puig (+News/Price), Diptyque (+Price/Watch).
Re-stacker les comptes redevenus mono après churn partiel.
Prada, Richemont (Watch conservé, Trends parti) → réamorcer par News.
Win-back / re-cross-sell
6
Ne plus vendre Price en standalone aux groupes — l'attacher systématiquement à News/Retail.
Règle transverse sur tout nouveau deal Price luxe/groupe.
Discipline commerciale
Ordre de marche Lancer la partie A (vérifications) en parallèle de la partie B : les actions 1, 3 et 4 reposent sur des patterns déjà solides dans la data et peuvent démarrer tout de suite ; les actions 2 et 5 gagnent à être calées sur les réponses « acheteur / séquence » des équipes.
09 · Cibles — playbook activable
La board de cibles, compte par compte
Synthèse opérationnelle des sections précédentes : pour chaque compte, ce qu'il a aujourd'hui, le move recommandé et l'upside estimé. Clique une carte pour le détail (preuve par compte pair). Trois lanes : cross-sell Luxe & Beauté, expansion Sportswear, anti-patterns à corriger.
Report · Cibles Cross-Sell & Expansion
Playbook data-driven · upside par compte · cartes cliquables
Lecture : ~160–240 k€ d'ARR additionnel adressable côté cross-sell/expansion, et 26 k€/mois à arrêter de perdre sur le Price standalone. Les estimations d'upside sont des ordres de grandeur à valider avec les équipes (cf. section 08-A).