SOLUTION/Customer Decisioning
La couche de decisioning pour un ARPU cumulé.
Markin transforme les signaux en opportunités de revenus classées, puis lance et mesure les actions candidates via les systèmes que tu utilises déjà.
Quoi customer decisioning ressemble à Markin.
Une couche, pas un remplacement.
Fondation de données (entrepôt ou CDP) → Markin décide et lance → tes systèmes CRM, lifecycle, produit et de canaux. L'investissement existant reste en place.
Opportunité avant traitement
La plupart du decisioning commence une fois la campagne choisie. Markin décide quelle opportunité mérite une campagne et quelle est sa valeur.
Gouverné et auditable
L'éligibilité, la pertinence, la politique de contact et la conception de groupes de contrôle sont des entrées explicites, et chaque décision porte sa provenance.
Intelligence d'opportunité
Les segments sur lesquels ton équipe devrait agir aujourd'hui.
Markin présente des opportunités en direct, scorées, évaluées et chiffrées en ARR, afin que le travail de growth commence sur les comptes qui font réellement bouger les chiffres.
Contrats de grande valeur proches du renouvellement
Risque concentré dans les deux principales tranches de valeur, où une intervention est économiquement défendable.
Portée
28,9K comptes
En jeu
2,1 M€ ARR
Foyers monoproduit
Adéquation produit adjacente mise en évidence par le comportement plutôt que par l'appartenance à un segment.
Portée
46,3K comptes
En jeu
1,6 M€ ARR
Acheteurs insensibles aux remises
L'Uplift est stable entre 10 % et 25 % de réduction : la profondeur d'incitation supplémentaire n'apporte aucune conversion additionnelle.
Portée
12,7K comptes
En jeu
610 K€ de marge
Base sur-contactée
Le prochain point de contact a une valeur attendue négative une fois que tous les programmes actifs sont comptabilisés ensemble.
Portée
31,5K comptes
En jeu
430 K€ de marge
Comment ça marche
Données. Intelligence. Action.
La même boucle à trois couches qui alimente chaque mouvement Markin, optimisée pour customer decisioning.
01
Lis les signaux déjà présents dans ta stack
Les tables Warehouse, les événements produit, l'historique CRM, les dossiers de facturation et de service client sont lus sur place. Aucune migration, aucune copie de la base de clients.
02
Générer et évaluer des opportunités candidates
Les agents émettent des hypothèses sur la rétention, l'expansion, la fidélité et la politique d'offres, puis évaluent chacune d'elles en fonction du nombre de clients atteignables et des revenus en jeu.
03
Prioriser, tester, acheminer, mesurer
Le portefeuille est classé par valeur incrémentale attendue par rapport au coût et au budget de contact. Les gagnants sont acheminés vers le système d'exécution ; chacun comporte un groupe de contrôle.
La différence réelle
Markin n'est pas un autre moteur de décision.
Markin n'est pas un moteur de decisioning. Un moteur de decisioning classe les actions qu'un humain a déjà définies. Markin fonctionne comme une équipe data science et growth : il formule ses propres hypothèses sur les raisons pour lesquelles l'ARPU est bloqué (marketing, produit, tarification ou technique), les dimensionne, les exécute dans les systèmes que tu utilises déjà, et analyse chacune par rapport à un holdout.
| Un moteur de decisioning | Markin | |
|---|---|---|
| D'où vient l'hypothèse | Un humain en est l'auteur. Le moteur choisit parmi des options que quelqu'un a déjà approuvées. | Markin les élabore. Il lit la base, identifie les fuites ou les opportunités de revenus inexploitées, et rédige l'hypothèse lui-même. |
| Ce qu'il est autorisé à remettre en question | Message, offre, canal, moment, à l'intérieur de la surface de campagne qui lui a été attribuée. | Tout ce qui fait varier l'ARPU : la friction à l'onboarding, les prix et les forfaits, une fonctionnalité que personne n'adopte, un pic d'échecs de paiement, un lien profond brisé. |
| Qui réalise l'analyse | Tes analystes, avant et après. Le moteur optimise ; il n'enquête pas. | Markin effectue l'analyse. Le dimensionnement, la définition des segments, la conception et l'interprétation des experiments sont automatisés de bout en bout. |
| Où il s'arrête | À la recommandation. Quelqu'un doit encore le construire et le lancer. | Il se lance. Markin s'exécute au sein de tes plateformes et interfaces produit existantes, puis boucle la boucle sur le résultat. |
| Throughput | Autant d'hypothèses que ta feuille de route peut en contenir, généralement une poignée par trimestre. | Des centaines en parallèle, chacun avec un control group. |
| Ce qui se passe quand c'est faux | Le programme continue de s'exécuter jusqu'à ce que quelqu'un le révise. | Il est retiré automatiquement. Ne pas réussir à battre le contrôle est un résultat normal et peu coûteux. |
Un moteur de decisioning choisit la meilleure action à partir d'une liste que tu as écrite. Markin écrit la liste et l'exécute dans ta stack.
Espace d'hypothèses
Tout ce qu'un spécialiste de la croissance humaine examinerait.
La plupart des problèmes de croissance ne sont pas des problèmes de message. Markin ne se limite pas à la surface de la campagne : si quelque chose freine l'ARPU, c'est dans le périmètre et c'est testé de la même manière.
Marketing
La surface classique, mais choisie par client plutôt que par segment, et toujours contre un holdout.
- Quelle offre ce client spécifique vaut la peine d'être faite
- Channel et timing choisis par personne, non par campagne
- Pression de contact et fatigue arbitrées sur chaque programme
- Économie de reconquête : qui vaut un rabais et qui ne le vaut pas
Produit
Là où le client fait réellement l'expérience de la valeur, et là où la plupart des pertes de revenus silencieuses se produisent.
- Étapes d'Onboarding qui font perdre des clients avant la première valeur
- Une fonctionnalité avec une forte corrélation de rétention que la moitié de la base ne découvre jamais.
- Placement du Paywall et des incitations à la mise à niveau
- Surfaces intégrées au produit utilisées comme bras de traitement, pas seulement l'email et les notifications push
Commercial
La tarification, le packaging et la forme de l'offre elle-même, testés plutôt que débattus.
- Structure du plan et du forfait par cohorte
- Profondeur de remise par rapport à la marge, pas uniquement par rapport à la conversion
- Cadrage annuel versus mensuel par client
- Séquences de recouvrement de créances et de churn involontaire
Santé technique
Anomalies que personne n'a demandé de rechercher. C'est la catégorie qu'aucun moteur de décision ne couvre.
- Un taux d'erreur de paiement qui a augmenté sur un appareil et une région
- Défaillances de paiement concentrées sur un seul émetteur ou mode de paiement
- Un lien profond cassé qui tue silencieusement un parcours de grande valeur
- Dégradation de la latence ou de la livraison nuisant à la conversion avant même tout message
Pense à Markin comme à une équipe data science et growth qui ne dort jamais : elle enquête, formule des hypothèses, les déploie dans ta propre stack et prouve chacune d'elles par rapport à un groupe de contrôle, à un volume qu'aucune équipe humaine ne peut atteindre.
Exécution 1:1
Une décision par client. Un message. Un moment.
Chaque ligne est une décision en direct que Markin envoie dans ton CRM, ton application ou ton centre de contact, sans constructeurs de segments, sans arbres de règles.
Laura M.
Retail · Fidélité niveau 2
“Ton abonnement se renouvelle dans 3 semaines, voici ce qui le maintient”
Push
Dim 11:20 local
Non-monetary
Iván T.
Telco · Contrat J-30
“Conserve ta ligne, passe au plan que ton utilisation convient”
Appel
Jour de semaine 19h
Value-matched
Sofia R.
Fintech · Produit unique
“Ton profil de solde correspond à notre produit d'épargne”
In-app
Post-deposit
Pas de réduction
Daniel K.
Streaming · Risque de paiement
“Hold: aucune intervention n'a une valeur attendue positive”
,
,
Aucun
Impact mesuré
Les chiffres customer decisioning les équipes voient avec Markin.
+16%
ARPU incrémental sur les opportunités priorisées
-41%
programmes créés qui n'ont jamais eu de cas positif
100%
de décisions mesurées par rapport au contrôle
Nous ne manquions pas de choses à faire. Ce qui nous manquait, c'était un moyen défendable de décider laquelle d'entre elles valait la peine d'être faite en premier.
VP Croissance
Entreprise européenne par abonnement
À l'intérieur du produit
Décisionnel client, fonctionnant en 1:1.
Trois décisions concrètes que Markin livre pour customer decisioning, sur les surfaces que tu utilises déjà.
Next best offer · noté par utilisateur
Priorisation
Classe le portefeuille d'opportunités
Chaque opportunité Candidate est évaluée en fonction de la base atteignable, de la valeur incrémentale attendue et du coût de service.
Classement des correspondances · par utilisateur
Gouvernance
Rendre la politique explicite
Éligibilité, pertinence et politique de contact exprimées comme des entrées de la décision, non dissimulées dans les règles de campagne.
Parcours utilisateur · score en direct
Routage
Exécute là où tu exécutes déjà
Les décisions atterrissent dans le CRM, l'outil de cycle de vie ou l'interface produit qui gère le contact.
La boucle
L'exécution est une étape de la boucle, pas un transfert.
- 01
Observer
Markin lit le signal comportemental, transactionnel et produit que tu collectes déjà, en continu.
- 02
Formuler une hypothèse
Il rédige l'hypothèse elle-même, marketing, produit, commerciale ou technique, et indique la direction attendue.
- 03
Évaluer
Chaque opportunité est classée par valeur attendue, de sorte que la file d'attente est ordonnée par l'argent plutôt que par l'opinion.
- 04
Conception
Segment, traitement, garde-fous et un holdout randomisé sont définis avant tout déploiement.
- 05
Exécuter
Il se lance à l'intérieur des systèmes que tu utilises déjà, ta plateforme d'engagement, tes interfaces produit, tes API. Rien n'attend dans une file d'attente de construction.
- 06
Lire
Les résultats sont mesurés par rapport au holdout sur une fenêtre complète, afin que la nouveauté ne soit pas confondue avec l'effet.
- 07
Échelle ou retrait
Ce qui surpasse le contrôle est appliqué à l'ensemble de la base. Ce qui ne l'est pas est automatiquement désactivé.
Comparé à
En quoi cela diffère-t-il de ce que tu gères déjà ?
- Décision client vs. une CDPUn CDP unifie les données clients. Le decisioning client choisit quelle opportunité de revenus vaut la peine d'être exploitée. Ce que chaque couche possède et où elles se rencontrent.
- Vision client 360 vs. un système de décisionUn client 360 montre tout ce que tu sais sur un client. Un système de décision transforme cela en une action commerciale classée. Là où la visibilité ne rapporte plus.
- Entrepôt de données vs. CDP vs. couche de decisioningTrois couches, trois emplois : stockage et modélisation, identité et activation, et décisions commerciales. Ce que chacune possède et où se situent les limites.
- Personnalisation vs. revenue decisioningLa personnalisation adapte l'expérience. Le « revenue decisioning » choisit quel résultat commercial poursuivre et le prouve en euros. Comment les deux diffèrent en pratique.
- Analytique de rétention vs. decisioning de rétentionL'analytique de rétention explique les cohortes et les facteurs de désabonnement. Le decisioning de rétention choisit les interventions et prouve la marge retenue. Où se situe le transfert.
- Moteur de recommandation vs. Next Best ActionUn moteur de recommandation fait apparaître le bon contenu. Next Best Action choisit le bon traitement commercial. Pourquoi la pertinence n'est pas le revenu.
FAQ
Markin est-il une CDP, un CRM ou une plateforme d'engagement client ?
Aucun d'entre eux. Un CDP unifie les données clients, un CRM stocke la relation et une plateforme d'engagement délivre le message. Markin est la couche de growth science entre eux : il décide quelle opportunité de revenus poursuivre, pour qui et ce qu'elle vaut, puis lance l'action à l'intérieur de ces systèmes, contre un holdout.
Devons-nous remplacer Braze, Salesforce, Adobe ou Pega pour l'utiliser ?
Non. Markin complète une stack existante. Il lit les données de la fondation de données que tu as déjà et pilote les systèmes qui possèdent déjà l'exécution, lançant chaque traitement à cet endroit plutôt que de transmettre une recommandation.
Quelle est la différence entre le decisioning et la Next Best Action ?
La Next Best Action sélectionne généralement un traitement pour un individu une fois que le programme existe. Le decisioning, tel que défini par Markin, commence une étape plus tôt : sélectionner et prioriser l'opportunité de revenus qui justifie un programme en premier lieu.
Comment éviter une décision boîte noire?
Chaque décision porte sa provenance : les signaux utilisés, l'hypothèse, la classe de modèle, les contraintes de politique appliquées et la conception du groupe de contrôle. Les décisions sont auditables après coup.
Devons-nous déplacer nos données ?
Non. Markin lit depuis ton entrepôt de données, tes événements produits, ton CRM et tes systèmes opérationnels en place.
Qu'en est-il de la sécurité des données et de la conformité ?
Compatible SOC 2, ISO 27001, ISO 42001 et RGPD. Accès à privilège minimal, chiffrement par tenant, journaux d'audit sur chaque décision et constatation.
Recherche
Pour en savoir plus
The research behind how Markin picks, launches and measures each decision.
- Lis le guide
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Vocabulaire
Les termes derrière cette page.
The vocabulary this solution runs on, defined term by term.
- Action candidateA candidate action is one specific intervention eligible for one specific customer at one moment: an offer, a message, a price…
- Temps avant le churnTime to churn is the expected remaining tenure of a customer, derived from a survival model rather than a binary risk score.
- Règles d'éligibilitéEligibility rules define which actions a customer may legally, commercially and contractually receive: consent status, market…
- Politique de contactContact policy governs how often, through which channels and with what spacing a customer may be contacted.
- Real-time decisioningReal-time decisioning evaluates a customer's current context and returns an action within the latency budget of the moment…
- Volume de décisionDecision volume is the number of distinct, evidenced customer-level decisions a business makes in a period.
Voir customer decisioning fonctionne sur tes données.
Une démo de 30 minutes, les mêmes agents, les mêmes décisions, la même exécution 1:1.