La plupart des travaux sur le Standalone Selling Price (SSP) commencent bien avant le calcul lui-même. Les équipes Revenue doivent d’abord décider comment regrouper leurs données, ce qui implique généralement de tester de multiples combinaisons entre gammes de produits, régions, devises, segments de clientèle, etc.
Le défi, c’est que chaque nouvelle variable crée davantage de combinaisons à tester, comparer et maintenir.
Zuora AI SSP Analyzer aide les équipes à automatiser ce processus en générant et en évaluant automatiquement des stratégies de stratification, puis en classant celles qui sont à la fois conformes et pratiques à utiliser dans la durée.
Les essais-erreurs ne passent pas à l’échelle
Par le passé, les équipes créaient souvent plusieurs lots d’analyse SSP avec des stratifications différentes, exécutaient chacun d’eux, puis comparaient les résultats.
Ce processus est lent, manuel, et il devient plus difficile à mesure que le nombre de combinaisons possibles augmente. Même quelques attributs peuvent se transformer en des dizaines de scénarios à tester.
Avec Zuora AI SSP Analyzer, les équipes peuvent téléverser leur jeu de données ou utiliser les données déjà présentes dans Zuora Revenue, définir leur méthode de calcul et fixer des objectifs de conformité.
À partir de là, le système génère et évalue automatiquement des dizaines de combinaisons de stratification. Chacune est testée sur des données de transactions réelles, sans configuration manuelle.
Des résultats qui concilient précision et utilisabilité
L’analyseur classe les meilleures stratégies à l’aide d’un score d’adéquation qui prend en compte :
- Conformité
- Simplicité
- Facilité de gestion
La conformité est la plus fortement pondérée, mais l’analyseur privilégie également les approches avec moins de colonnes de stratification et un nombre réaliste de compartiments SSP.
Le résultat n’est pas seulement le modèle le plus robuste d’un point de vue mathématique, mais aussi celui que les équipes peuvent réellement soutenir sur le plan opérationnel et maintenir dans la durée.
Une voie plus rapide vers une stratégie SSP exploitable
L’analyseur fait ressortir les approches les mieux classées, plutôt que d’obliger les équipes à passer en revue manuellement toutes les combinaisons possibles.
Les équipes peuvent ensuite examiner les volumes de transactions, les niveaux de conformité et les structures de groupe directement dans les résultats d’analyse avant de décider comment affiner davantage.
Cela signifie moins de temps consacré à créer et tester des lots, et plus de temps à améliorer la stratégie SSP en toute confiance.
Conçu pour celles et ceux qui pilotent le quote-to-cash
Zuora AI SSP Analyzer aide les équipes Revenue à réduire les essais-erreurs manuels en testant et en classant automatiquement les stratégies de stratification.
Le résultat est un point de départ pragmatique pour le SSP, qui concilie conformité, facilité d’usage et maintenabilité à long terme.
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