Optimisation des prix et des revenus par l'IA
Scoring de propension et simulateur tarifaire what-if utilisant XGBoost avec explicabilité SHAP/LIME, permettant aux équipes commerciales d'optimiser les marges avec des corridors de prix actionnables.
Impact tarifaire
Optimisation tarifaire pilotée par les données pour l'industrie
Détails du projet
Packitoo
Industrie – Optimisation tarifaire
2024–2025
Mission
Lead Senior Data Scientist – Optimisation des prix et des revenus
Optimisation tarifaire & scoring de propension
Mission en cours
Modélisation de la probabilité d'acceptation des devis (accepté/non accepté) et recommandation du prix optimal pour maximiser la marge. Classification & scoring via XGBoost (logistique) pour l'estimation de propension par devis. Moteur de simulation what-if variant le prix de -99 % à +100 % pour explorer les arbitrages acceptation-marge.
Contexte et environnement
Packitoo devait optimiser la tarification de ses devis en analysant de multiples critères explicatifs (produit, client, contexte commercial) pour arbitrer entre prix et probabilité d'acceptation. L'objectif était de fournir aux équipes commerciales et financières un simulateur de prix et des recommandations actionnables pour augmenter les marges sans dégrader la conversion.
Lead Senior Data Scientist faisant le lien entre les parties prenantes Sales, Revenue, Finance, Data et IT
Pipeline ML Python avec scoring batch et/ou API, tableaux de bord de performance
Objectifs clés
Technologies et infrastructure
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