Comprenez comment un changement de prix modifie la disposition à payer avant que les clients ne le voient.
Fixez un nouveau prix sur une population configurée d'acheteurs et voyez la distribution de disposition à payer, la courbe de demande et le prix qui maximise les revenus avant le déploiement.
APERÇU
La tarification est l'une des décisions les plus difficiles à inverser. Augmentez-la et vous pourriez perdre des clients dont vous n'entendrez jamais parler ; gardez-la basse et vous laissez des revenus sur la table. Le problème est que vous ne savez généralement lequel s'est produit qu'après que le nouveau prix est déjà en ligne.
Polyhyle vous permet de tester d'abord le changement de prix. Il met le nouveau prix devant une population configurée d'acheteurs synthétiques, demande à chacun ce qu'il paierait réellement et s'il accepterait ou partirait, et transforme ces réponses en une courbe de disposition à payer et un prix qui maximise les revenus. Vous voyez le compromis entre conversion et revenus avant qu'un seul client ne soit affecté.
DANS Polyhyle
Décisions de tarification
Une augmentation de prix de 12% associée à un message d'économie de temps sur les équipes produit SaaS en UE.
01
Définir le mouvement de prix et les acheteurs
Fixez le prix actuel et le nouveau prix, le packaging et les segments clients sur lesquels vous souhaitez tester le changement.
02
Demander à chaque acheteur son plafond
Chaque acheteur synthétique indique le prix maximum exact qu'il paierait, s'il accepte, hésite ou rejette le nouveau prix, et ce qui le rendrait acceptable.
03
Construire la courbe de demande
Les réponses sur le prix maximum forment une distribution de disposition à payer, et à chaque prix candidat Polyhyle calcule la part qui convertit encore et les revenus qu'il implique.
04
Trouver le prix qui maximise les revenus
Obtenez le prix optimal, la répartition accepter-hésiter-rejeter et le MRR et LTV projetés par segment, avant que le changement n'atteigne un seul client.
Polyhyle.app/simulations/pricing-decisions
DÉTAIL DE SIMULATION
Décisions de tarification
Une augmentation de prix de 12% associée à un message d'économie de temps sur les équipes produit SaaS en UE.
En cours
Prix optimal
59 €
Hausse des revenus
+12,4%
Acceptation
58%
Entrées du monde
Packaging actuel, points de prix et règles de remise
Segments clients par taille d'entreprise, urgence et sensibilité au budget
Hypothèses de tarification des concurrents et pression du marché
Résultat simulé
Déployez l'augmentation d'abord sur les équipes à forte intention, gardez un message anti-attrition prêt pour les cohortes sensibles aux coûts, et évitez de changer le packaging avant que le signal de texte ne soit validé.
Signal comportemental
Horizon simulé de 30 jours
SIGNAUX QUE VOUS OBTENEZ
Prix optimal59 €Hausse des revenus+12,4%Acceptation58%
Déployez l'augmentation d'abord sur les équipes à forte intention, gardez un message anti-attrition prêt pour les cohortes sensibles aux coûts, et évitez de changer le packaging avant que le signal de texte ne soit validé.
POURQUOI SIMULER
La façon habituelle de réduire le risque d'un changement de prix est de le déployer et d'observer, ou de faire un long sondage en espérant que les réponses correspondent au comportement réel. Les deux sont lents, et une erreur en direct vous coûte des comptes perdus et un chiffre que vous ne pouvez pas discrètement revenir en arrière.
Le simuler d'abord transforme ce pari en une comparaison. En une après-midi, vous pouvez tester plusieurs points de prix, voir quels segments résistent et lesquels absorbent l'augmentation, et arriver au déploiement en connaissant déjà le compromis revenus-attrition, au lieu de le découvrir sur de vraies factures.
BÊTA PRIVÉE
Testez la décision avant qu'elle n'atteigne le marché.