# Ventes additionnelles et mises à niveau basées sur l'usage

**Résumé:** Recommandez des mises à niveau et des modules à partir des schémas d'usage et des jalons franchis, pour des offres de vente additionnelle alignées sur l'usage réel de votre produit.

**En bref:** Recommandez des mises à niveau à partir de l'usage réel et des jalons franchis, pour que les offres de vente additionnelle paraissent opportunes, pertinentes et peu insistantes.

**Publié:** 2026-02-18

**Dernière mise à jour:** 2026-08-20

*Cette recette vise à faire passer les suggestions d'expansion pour des conseils utiles, plutôt que pour une vente intrusive.*

Les bannières de vente additionnelle génériques touchent rarement leur cible. Les clients réagissent mieux lorsque les suggestions correspondent à ce qu'ils font déjà, et aux points où ils ressentent de la friction. Un moteur de recommandation basé sur l'usage s'appuie sur l'activité réelle du produit pour décider quand et quoi proposer.

Définissez une **Procédure** agentique qui se déclenche sur une question liée à la fonctionnalité que vous souhaitez proposer en vente additionnelle, si l'utilisateur appartient à une Audience qui n'y a pas accès. À partir de là, la Procédure peut afficher une liste de `recommended_offers`. Pour aller plus loin, vous pouvez même encoder des règles simples pour déclencher la maturité d'achat, comme un usage soutenu proche des limites, ou des workflows manuels répétés qu'une fonctionnalité premium automatiserait.

Ancrez la Procédure sur des **Sujets** plats comme `Product-bundles`, `Usage-thresholds` et `Expansion-playbooks`. Vous y définissez quand suggérer quel produit, ce qui évite les recommandations spéculatives. L'IA explique ensuite ses suggestions avec un langage puisé dans ces Sujets.

Pour les comptes qui remplissent les critères de maturité d'achat, deux voies sont possibles. La première est **interne** : créer des **Messages** pour les responsables de compte, avec un résumé de l'usage et des points de discussion suggérés. La seconde s'adresse **directement au client** : afficher des **Notifications** aux utilisateurs segmentés dans le portail, du type « Vous approchez de votre limite actuelle ; voici une option pour la lever ».

Utilisez des **Audiences** fondées sur `upsell_readiness`, `feature_usage` et `segment` pour garder les notifications pertinentes. Pour les segments à fort accompagnement humain, vous pouvez choisir de désactiver les offres in-app et de vous appuyer uniquement sur une prise de contact humaine, à partir du contexte généré par l'IA. Pour les segments à faible accompagnement, les offres in-app peuvent constituer le canal principal.

**Conclusion**  
Un moteur de recommandation de ventes additionnelles et de mises à niveau basé sur l'usage transforme les données produit en suggestions mesurées, qui tiennent compte du contexte. La Procédure est ancrée dans vos propres playbooks d'expansion et s'accompagne de Messages, de Notifications et d'invitations in-app segmentées. La croissance apparaît alors comme le prolongement naturel de la valeur, et non comme une relance commerciale générique.