Mettez en place un tracker de suggestions d'add-ons pour les ateliers de service : enregistrez les propositions et les achats, comparez les résultats du personnel et concentrez-vous sur les add-ons qui se vendent vraiment.
Les add-ons peuvent donner l'impression de bien se vendre parce qu'on entend quelques « oui » chaque jour, qu'on voit des articles supplémentaires sur certains tickets et qu'on se rappelle des réussites. Mais la mémoire est sélective. Une semaine chargée avec quelques bons résultats peut masquer le fait que la plupart des suggestions n'ont jamais abouti à un achat.
Le plus grand manque est simple : beaucoup d'ateliers n'enregistrent que ce qui a été acheté, pas ce qui a été proposé. Si un technicien propose un filtre premium, une protection d'écran, un produit anti-crevaison ou une extension de garantie et que le client dit non, ce moment disparaît généralement. Plus tard, quand vous examinez les ventes, vous ne pouvez pas dire si un add-on a sous-performé parce qu'il a été rarement suggéré, suggéré de façon incohérente, mal expliqué ou tout simplement non désiré.
C'est pourquoi suivre suggéré vs acheté change la conversation. Cela sépare deux questions différentes qui sont souvent mélangées :
Sans cette séparation, vous pouvez récompenser le mauvais comportement ou blâmer le mauvais produit.
Quand les suggestions ne sont pas enregistrées, quelques problèmes prévisibles apparaissent. Le taux de proposition « a l'air » élevé, mais le taux d'acceptation reste bas. Chacun a une opinion différente sur ce qui se vend. Des promotions sont lancées, mais les résultats sont discutables. Des formations ont lieu, mais vous ne pouvez pas voir si le comportement a changé. Une personne « semble excellente en upsells », mais les chiffres ne le confirment jamais.
Quand vous suivez suggéré vs acheté, vous obtenez des réponses claires. Vous pouvez voir quels add-ons sont mentionnés régulièrement, lesquels convertissent quand ils sont proposés, et lesquels restent morts même après de nombreuses propositions. Vous trouvez aussi des gains rapides : un add-on qui convertit bien mais n'est proposé que sur une petite part des tickets.
Un exemple simple :
Cette clarté transforme le « je pense que ça se vend » en « je sais ce qui se vend, et pourquoi ».
Un tracker de suggestions d'add-ons ne fonctionne que si tout le monde dans l'atelier utilise les mêmes définitions. Restez simple et vous ferez confiance aux chiffres. Laissez les choses floues et vous passerez les réunions à vous disputer sur les données au lieu de vous en servir.
Commencez par définir ce qui compte comme une suggestion d'add-on. Une suggestion est une offre claire, visible par le client, pas une idée dans la tête de quelqu'un ni une ligne ajoutée discrètement plus tard. « Voulez-vous un produit pour faire briller les pneus aujourd'hui pour 8 $ ? » compte. Y penser, le mentionner vaguement sans offrir, ou compter sur un flyer au comptoir ne compte pas.
Ensuite, définissez ce qui compte comme un add-on acheté. La règle la plus propre est : acheté signifie que cela a été payé sur le même ticket (ou, si votre système divise les tickets, pendant la même visite). Ne comptez pas « ils sont revenus la semaine suivante et l'ont acheté » comme un gain pour cette suggestion, sinon votre taux d'attachement paraîtra meilleur qu'il ne l'est.
Pour garder l'équipe alignée, utilisez une unité simple : un add-on, une suggestion, un résultat. Si le même add-on est suggéré deux fois lors de la même visite, décidez de la règle à l'avance (la plupart des ateliers l'enregistrent une seule fois). Si deux add-ons différents sont suggérés, enregistrez-les séparément.
À partir de ces définitions, trois métriques faciles à comprendre apparaissent naturellement :
Exemple : un atelier de detailing traite 100 tickets en une semaine. Le personnel a proposé « protecteur intérieur » sur 40 tickets, et il a été acheté sur 10 d'entre eux. Le taux de suggestion est de 40 %. Le taux d'attachement est de 25 %. Le revenu d'add-on par ticket est facile à calculer sans deviner.
Si vous ne pouvez pas expliquer vos définitions en une minute à une nouvelle recrue, elles sont trop compliquées.
Commencez plus petit que ce que vous pensez. Le suivi fonctionne mieux quand le personnel peut choisir rapidement sur le moment. Si vous essayez de suivre chaque article que vous pourriez vendre, les gens zappent la saisie, choisissent des noms aléatoires ou tout mettent dans « Autre ». Les données deviennent du bruit.
Une bonne fourchette de départ est 10 à 30 add-ons qui sont proposés souvent, faciles à accepter et liés à un problème client clair. Laissez de côté les items « peut-être un jour » jusqu'à ce que la saisie soit cohérente.
Quand vous choisissez la liste, cherchez des add-ons qui :
Le nommage est l'endroit où beaucoup de trackers se cassent. Si une personne enregistre « Protecteur », une autre « Screen guard », et une troisième « iPhone 14 protector », vos rapports se divisent en trois catégories.
Choisissez un schéma de nommage et tenez-vous-y. Une règle pratique est Catégorie + Variante + Détail clé. Regroupez les items similaires pour pouvoir comparer équitablement, puis capturez les différences comme variantes au lieu de créer de nouveaux add-ons.
Exemple (comptoir réparation de téléphones) : utilisez « Screen Protector » comme catégorie et enregistrez la taille ou le modèle comme variante. Vous pourrez répondre à « les protections d'écran se vendent-elles quand on les propose ? » sans être noyé par des centaines de noms d'appareils.
Les articles saisonniers doivent être signalés. « Emballage cadeau des fêtes » ou une vérification réservée à l'été peut exploser pendant quelques semaines et fausser votre vision à long terme. Marquez-les comme Saisonniers pour pouvoir les exclure lors d'une évaluation annuelle.
Enfin, ne suivez pas seulement ce qui a été vendu. Ajoutez un champ prix et marge simple (même estimé). Popularité n'est pas synonyme de profit.
Un tracker ne fonctionne que si les gens peuvent le remplir rapidement, à chaque fois. Visez un petit nombre de champs qui répondent à une question : qu'est-ce qui a été proposé, et cela a-t-il été vendu ?
Commencez par le minimum :
C'est suffisant pour voir qui propose quoi et ce qui convertit.
Si vous pouvez ajouter un peu plus sans ralentir les gens, quelques champs supplémentaires rendent les données plus utiles : quantité (quand plusieurs peuvent être vendus), remise (pour voir si ça ne se vend que quand c'est soldé), et une « raison du refus » facultative. Gardez les raisons de refus courtes et standardisées : prix, pas nécessaire, déjà équipé, veut réfléchir.
La vitesse prime sur le détail. Utilisez des menus déroulants pour le personnel, le type de service et les noms d'add-on. Faites de « Acheté ? » un seul appui. Si vous autorisez des notes, limitez-les à quelques mots.
Si le formulaire prend plus de 10 à 15 secondes, les gens l'ignoreront ou le rempliront à la va-vite.
Ne stockez pas les noms de clients, numéros de téléphone, plaques d'immatriculation ou adresses complètes dans ce tracker. Vous n'en avez pas besoin pour mesurer les upsells et cela augmente les risques. Si vous devez relier des entrées à un ticket, utilisez seulement un numéro de reçu ou de commande.
La façon la plus rapide de réussir le suivi est de le garder ennuyeux : mêmes noms d'add-on, même moment d'enregistrement, même règle sur ce qui compte comme « suggéré ». Faites cela et les chiffres restent propres.
Un déploiement qui convient à la plupart des flux :
L'endroit où l'on enregistre importe plus qu'il n'y paraît. Si vous enregistrez seulement au paiement, vous pouvez manquer des suggestions faites pendant le service. Si vous enregistrez après le service, vous risquez d'oublier des détails. Beaucoup d'ateliers font mieux en enregistrant au moment où le client prend sa décision.
Pour la formation, utilisez des tickets qui forcent des choix clairs :
Après la période de base, ajustez une chose à la fois. Si vous changez tout en même temps, vous ne saurez pas ce qui a causé la variation.
Un tracker n'aide que si vous le révisez selon un calendrier. L'objectif est simple : détecter rapidement les problèmes de saisie, puis transformer les chiffres en coaching et décisions de merchandising.
Commencez par une vérification quotidienne de 2 minutes :
Une fois par semaine, lancez le même petit ensemble de rapports pour que les tendances soient évidentes :
Les add-ons se vendent différemment selon le travail. Séparez les résultats par type de service pour voir des correspondances claires, comme « protection d'écran » avec « réparation de téléphone » ou « soin profond » avec « coloration ». Quand un add-on marche dans un service et échoue dans un autre, c'est normal et utile.
Une lecture hebdomadaire réaliste pourrait ressembler à : « La coque de protection est proposée 90 fois et achetée 18 fois (20 % d'attachement), mais la marge est faible. Le diagnostic express est proposé seulement 25 fois et acheté 15 fois (60 % d'attachement), et c'est le plus gros générateur de profit. » Cela vous indique ce qu'il faut pousser davantage et ce qu'il faut arrêter de mettre en avant.
Imaginez un petit atelier de réparation de téléphones qui veut arrêter de deviner quels add-ons se vendent réellement. Ils suivent trois add-ons sur chaque ticket de réparation : une coque, une protection d'écran et de l'« aide à la configuration » (transfert de données, configuration d'e-mails et réglages basiques).
Pendant deux semaines, le personnel du comptoir enregistre deux choses pour chaque add-on : a-t-il été suggéré, et a-t-il été acheté. Ils notent aussi le type de réparation, car un client avec un écran fissuré se comporte différemment d'un client venu pour une batterie.
Voici ce que pourrait donner un simple récapitulatif après 2 semaines (84 tickets de réparation) :
| Add-on | Fois proposé | Fois acheté | Taux d'achat quand proposé |
|---|---|---|---|
| Protection d'écran | 78 | 29 | 37% |
| Coque | 80 | 12 | 15% |
| Aide à la configuration | 40 | 18 | 45% |
Plusieurs éléments ressortent. L'équipe propose les coques presque autant que les protections, mais les coques convertissent beaucoup moins bien. L'aide à la configuration convertit le mieux, mais elle n'est suggérée qu'environ la moitié du temps, généralement quand le client pose des questions d'abord.
Ils font un petit changement de script pour l'aide à la configuration. Au lieu de « Voulez-vous une aide à la configuration ? » ils essaient : « Voulez-vous que nous transférions vos données et configurions vos applications pendant que nous réparons le téléphone ? Ça vous fait généralement gagner environ 30 minutes à la maison. » Même offre, résultat plus clair.
Sur les jours suivants, les propositions augmentent parce que la formulation est naturelle à dire. Le taux d'achat reste solide parce que les clients comprennent ce qu'ils obtiennent. Le ticket moyen augmente sans que le personnel ne pousse plus agressivement.
Maintenant la décision plus difficile : que faut-il arrêter de proposer ? Ils ne suppriment pas immédiatement les coques. Ils segmentent par type de réparation et voient que les coques se vendent surtout lors d'« activations de nouveau téléphone » et pas lors de réparations. Ils changent donc la règle : proposer les coques seulement sur les activations et les configurations. Pour les réparations, ils conservent la suggestion de la protection d'écran (fort volume, conversion correcte) et gardent l'aide à la configuration pour les clients qui semblent pressés ou posent des questions sur les délais.
C'est l'intérêt d'un journal de suggestions : transformer des opinions en motifs exploitables.
Le suivi n'aide que si les données sont cohérentes. La plupart des ateliers n'échouent pas parce que l'idée est mauvaise. Ils échouent parce que les habitudes d'enregistrement dérivent et que les rapports se mettent à mentir.
Voici cinq erreurs qui ruinent le tracker :
Un exemple courant : un atelier suit « balais d'essuie-glace ». Une personne enregistre « wipers », une autre « front wipers » et une troisième « wiper install ». Le rapport montre que chaque item se vend mal, alors le responsable l'enlève du script. En réalité, les essuie-glaces se vendaient bien, mais les données étaient éclatées en plusieurs noms.
Des correctifs simples suffisent : limitez les add-ons à un menu court et fixe et verrouillez les noms. Si vous changez un prix ou un bundle, enregistrez la date d'effet. Quand vous comparez le personnel, utilisez le taux d'attachement et ajoutez des notes de contexte pour les semaines inhabituelles (nouveau stagiaire, promo, pic météo).
Avant de modifier des scripts, réorganiser des présentoirs ou lancer de nouvelles primes, assurez-vous que vos données sont assez propres pour être fiables. De petites lacunes de saisie peuvent inverser les classements.
Vérifiez ces bases (utilisez les tickets de la semaine passée, ou les 2 à 4 dernières semaines si vous avez un faible volume) :
Si un élément échoue à l'un de ces points, traitez vos chiffres comme un brouillon. Resserrez les règles, faites un rappel rapide au personnel et continuez la collecte.
Une fois que vous avez quelques semaines de données, améliorez plus vite en réduisant le focus. Choisissez 1 à 2 add-ons à travailler pour le mois suivant. Si vous essayez de « corriger » dix items à la fois, le message se dilue et les résultats varient.
Choisissez des add-ons qui résolvent un problème client courant et qui se décrivent en une phrase. Transformez chacun en une phrase répétable que votre équipe dira de la même façon à chaque fois. La cohérence compte parce que votre tracker doit refléter l'offre, pas des formulations aléatoires.
Fixez un objectif simple et révisez-le chaque semaine. Le taux d'attachement est un bon point de départ : sur 100 tickets éligibles, combien ont acheté l'add-on ? Gardez la cible réaliste et visez une amélioration progressive.
Une routine légère :
Si vous dépassez les possibilités des feuilles de calcul, une petite application interne peut imposer le nommage, les champs obligatoires et le reporting hebdomadaire cohérent. Si votre équipe préfère construire des outils via une interface conversationnelle, Koder.ai est une option pour créer rapidement une application tracker simple à partir des mêmes champs, avec la possibilité d'exporter le code source et de déployer quand vous êtes prêt.
Tenez votre promesse à l'équipe simple : moins d'add-ons, scripts plus clairs et une vérification hebdomadaire. C'est ainsi que les chiffres deviennent une habitude, et que l'habitude se transforme en ventes supplémentaires que vous pouvez réellement prouver.
Suivez les deux car les rapports de ventes montrent seulement les achats, pas les offres qui ont échoué. Quand vous enregistrez séparément « suggéré » et « acheté », vous pouvez déterminer si un add-on est faible parce qu'on ne le propose pas suffisamment ou parce que les clients le refusent lorsqu'on le propose.
Appliquez une règle simple : une suggestion compte uniquement lorsque l'employé offre clairement l'add-on au client et que le client peut répondre oui ou non. Une mention vague, une affiche au comptoir ou l'ajout silencieux d'une ligne ne doivent pas compter comme suggestion.
Comptez l'add-on comme acheté seulement s'il est payé sur le même ticket ou pendant la même visite. Garder la fenêtre temporelle courte évite d'exagérer les taux d'acceptation et rend les comparaisons hebdomadaires fiables.
Commencez avec un menu réduit, généralement 10 à 30 add-ons que vous proposez souvent et que vous pouvez livrer facilement. Si la liste devient trop longue, le personnel sautera l'enregistrement ou utilisera des noms incohérents, et les données deviendront inutilisables.
Utilisez un seul schéma de nommage standard et verrouillez-le pour que tout le monde enregistre de la même façon. Un format pratique est Catégorie + Variante + détail clé, pour grouper les résultats sans créer un nom nouveau pour chaque petite différence.
Restez minimal : date ou plage de travail, membre du personnel, type de service, add-on suggéré et acheté oui/non. Cet ensemble suffit pour voir le taux de suggestion, le taux d'acceptation et qui propose quoi.
Accélérez la saisie avec des listes déroulantes et un oui/non en un seul appui pour « Acheté ? ». Si la saisie prend plus de 10 à 15 secondes, les gens la reporteront, oublieront ou cesseront d'être constants.
Commencez par le taux de suggestion, le taux d'acceptation et le revenu d'add-on par ticket. Le taux de suggestion montre si l'équipe en parle, le taux d'acceptation montre la conversion quand l'offre est faite, et le revenu par ticket montre l'impact global sur le panier moyen.
Vérifiez la couverture et la cohérence avant de changer les scripts ou les prix. Si beaucoup de tickets n'ont pas d'enregistrement, si les noms sont incohérents ou si l'add-on a très peu de tentatives, traitez les résultats comme un brouillon et resserrez le processus d'abord.
Oui, si vous avez besoin d'imposer des noms, des champs obligatoires et des rapports hebdomadaires automatiques. Les équipes commencent souvent par une feuille de calcul, puis passent à une petite application interne une fois les habitudes prises ; un outil comme Koder.ai peut aider à créer rapidement une application de suivi simple avec les mêmes champs et workflow.
