Prévenir, c’est mieux que guérir. Mais avec les bonnes données, on peut faire les deux.
Un client perdu, c’est rarement une surprise… mais souvent un échec de détection
Dans le milieu manufacturier, perdre un bon compte fait mal. Un mois, tout roule. Le mois d’après : plus rien. Pas de plainte, pas d’alerte. Juste le vide.
Et quand on s’en rend compte, il est déjà passé ailleurs.
La vérité? Un compte ne disparaît pas du jour au lendemain. Il ralentit. Il envoie des signaux. Et si on ne les capte pas, on le perd.
Dormant ou à risque : il faut faire la différence
- Client dormant : plus aucune commande depuis 12 mois ou plus. Le compte est parti ou presque. Le ramener demande du temps, des rabais ou un effort constant, c’est comme un nouveau client.
- Client à risque : toujours actif, mais ça baisse. Moins de volume, moins de fréquence, moins d’interactions. Là, on peut encore agir.
La majorité des équipes attendent que le compte soit officiellement perdu. Trop tard. Car c’est le seul signal qu’ils ont.
Pourquoi on réagit trop lentement?
Parce que les outils ne sont pas faits pour détecter les signaux faibles.
Ce qui se passe généralement :
- On exporte des listes de comptes « inactifs »
- On bidouille ça dans Excel, à la main, avec des critères dépassés
- Le marketing envoie une campagne générique
- Les reps reçoivent des tâches, sans contexte ni timing
- Et pendant ce temps-là, d’autres comptes décrochent
Dans un environnement avec des milliers de produits et des centaines de comptes, ce décalage est critique. Le temps de croiser ERP, CRM, devis, billets de service… On perd le nord…
Excel, ça dépanne…
Certains essaient de suivre les clients à risque avec des formules Excel.
Exemples :
- Retard de paiement =SI(ET([61+ Jours] > 0; [31–60 Jours] > 0); « À Risque »; « »)
- Allongement du cycle d’achat =SI(Jours_Entre_1_2 >= 1.5 * Jours_Entre_2_3; « Ralenti »; « »)
- Baisse de valeur =SI(((Moy_3_Derniers_Mois – Moy_3_Mois_Avant)/Moy_3_Mois_Avant)<-0.25; « Chute »; « »)
Sur papier, ça tient. En pratique, c’est ingérable à grande échelle. Une erreur de format et tout saute.
Grabb.AI : Réactiver et retenir, sans effort manuel
Grabb.AI a été pensé pour ce genre d’environnement : beaucoup de volume, de produits, de client.
Il se branche à vos systèmes (ERP, CRM, support) et fait le boulot :
- Détection en continu : suit cadence, valeur, activité, soumissions, interactions
- Segmentation automatique : classe les comptes selon leur niveau de risque (ralenti, silencieux, inactif…)
- Affectation directe : envoie l’alerte au bon rep, au bon moment
- Suivi de ce qui marche : pour ajuster les actions et optimiser la rétention
Bref, on transforme les signaux en actions concrètes, pas en rapports oubliés.
Pensé pour la réalité manufacturière et de distribution
Avec des cycles longs et des catalogues lourds et complexes, les fabricants ne peuvent pas se permettre de perdre un gros compte sans réagir.
Grabb va plus loin que l’analyse globale. Il comprend :
- Les changements dans les compositions de commandes
- Les produits à marge qui disparaissent sans bruit
- Les silences prolongés entre rep et client
- L’activité autour des soumissions (intention d’achat ou désintérêt)
Réagir quand il est encore temps
Attendre 12 mois sans commande, c’est perdre le compte.
Grabb vous redonne ce temps perdu — celui où vous pouvez encore faire quelque chose.
Vous pouvez ramener un client dormant. Vous pouvez retenir un compte qui glisse. Mais seulement si vous savez qui, quand et pourquoi. C’est amener de la valeur à votre clientèle au bon moment.
C’est ce que Grabb fait pour vous.
Transformez le silence en signal.
Ne devinez plus. Agissez avec précision.
📅 Réservez une démo — je vous montre ce que ça change, concrètement.
