Le travail de tarification n'est plus confiné à une feuille de calcul, une révision financière et un e-mail de lancement. Une modification des niveaux ou de l'emballage apparaît dans la vie quotidienne d'un produit sous forme de ticket d'assistance, d'objection commerciale ou d'une augmentation silencieuse des annulations. Les équipes le ressentent dans les zones difficiles, où le nom d'un plan ne correspond pas à ce qu'un utilisateur attend, ou où une nouvelle fonctionnalité se retrouve derrière un paywall avant que quiconque ait prouvé qu'elle s'intègre aux flux de travail réels. C'est pourquoi la tarification est devenue un problème de produit, et pourquoi l'expérimentation devient le langage qui la maintient honnête.
Jyoti Yadav, Senior Data Science Manager chez Atlassian travaillant sur Loom, construit à l'intérieur de cette réalité. Son principe de fonctionnement est simple : traiter chaque changement majeur comme une promesse testable aux utilisateurs, et rendre les preuves suffisamment lisibles pour que les équipes produit, ingénierie, marketing et ventes puissent s'engager sans deviner.
Quand Un Test Doit Porter Le Déploiement
Ce même changement vers la preuve est visible dans tous les secteurs, car les équipes ont appris combien il est coûteux d'avoir tort avec confiance. Parmi les détaillants et les marques qui mènent des expérimentations basées sur l'analyse, 46 % des idées ne sont pas rentables ou ne parviennent pas à prouver l'hypothèse initiale, ce qui rappelle brutalement que l'intuition n'est pas un plan de déploiement. La discipline est pratique, pas académique. Dans la même recherche, 68 % déclarent que l'expérimentation modifie de manière significative les décisions concernant ce qui doit être déployé, ce qui doit être affiné et ce qui doit être abandonné tôt.
Yadav a appris cette logique dans un contexte où les risques opérationnels étaient visibles. Tout en travaillant sur le déploiement national "All Day Breakfast" de McDonald's via la plateforme Test and Learn, elle a utilisé du SQL avancé et des pipelines ETL automatisés pour traiter des données de point de vente à grande échelle et comparer les magasins de test avec des magasins de contrôle soigneusement appariés. La question n'était pas seulement la demande. Il s'agissait du flux de cuisine, des contraintes des fournisseurs et de savoir si les articles du petit-déjeuner ralentiraient la vitesse de service pour le déjeuner et le dîner. L'analyse a contribué à une augmentation de 5,7 % des ventes dans les mêmes magasins au T4 2015 et a soutenu un changement qui a généré 1,2 milliard de dollars de revenus au cours de ce trimestre, dépassant les attentes, tandis que l'organisation recyclait le personnel pour opérer des menus doubles à grande échelle. C'était un changement national avec une friction réelle, et les données devaient survivre à cette friction.
"Les expériences ne comptent que si elles protègent le déploiement", déclare Yadav. "Si la mesure ignore la façon dont le travail est réellement effectué, vous livrez une histoire, pas un résultat."
Tarification Et Packaging Dans Les Produits Par Abonnement
Une fois que vous avez vu comment un déploiement se brise dans le monde réel, vous cessez de traiter les changements d'abonnement comme une décision purement commerciale. Dans le B2B SaaS, les mises à jour de tarification et de packaging sont désormais routinières plutôt que rares, 94 % des entreprises mettant à jour la tarification et le packaging au moins une fois par an et près de 40 % le faisant aussi souvent qu'une fois par trimestre. Ce rythme rend la gouvernance autour des expériences inévitable. Lorsque les équipes ajustent les niveaux aussi fréquemment, le coût d'une mesure peu claire n'est pas théorique. Cela devient du churn, des remises et une confusion interne qui se cumule chaque trimestre.
Yadav a appliqué cette cadence lors de la refonte complète de la tarification et du packaging de Loom suite à l'acquisition d'Atlassian. Elle a dirigé une équipe de six data scientists et construit une méta-synthèse de données semestrielle pour unifier les analyses, aligner les parties prenantes et orienter les pivots de feuille de route avec une vision partagée des risques et des avantages. Le travail nécessitait d'équilibrer la valeur des nouvelles fonctionnalités d'IA, y compris une prime de 33 % pour Business plus AI, contre la rétention et la complexité du regroupement, puis de traduire ces compromis en niveaux de tarification tels que Business à 12,50 $ par mois et des plans Enterprise qui pourraient atteindre 10 000 $ par an. Le lancement devait également respecter la façon dont Loom était déjà utilisé à grande échelle, y compris les 49 millions de vidéos créées avec Loom AI, car les décisions de packaging atterrissent différemment lorsque l'utilisation est déjà habituelle. Cette même rigueur sous-tend son travail au-delà de Loom en tant que membre du comité de rédaction et évaluateur par les pairs au SARC Journal of Technology Perception et au Journal of Economics Intelligence And Technology, où elle évalue la recherche appliquée et la prise de décision basée sur les données à grande échelle. Le travail ne consistait pas à "fixer un prix". Il s'agissait de rendre le changement défendable dans toutes les fonctions.
"Le packaging est l'endroit où la stratégie devient réelle pour les clients", déclare Yadav. "Si vous ne pouvez pas expliquer pourquoi un niveau existe, vous finirez par le défendre dans les fils d'assistance et les renouvellements."
Prouver La Valeur De L'IA Avant De La Facturer
Alors que les équipes ajoutent des capacités d'IA aux produits, la pression pour monétiser tôt peut dépasser ce qui a été prouvé en utilisation. Cet écart apparaît sur le marché. Dans les efforts d'IA d'entreprise, 74 % des entreprises n'atteignent pas encore de valeur tangible à grande échelle, et seulement 26 % ont développé les capacités nécessaires pour aller au-delà des projets pilotes. Ces chiffres ne plaident pas contre l'IA. Ils plaident pour une mesure honnête de l'adoption, de l'adéquation au flux de travail et de la différence entre la nouveauté et l'habitude.
Le travail de lancement de Loom AI de Yadav a été construit autour de cette distinction. Elle a dirigé une équipe de data scientists à travers l'analyse et l'expérimentation, a conduit la recommandation finale et a soutenu le lancement qui a augmenté les revenus récurrents annuels de 2,85 millions de dollars par an. Les signaux d'adoption ont été traités comme une preuve de produit, pas comme une garniture marketing, avec 67 % des utilisateurs utilisant des titres générés par l'IA et 73 % signalant la suite d'IA comme extrêmement précieuse. Ce sont le genre de taux d'utilisation qui changent la façon dont une équipe produit pense à l'endroit où l'IA appartient et comment elle devrait être emballée, car ils parlent de comportement répété, pas d'un clic unique. Ce n'était pas un exercice abstrait. C'était livré.
"Les fonctionnalités d'IA gagnent leur prix de la même manière que n'importe quelle fonctionnalité", déclare Yadav. "Vous observez ce que les gens font de manière répétée, puis vous décidez de ce qui vaut la peine d'être payé."
Maintenir Les Équipes Mondiales Alignées Sur Une Version De La Vérité
Après un lancement d'IA et une refonte de tarification, la partie la plus difficile n'est souvent pas l'analyse. C'est d'amener les équipes mondiales à s'entendre sur ce que signifie l'analyse. Dans les schémas de travail modernes, les gens sont interrompus 275 fois par jour par des réunions, des e-mails et des pings, et environ 30 % des réunions couvrent désormais plusieurs fuseaux horaires. C'est un environnement brutal pour des décisions prudentes. Lorsque le récit change à chaque réunion, les équipes cessent de faire confiance aux chiffres et commencent à optimiser pour la salle la plus bruyante.
Le travail de Yadav chez Loom s'inscrivait directement dans ce contexte, car le produit est une réponse à la friction de coordination. Dans le cadre de la croissance de Loom et des flux de travail assistés par l'IA, la plateforme a atteint 88 millions de vidéos enregistrées en 2024 et a réduit le besoin de 202 millions de réunions, une échelle qui fait de "l'alignement" plus qu'une préférence culturelle. Cela devient une exigence opérationnelle. Son approche a mis l'accent sur la synthèse répétable et des résultats d'expérimentation clairs afin que les parties prenantes puissent évaluer les changements sans re-contester les bases dans chaque fuseau horaire. L'intégration avec l'écosystème d'Atlassian a également élevé la barre pour la cohérence, car la tarification, le packaging et les attentes en matière de fonctionnalités d'IA ne vivent plus à l'intérieur d'une seule limite de produit. Le but était de maintenir une vérité partagée même si les décisions se déplaçaient entre les fonctions.
"Les données ne voyagent pas bien lorsque chaque équipe a sa propre version", déclare Yadav. "Votre travail consiste à rendre les preuves portables, afin que la décision reste cohérente."
Expérimentation Qui Maintient La Monétisation Honnête
L'économie de l'abonnement devrait croître de 67 % au cours des cinq prochaines années, passant de 722 milliards de dollars en 2025 à 1,2 billion de dollars d'ici 2030, ce qui augmente les enjeux sur les décisions de tarification qui protègent la confiance. Dans le même temps, les entreprises mondiales devraient investir 307 milliards de dollars dans les solutions d'IA en 2025, avec des dépenses qui devraient atteindre 632 milliards de dollars d'ici 2028, un rythme qui continuera à pousser les fonctionnalités d'IA dans les décisions de packaging, que les équipes soient prêtes ou non. L'avantage appartiendra aux organisations qui standardisent l'expérimentation afin que les équipes interfonctionnelles puissent se déplacer rapidement sans transformer les clients en sujets de test.
"La croissance n'est pas l'objectif en soi", déclare Yadav. "L'objectif est de croître sans perdre de clarté sur ce qui a réellement fonctionné."
