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Boucle2 · Écriture confirméeProfil : Restaurateurfoodeatuprapidocrm

La fidélité qui fait vraiment revenir

« Sur 60 j : clients rappelés (segment) croisés avec leurs commandes/réservations ≤ 14 j après rappel. Formule : taux de retour = revenus ÷ rappelés. Si < seuil (proposé 10 %) : change UNE variable — la récompense (points), OU le délai de dormance (30 j → 21 j), OU le jour ciblé — et garde l'ancienne cohorte comme témoin. »

Ce qui se passe quand vous l'envoyez

Niveau d'autonomie : Écriture après confirmation

Ce prompt écrit après confirmation groupée. Claude propose l'ensemble des modifications, vous validez, puis il exécute.

MCP mobilisés : foodeatup, rapidocrm.

Prompts liés (même plugin)

🌀 Boucle
La relance qui encaisse

« Mesure l'efficacité de mes relances d'impayés sur 30 j : requêtes `list_factures` (statuts et dates) + activités de relance sur les fiches. Formule : taux d'encaissement post-relance = factures payées ≤ 7 j après relance ÷ relances envoyées ; DSO = Σ(jours de retard × montant) ÷ Σ montants. Script obligatoire, formules affichées. Si taux < seuil KB (défaut proposé 40 %) : propose UNE modification — avancer la première relance à J+5, OU durcir le ton du 2e rappel, OU basculer les récidivistes en SMS. J'applique, tu journalises et re-mesures dans 30 j. »

🌀 Boucle
Le devis relancé au bon moment

« Sur 60 j : `list_devis` par statut et dates. Formules : conversion post-relance = devis acceptés après relance ÷ devis relancés ; délai médian d'acceptation. Si le délai médian < ma fenêtre de relance : propose de relancer à J-{délai médian − 2} avant expiration au lieu de J-7. Une modification, journal, re-mesure. »

🌀 Boucle
Le score qui prédit vraiment

« Précision du scoring sur 30 j : `list_rdvs` + pipeline croisés avec les “top du jour” journalisés. Formule : précision = tops convertis en RDV ÷ tops présentés. Si < seuil (proposé 25 %) : ajuste UNE pondération (fit OU engagement OU fraîcheur) de ±10 points, annonce l'ancienne et la nouvelle, re-mesure 30 j. »

🌀 Boucle
Le forecast qui se trompe de combien

« Compare les 3 derniers forecasts journalisés au réel (`get_revenue_summary`). Formule : erreur = |prévu − réel| ÷ réel, par scénario. Si le “probable” dévie > 20 % deux mois de suite : propose de recalibrer les probabilités par étape du pipeline depuis les taux de passage réels (`get_stats_pipeline_global`). »