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Module 01 — Recommandation produits

Intelligence Produit

Le moteur analyse comportements d'achat, historique de ventes, performance par référence et signaux marché, puis attribue un score IA à chaque produit de votre catalogue.

18 M
Références analysées
+11 %
Panier moyen à 6 mois
0–100
Échelle du score IA
Nuit
Fréquence de recalcul
Façade d'une boutique de luxe et sa vitrine soignée.
« Quels produits dois-je vendre ? »

Un catalogue classé,
pas une liste plate.

Votre catalogue contient des références qui vendent, des références qui dorment et des références qui coûtent plus cher à stocker qu'elles ne rapportent. Le moteur les distingue automatiquement, chaque nuit, sur la base de ce qui s'est réellement vendu — pas de ce que vous pensez qu'il se vend.

Ce que le moteur
regarde vraiment.

Le score n'est pas une opinion : c'est le résultat d'un calcul reproductible sur des données que vous possédez déjà.

Historique de ventes

Volumes, fréquence et associations d'achat par référence, sur l'ensemble de votre historique disponible.

Rotation par référence

Vitesse d'écoulement réelle, magasin par magasin, comparée au reste du catalogue.

Signaux marché

Tendances de catégorie et momentum produit, croisés avec vos propres ventes pour éviter les faux signaux.

Un score,
pas une boîte noire.

Chaque référence reçoit une note de 0 à 100 et une étiquette lisible. Les deux sont recalculées chaque nuit, jamais figées.

Score IA de 0 à 100

Le score combine rotation, marge contributive, régularité de la demande et exposition au risque de rupture ou de surstock. Une référence à 92 se vend bien et se réapprovisionne facilement ; une référence à 18 immobilise du capital sans rotation suffisante pour le justifier.

Étiquettes automatiques

Best-seller, premium, tendance, écologique : chaque référence porte les étiquettes qui décrivent ce qu'elle est réellement pour votre clientèle, pas ce que la fiche produit prétend.

Un classement
défendable, par magasin.

La même référence peut être un best-seller à Lyon et une immobilisation à Bordeaux. Les recommandations d'assortiment sont produites à cette échelle-là.

  • Score IA de 0 à 100 par référence
  • Étiquettes automatiques : best-seller, premium, tendance, écologique
  • Recommandations d'assortiment par magasin
  • Détection des références à retirer

Ce que le module
ne décide pas à votre place.

Le score classe, il ne référence ni ne déréférence automatiquement. Une référence à faible score peut rester en catalogue pour des raisons commerciales — image de marque, engagement fournisseur — que la donnée ne capture pas.

Historique minimal
Un score fiable demande plusieurs semaines de ventes ; une référence tout juste lancée reste marquée « donnée insuffisante » plutôt que mal notée.
Décision finale
Le retrait ou le maintien d'une référence reste une décision humaine, présentée avec le score à l'appui, jamais appliquée automatiquement.
Coût de l'absence
Sans ce module, l'assortiment se décide à l'instinct ou au dernier reporting trimestriel — avec un décalage de plusieurs semaines entre la vente réelle et la décision.

Les enseignes
qui s'appuient dessus.

Ce module fait partie de la formule recommandée pour ces profils d'enseigne.

L'intuition d'un bon commerçant, mais chiffrée.

Piloter un réseau que l'on ne possède pas.

Étape suivante

Voyez le score sur votre
propre catalogue.

Une démonstration se fait sur un extrait de vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration générique.