L'intelligence artificielle retail ne se limite pas aux chatbots. Reliée aux données du commerce, elle aide à gérer le magasin au jour le jour.
Gillia réunit ces 10 usages dans une solution IA magasin. C'est une base de retail intelligence simple à utiliser.
Elle ne sert pas qu'à produire du texte. Reliée aux données et aux outils du commerce, elle peut aussi aider à décider plus vite.
Voici 10 cas concrets.
1. Expliquer une baisse des ventes
« Pourquoi mes ventes ont-elles baissé cette semaine ? »
L'IA peut chercher les catégories, les produits ou les chiffres qui expliquent cette baisse.
2. Identifier les risques de rupture
« Quels produits risquent d'être en rupture la semaine prochaine ? »
L'analyse peut relier le stock dispo au rythme des ventes.
3. Détecter les produits dormants
« Quels produits n'ont fait aucune vente depuis 60 jours ? »
Le commerçant peut ensuite les classer selon la valeur du stock bloqué.
4. Repérer les surstocks
« Quels produits ont trop de stock par rapport aux ventes ? »
L'IA peut chercher les références dont le stock est trop haut face aux ventes.
5. Préparer les réassorts
Les ventes passées, le stock et les délais peuvent aider à prévoir les besoins.
6. Identifier les meilleurs clients
La fréquence, la date du dernier achat et le montant font ressortir les clients clés.
7. Détecter les clients qui décrochent
Un client régulier qui arrête soudainement de venir envoie un signal fort.
L'IA peut aider à repérer ces changements de comportement.
8. Comprendre les paniers
« Quels produits sont souvent achetés ensemble ? »
Cette analyse peut révéler des occasions de vente croisée ou de mise en avant.
9. Préparer des actions marketing
Après avoir ciblé un groupe, l'agent peut aider à préparer le bon message.
L'analyse client et l'action marketing se rapprochent.
10. Lancer les analyses récurrentes
Certaines questions reviennent chaque semaine.
Un agent IA peut les lancer seul et fournir des infos à jour.
De l'IA qui répond à l'IA qui agit
Le vrai changement pour le retail arrive quand l'IA ne répond plus seulement à une question générale. Elle agit aussi sur les données et les outils réels du commerce.
On passe peu à peu de :
« Comment éviter les ruptures de stock ? »
à :
« Quels produits de mon magasin risquent une rupture ? »
Puis :
« Que dois-je recommander ? »
C'est cette évolution que Gillia veut rendre simple pour les commerçants : comprendre, analyser et agir depuis un seul agent IA.