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Accessory Attach Planner : ce que fait cet agent IA et comment l'utiliser

Identifie les accessoires qui se vendent avec chaque catégorie phare et planifie l'assortiment à proposer à ses côtés. À qui il s'adresse, aux questions auxquelles il répond, aux données dont il a besoin et à comment l'activer.

2 Nov 2026 · 3 min de lecture

Essayez la démo live de l'Accessory Attach Planner →

Ce qu'il fait

Les merchandisers veulent des chiffres avant des avis. Ces agents lisent votre catalogue et vos ventes, expliquent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et proposent des actions. L'agent Accessory Attach Planner est le spécialiste de cette mission : il identifie les accessoires qui se vendent avec chaque catégorie phare et planifie l'assortiment à proposer à ses côtés.

À qui il s'adresse

Votre équipe. Il fonctionne dans la console pour vos collaborateurs et via l'API REST. C'est un agent d'équipe : il n'est jamais exposé aux acheteurs.

Questions auxquelles il répond

Interrogez-le dans l'une de nos langues, par exemple :

  • « Quels accessoires se vendent avec les robes ? »
  • « Taux d'attachement des sacs avec les chaussures »
  • « Quels accessoires placer à côté des montres ? »

La démo live présente ces exemples de prompts dans votre langue, sur les données d'une boutique fictive.

Comment il fonctionne

  1. Il comprend la question dans la langue dans laquelle elle est posée, même si votre catalogue est dans une autre langue.
  2. Il consulte des outils, jamais sa mémoire :
  • Lecture SQL en lecture seule de vos données retail (sandboxée par espace de travail)
  1. Il répond à partir de vos données, dans la voix et la devise de votre marque, et indique les outils qu'il a utilisés.
  2. Les règles restent dans le code. Les prix, l'éligibilité et les autorisations proviennent de vos données et de vos réglages ; l'agent les explique mais ne peut pas les inventer. Pourquoi c'est important.

Les données dont il a besoin

Lignes de commande, Produits. Dès que ces tables sont chargées, l'agent est prêt à être activé. Les fichiers peuvent utiliser vos propres noms de colonnes : le mappage est automatique. Voir Connecter vos données.

Fonctionne bien avec

  • Merchandising Copilot : répond aux questions d'assortiment et de performance avec des chiffres, puis recommande des actions.
  • Best & Worst Sellers : classe les SKU et les catégories par chiffre d'affaires ou par unités, pour n'importe quelle période et n'importe quel rayon.
  • Assortment Gap Finder : identifie les couleurs, les prix ou les catégories sous-représentés par rapport à la demande.
  • Product Copywriter : rédige des titres, descriptions et points forts optimisés SEO à partir des données produit.
  • Range Review Prep : prépare la revue d'assortiment d'une catégorie : mix, ventes, gagnants, perdants et ajouts ou suppressions à envisager.

Votre équipe peut les utiliser côte à côte dans la console, ou appeler chacun d'eux via l'API.

Activez-le

  1. Chargez les données dont il a besoin.
  2. Installez Accessory Attach Planner depuis le catalogue d'agents et ajoutez vos propres instructions (guide).
  3. Testez-le dans le Playground, dans chaque langue que vous proposez.
  4. Invitez votre équipe ou appelez-le depuis vos propres systèmes.

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#accessory attach planner#merchandising#ai agent

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Copilote merchandising

Répond aux questions d'assortiment et de performance avec des chiffres, puis recommande des actions.

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Meilleures et pires ventes

Classe SKU et catégories par chiffre d'affaires ou par unités, pour toute période et tout rayon.

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Détecteur de trous d'assortiment

Repère les couleurs, prix ou catégories sous-représentés par rapport à la demande.

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Rédacteur fiches produits

Rédige titres, descriptions et points clés optimisés SEO à partir des données produit.

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Prépare la revue de gamme d'une catégorie : mix, ventes, gagnants, perdants et ce qu'il faut ajouter ou retirer.

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Compare les tailles vendues aux tailles achetées pour suggérer une meilleure courbe de tailles pour le prochain achat.

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Suggère les attributs manquants (couleur, occasion, saison, style) et de meilleures descriptions à partir des données produit.

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