Agents IA pour le merchandising et l'assortiment

Les merchandisers veulent des chiffres avant des opinions. Ces agents lisent votre catalogue et vos ventes, expliquent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et proposent des actions.

13 agents activables dès aujourd'hui

Merchandising Copilot

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

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits
Outils utilisés : analyses d'assortiment et de gamme ; analyses de ventes par catégorie, canal ou période ; SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail) ; recherche sémantique de produits avec filtres (prix, couleur, catégorie)

Demandez-lui par exemple :

• « Quelle est la répartition de notre assortiment par catégorie pour Femme ? »
• « Quelles catégories ont généré le chiffre d'affaires des 90 derniers jours ? »
• « Quelles marques dominent la chaussure Femme ? »

Best & Worst Sellers

Classe les SKU et les catégories par chiffre d'affaires ou par unités pour n'importe quelle période et tout rayon.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, commandes, lignes de commande
Outils utilisés : analyses de ventes par catégorie, canal ou période

Demandez-lui par exemple :

• « Top 10 des SKU par chiffre d'affaires sur les 30 derniers jours »
• « Les catégories qui vendent le moins pour Homme »
• « Les couleurs les mieux vendues sur les 30 derniers jours »

Assortment Gap Finder

Détecte les couleurs, gammes de prix ou catégories sous-représentées par rapport à la demande.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits
Outils utilisés : analyses d'assortiment et de gamme ; SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

• « Quelles couleurs sont sous-représentées dans les robes femme ? »
• « Manques de gammes de prix dans les sacs à main »
• « Quelles catégories ont trop peu de produits à moins de 30 $ ? »

Product Copywriter

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

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits
Outils utilisés : détails produits complets ; recherche sémantique de produits avec filtres (prix, couleur, catégorie)

Demandez-lui par exemple :

• « Rédige la fiche produit pour le premier rouge à lèvres de notre catalogue »
• « Écris une légende Instagram pour le SKU 21979 »
• « Réécris la description de notre sac à main le mieux vendu »

Range Review Prep

Prépare une revue de gamme par catégorie : mix, ventes, gagnants, perdants et quoi ajouter ou supprimer.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, commandes, lignes de commande
Outils utilisés : analyses d'assortiment et de gamme ; analyses de ventes par catégorie, canal ou période ; SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

• « Prépare une revue de gamme pour les robes femme »
• « Revue de gamme pour les sacs à main »
• « Revue de gamme pour les chemises homme »

Size-curve Optimiser

Compare les tailles vendues aux tailles achetées pour proposer une meilleure courbe de tailles au prochain achat.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : commandes, lignes de commande, produits
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

• « Quelle est notre courbe de tailles pour les hauts femme ? »
• « Quelles tailles se vendent le mieux globalement ? »
• « Répartition des tailles pour les t-shirts homme »

Trend Scout

Repère ce qui accélère dans vos propres ventes : catégories, couleurs et marques qui croissent le plus vite.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, commandes, lignes de commande
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail) ; analyses de ventes par catégorie, canal ou période

Demandez-lui par exemple :

• « Quelles tendances sur les 30 derniers jours par rapport aux 30 précédents ? »
• « Quelles couleurs croissent le plus vite ? »
• « Quelles marques sont en hausse ? »

Product Attribute Enricher

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

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail) ; détails produits complets

Demandez-lui par exemple :

• « Quels produits n'ont pas de couleur ou de saison, et quels attributs leur attribuer ? »
• « Enrichis les attributs du SKU 48466 »
• « Quelles catégories comptent le plus d'attributs manquants ? »

Range Rationalisation Advisor

Identifie les SKU de queue à déréférencer en combinant ventes, stock et recouvrement de gamme, avec le chiffre d'affaires en jeu.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, lignes de commande, inventaire
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail) ; analyses de ventes par catégorie, canal ou période

Demandez-lui par exemple :

• « Quels SKU déréférencer dans les hauts femme ? »
• « Combien de produits n'ont rien vendu en 90 jours ? »
• « SKU de queue dans les sacs à main avec du stock encore disponible »

Festive Season Range Planner

Planifie les gammes de fêtes (Ramadan, Diwali, Nouvel An lunaire, Noël) à partir de la performance des catégories et de la profondeur du catalogue.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, lignes de commande
Outils utilisés : analyses d'assortiment et de gamme ; analyses de ventes par catégorie, canal ou période ; recherche sémantique de produits avec filtres (prix, couleur, catégorie)

Demandez-lui par exemple :

• « Planifie notre gamme cadeaux de Noël »
• « Plan de gamme pour Diwali en Femme »
• « Quelles catégories devraient porter le Nouvel An lunaire ? »

Accessory Attach Planner

Identifie les accessoires vendus avec chaque catégorie phare et planifie quoi assortir à côté.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : lignes de commande, produits
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

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

Shade Range Planner

Compare les ventes de teintes (couleurs) aux teintes en stock pour planifier la gamme beauté.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : produits, lignes de commande
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

• « Quelles teintes de rouge à lèvres se vendent le mieux ? »
• « Planifie notre gamme de teintes de vernis à ongles »
• « Quelles teintes devrions-nous abandonner ? »

Size Curve by Region

Construit des courbes de tailles par ville pour aligner les achats sur la demande locale en tailles.

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Pour qui : votre équipe (console, API)
Données requises : commandes, lignes de commande, clients
Outils utilisés : SQL en lecture seule sur vos données retail (sandboxé par espace de travail)

Demandez-lui par exemple :

• « Courbe de tailles par ville »
• « Quelle ville achète le plus de grandes tailles ? »
• « Répartition des tailles pour nos 3 premières villes »

À venir

• Trend scout (externe) : surveille les réseaux sociaux et les sites concurrents pour détecter les tendances émergentes.
• Open-to-buy planner : suit le budget restant à dépenser par catégorie et par saison.
• New product forecaster : prévoit la demande des nouveaux articles à partir de produits similaires passés.
• Supplier scorecard : note les fournisseurs sur les délais de livraison.
• Stationery Season Planner : planifie les gammes papeterie et cadeaux de rentrée par magasin, à partir des calendriers scolaires et des ventes passées.
• Store Clustering Engine : regroupe les magasins par profil client, climat et espace pour adapter les gammes à chaque cluster.
• Planogram Generator : génère automatiquement des planogrammes à partir de l'espace, des ventes et des règles d'adjacence pour chaque format de magasin.
• Trend to Buy Translator : transforme les études de tendance en plan d'achat avec options, profondeur et gammes de prix par catégorie.
• Line Plan Builder : construit le plan de ligne saisonnier avec options, échelles de prix et livraisons par catégorie.
• Chilled Planogram Builder : construit des planogrammes pour les rayons frais et surgelés qui respectent les zones de température, la DLC et les facings.
• Frontlist and Backlist Balancer : équilibre nouveautés et catalogue existant par magasin, selon la vélocité des ventes et les intérêts locaux.
• Seasonal Toy Range Planner : planifie les gammes et profondeurs de jouets des fêtes à partir des signaux de pré-saison, des licences et des ventes de l'an dernier.
• Room Set Planner : planifie des univers de showroom qui mettent en valeur les gammes transversales et encouragent l'achat de la pièce entière.
• Limited Edition Allocator : alloue équitablement les pièces en édition limitée aux magasins et aux meilleurs clients, selon l'historique et les listes d'attente.
• Concession Mix Optimiser : évalue le mix concessions/marques propres par étage et recommande des échanges d'espace selon la rentabilité.
• Team Kit Range Planner : planifie les gammes de kits pour clubs, écoles et supporters par région et saison, autour des calendriers de matchs et des lancements.
• Cluster Planogram Planner : crée des planogrammes par cluster de magasins de proximité — bureaux, résidentiel ou station-service — à partir des données de missions.

Comment les activer

1. Chargez les données nécessaires à chaque agent (upload, API ou, bientôt, un connecteur vers votre plateforme e-commerce).
2. Ouvrez le Catalogue d'agents dans la console ServiceBuddy : les agents dont les données sont présentes apparaissent comme prêts.
3. Installez, ajoutez vos propres instructions et testez dans le Playground.