Personnaliser l'expérience et fluidifier les opérations retail

Personnalisation, supply chain, service client : l'IA se juge sur la conversion et la marge, pas sur la démo. Nous industrialisons les cas d'usage qui font bouger vos KPI.

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Cas client : Groupe Setin

Quatre usages IA à examiner dans votre activité

Recommandation & analyse client

Adapter l’aide au choix au contexte du client.

Exploiter le catalogue, les avis et les signaux autorisés pour proposer des recommandations et préparer des synthèses sourcées, puis tester leur pertinence sur vos parcours.

Achats et fournisseurs

Mieux préparer les stocks et les approvisionnements.

Étudier les historiques, la saisonnalité et les délais pour repérer les risques de rupture ou de surstock, et lire les documents fournisseurs, comme les accusés de réception du Groupe Setin.

Prix & promotions

Préparer des scénarios commerciaux.

Analyser les ventes, les marges et les règles métier pour éclairer les choix de prix et de promotion, sous contrôle des équipes.

Service client

Traiter les demandes courantes avec le bon contexte.

Retrouver une information produit ou commande, préparer une réponse et transférer les exceptions au support.

Les questions à trancher avant de construire

Ces usages sont des pistes à évaluer dans votre contexte. Le cadrage vérifie les sources accessibles, les responsabilités métier et les résultats attendus.

Quelles données mobiliser ?

Identifier les sources utiles, leur qualité et les droits de consultation avant de définir le périmètre du système IA.

Catalogue et stocks
Historique des ventes
Demandes au service client

Quelles décisions conserver aux équipes ?

Distinguer l’aide à l’analyse des actions exécutables. Définir les cas qui nécessitent une validation ou une reprise humaine.

Accès selon les rôles
Validation des actions sensibles
Traitement des exceptions

Comment évaluer le résultat ?

Comparer le dispositif aux pratiques actuelles sur des situations représentatives de votre activité, avec des critères définis avant les tests.

Pertinence des recommandations
Erreur de prévision
Qualité de résolution des demandes

Par où commencer dans le retail

Partir d’un moment du parcours produit

Choisissez une décision répétée que vos équipes prennent déjà à la main : un réassort, une démarque, une recherche sans résultat, un suivi de commande. Chaque usage répond à un moment précis du parcours du produit, et aucun ne fonctionne sans les données de ce moment.

Vérifier que les données se recoupent

Ventes, stocks, catalogue et demandes clients doivent parler de la même chose. Si le code article diffère entre la caisse et le site, ou si les promotions passées ne sont notées nulle part, le modèle reproduit ces écarts. Un cas modeste dont les données sont prêtes passe avant un projet plus ambitieux.

Mesurer sur un périmètre court

Un rayon, une région ou une famille de produits suffit. Fixez l’indicateur et sa valeur de départ, comme le taux de rupture ou le volume de démarque, puis comparez le périmètre pilote à un groupe témoin. Aucun résultat ne se promet avant cette mesure.

Cas client · Achats et fournisseurs

Comment le Groupe Setin a automatisé le traitement de ses accusés de réception

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GROUPE SETIN

Distributeur de fournitures, le Groupe Setin devait ressaisir jusqu'à 200 accusés de réception PDF par heure dans son ERP AS400. StackEasy a développé un pipeline IA qui lit les documents, extrait les données et alimente l'ERP avec supervision et validation humaine : 139 PDF traités en moins de 15 minutes lors du test de performance.