Solutions pour le secteur Internet

Automatiser le traitement de l'information et l'analyse des données pour libérer les équipes et les concentrer sur la création de valeur

Solutions pour le secteur Internet

SecteursInternet, e-commerce, conseil, SaaS/logiciel, etc.

Enjeux du secteurLa collecte d'informations, l'organisation des données et la rédaction de contenus prennent un temps considérable et brident la créativité

Efficacité

Efficacité de la collecte d'informations améliorée d'environ 70 %

Autonomie

Les requêtes inter-systèmes passent de « déposer une demande et attendre son créneau » à « poser la question quand on veut »

Montée en compétences

Période d'intégration des nouveaux collaborateurs réduite de 50 %, pour gagner en autonomie plus vite

Cas d'usage concrets

Chef de produit — Gestion des besoins

Économise 6,5 heures par semaine : les chefs de produit se concentrent sur la qualification des besoins et l'innovation

Chef de produit

ContexteLes chefs de produit d'un éditeur SaaS consacrent environ 8 heures par semaine à collecter les suggestions des utilisateurs depuis le système de tickets support, le back-office de feedback, les plateformes collaboratives internes et d'autres canaux internes, puis à les catégoriser, dédoublonner et prioriser manuellement.

  1. 01

    Couverture exhaustive, sans oubli

    L'IA extrait à intervalle régulier les données brutes des systèmes internes (tickets support, base de feedback, etc.)

  2. 02

    Moins de temps de classification manuelle

    Elle analyse sémantiquement et regroupe les retours, en les classant automatiquement en « demandes de fonctionnalité », « rapports de bug », « optimisations UX », etc.

  3. 03

    Le chef de produit valide et ajuste

    À partir du backlog et de la roadmap, l'IA propose une première priorisation (fréquence, niveau d'utilisateur, etc.)

  4. 04

    Temps total réduit de 8 h à 1,5 h

    Génère un Rapport hebdomadaire d'analyse des besoins et l'archive dans la base de connaissances interne pour l'équipe

Spécialiste opérations — Rapports quotidiens automatisés et monitoring des données

La production du rapport quotidien passe de 2 heures à 5 minutes ; les anomalies sont détectées le jour même au lieu du lendemain

Spécialiste opérations

ContexteLes équipes opérationnelles d'une plateforme e-commerce consacrent plus de 2 heures par jour et par personne à exporter ventes, trafic et stock depuis la base de données de l'entreprise, à les mettre en forme dans Excel et à rédiger le rapport quotidien.

  1. 01

    Extraction automatique des données

    L'IA se connecte de manière planifiée à l'entrepôt de données et extrait les KPIs clés de la veille (GMV, taux de conversion, panier moyen, etc.)

  2. 02

    Généré en moins d'une minute

    À l'aide de modèles préconfigurés, elle produit un Rapport d'exploitation quotidien illustré, avec graphiques de tendance et analyses YoY/MoM

  3. 03

    Consultation directe par les opérations

    Le rapport est diffusé dans l'espace de travail interne (ou par mailing), avec les indicateurs anormaux signalés (ex. baisse de conversion > 10 %)

  4. 04

    Aide à l'identification des causes

    Les équipes peuvent rebondir : « Pourquoi le taux de conversion a-t-il baissé ? » L'IA croise les réclamations support et les avis produits pour proposer une première analyse

Responsable des ventes — Requêtes de données en libre-service

80 % des extractions quotidiennes sont réalisées par les équipes commerciales ; l'équipe d'analystes se concentre sur l'analyse approfondie et l'efficacité décisionnelle progresse de 60 %

Responsable des ventes

ContexteLes analystes d'une entreprise Internet reçoivent chaque jour un volume important de demandes de données. Les utilisateurs métier attendent 2 à 3 jours leur créneau, retardant les décisions.

  1. 01

    Configuration unique, usage durable

    Dans Butler Shen, connectez les bases de données internes (par ex. MySQL) et configurez le mapping des tables et les permissions

  2. 02

    L'IA génère et exécute le SQL automatiquement

    L'utilisateur métier interroge en langage naturel : « Du mercredi au vendredi de la semaine dernière, quel était le taux de complétion d'inscription des nouveaux utilisateurs iOS ? »

  3. 03

    Réponse en quelques secondes

    Le système renvoie un tableau et génère automatiquement une courbe, téléchargeables

  4. 04

    Graphiques mis à jour en temps réel, sans nouvelle demande

    On peut affiner : « Maintenant, ventile par ville »