Un agent IA pour l'analyse des ventes en langage naturel
Permettre aux équipes commerciales d'interroger leurs données de vente, marges et volumes via une interface de chat intelligente.
Storteboom
Storteboom, leader du secteur avicole, disposait de vastes volumes de données de vente complexes stockées dans des bases de données SQL. Les équipes commerciales devaient souvent solliciter des analystes de données pour obtenir des rapports sur les marges, les volumes par client ou les performances hebdomadaires, créant ainsi des goulots d'étranglement opérationnels.
Les données brutes étaient structurées de manière horizontale et peu propice à l'analyse directe par une IA. De plus, les analyses devaient impérativement exclure certaines variables spécifiques comme le transport et les réclamations pour garantir l'exactitude des marges. Il fallait une solution capable de comprendre des questions métier complexes en néerlandais et de fournir des réponses visuelles instantanées.
Ce que SevenLab a construit
SevenLab a développé un agent IA orchestrateur sophistiqué connecté à une base de données Supabase. Nous avons transformé les données vers un format vertical et intégré des outils spécialisés permettant à l'IA de générer ses propres requêtes SQL et de créer dynamiquement des graphiques pour illustrer les tendances et les répartitions de marges.
Interface de chat intelligente
Une interface front-end intuitive permettant de poser des questions complexes en langage naturel sur les performances commerciales.
Générateur SQL autonome
Un outil capable de traduire les intentions métier en requêtes SQL précises sur une base de données structurée.
Visualisation dynamique
Génération automatique de graphiques circulaires et de diagrammes de tendance basés sur les résultats des requêtes.
Orchestration par agent
Un flux de réflexion (agent flow) qui planifie les étapes, traite les exceptions et formule des réponses contextuelles.
Un impact commercial mesurable
L'agent IA a radicalement transformé la manière dont Storteboom interagit avec ses données. Les commerciaux peuvent désormais identifier les clients sous-performants ou analyser les fluctuations de marges en quelques secondes, sans aucune compétence technique en SQL. La préparation rigoureuse des données a permis d'éliminer les erreurs d'interprétation liées aux valeurs aberrantes.
La capacité de l'agent à comprendre nos spécificités métier, comme l'exclusion des coûts de transport, rend cet outil indispensable. C'est comme avoir un analyste de données disponible en permanence dans notre poche.
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