Le Deep Learning
qui crée du revenu

Modèle de recommandations de produit personnalisées par client

TITAN-REC analyse 47 signaux par client — historique d'achat, comportement de navigation, produits complémentaires, tendances du marché, météo, saisonnalité — pour générer des recommandations individuelles sur l'ensemble de votre catalogue. Pas des best-sellers génériques. Les bons produits, pour la bonne personne, au bon moment.

Modèle de recommandations de produits complémentaires

TITAN-LINK recommande, pour chaque produit, les compléments les plus pertinents dans l'usage — même ceux qui ne ressortent pas avec les seuls achats en commun. Le modèle peut aussi orienter ces recommandations selon les priorités du site : marge, tendances, saisonnalité ou catégories à pousser.

Modèle de détection du churn et d'actions personnalisées par client

TITAN-CORE détecte, pour chaque client, s'il est Actif, En espacement, En décrochage ou Inactif. Le modèle analyse plus de 20 signaux pour adapter les actions à sa situation réelle : fidéliser, réengager, retenir ou relancer.

Modèle de prédiction des ventes et de gestion des stocks

TITAN-HORIZON croise 28 signaux par produit — historique de ventes, niveaux de stock, délais fournisseurs, météo, jours fériés, budget de publicité, événements e-commerce, tendances marché et signaux concurrents — pour générer un calendrier d'approvisionnement complet, semaine par semaine, SKU par SKU.

Modèle de détection des produits en tendance

TITAN-TREND surveille en continu les signaux de marché — vidéos TikTok, posts Instagram, boards Pinterest, discussions Reddit, recherches Google, sorties concurrents — et les fusionne pour détecter les produits qui gagnent en dynamique. Les SKU exacts, les coloris précis, les modèles qui montent. Deux à six semaines avant que cela n'apparaisse dans vos ventes.