Data & Analyse

Analyser les ventes du mois d'une épicerie fine pour ajuster l'offre

Voir ce qui marche et ce qui dort en rayon

ChatGPTClaude (chat)Gemini CLIIntermédiaireAssisté

Le besoin

  • L'épicier a des données de vente mais ne les exploite pas
  • Certains produits dorment en rayon et immobilisent de la trésorerie
  • Les décisions d'assortiment se prennent au ressenti

L'approche

  • Exporter les ventes du mois dans un fichier simple
  • Demander à l'IA d'identifier les meilleures et pires ventes
  • Faire ressortir les tendances et produits à mettre en avant ou retirer
  • Obtenir 3 ou 4 actions concrètes à tester le mois suivant

Étape par étape

  1. 1

    Exporter les ventes

    Récupérer un fichier des ventes du mois (produit, quantité, chiffre d'affaires).

  2. 2

    Lancer l'analyse

    Demander les produits stars, les dormants et les tendances marquantes.

  3. 3

    Décider des ajustements

    Choisir parmi les pistes proposées quoi mettre en avant ou retirer.

Le prompt à donner

Je tiens une épicerie fine. Voici mes ventes du mois en tableau : produit, quantité vendue, chiffre d'affaires, marge [coller les données]. Analyse-moi ça : quels sont mes 5 produits stars, mes 5 produits qui stagnent et immobilisent du stock, y a-t-il des catégories qui montent ou descendent. Puis donne-moi 4 actions concrètes et simples à tester le mois prochain pour améliorer mes ventes et alléger les rayons qui dorment. Sois pragmatique, je n'ai pas beaucoup de temps.

Le résultat

Une analyse des ventes avec produits stars et dormants, plus 3-4 actions concrètes à tester.

Le verdict NXUS

Bonne façon de transformer un export brut en décisions. La qualité dépend des données fournies. À faire une fois par mois, ça suffit pour piloter sans y passer la journée.

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