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Q&A Merchant2026-05-05

Chaque question merchant, répondue sur la donnée live

Un retailer sport branche Solya dans Slack : n’importe quelle question merchant reçoit une réponse sourcée — pas une énième demande de rapport.

Résultat

< 90s en moyenne

Réseau

12 magasins · multi-marque

Résultats mesurés

< 90s

Temps moyen question-réponse

−80%

Volume de demandes à l'équipe analytics

100%

Réponses reproductibles — même définition, mêmes chiffres

Ce qui est branché

Systèmes connectés

DWH

Data warehouse

Source de vérité unique

POS

Flux caisse

Ventes · API live

SLK

Slack

Threads · réponses sourcées

Avant · Après

Avant

Une file analytics, des jours d'attente

Les ops, le marketing et les responsables magasin déposaient des dizaines de demandes ad-hoc par semaine. Des questions simples comme « comment ce SKU a-t-il performé le week-end ? » prenaient plusieurs jours, et l'équipe analytics était devenue le goulot.

Après

On demande dans Slack, on est servi en 90 secondes

N'importe qui pose sa question en langage naturel. Solya la parse contre la couche sémantique (définitions figées de marge, sell-through, unités), exécute la requête, et répond avec le SQL source et un indice de confiance.

Le défi

Les opérations, le marketing et les responsables magasin déposaient des dizaines de demandes ad-hoc par semaine. L’équipe analytics est devenue un goulot d’étranglement : des questions simples (« comment ce SKU a-t-il performé le week-end dernier ? ») prenaient plusieurs jours.

Ce qu’on a changé

Solya a été connecté au data warehouse, au flux POS et à la couche sémantique existante de l’équipe via la couche data. Une app Slack permet à n’importe qui de poser une question en langage naturel. Elle renvoie une réponse accompagnée de la requête sous-jacente, des lignes utilisées et d’une note de confiance.

Comment les décisions se prennent

Chaque question est d’abord parsée contre la couche sémantique. Les définitions de marge, d’écoulement, d’unités, de retours sont figées : deux personnes posant la même question obtiennent la même réponse. Tout ce qui est ambigu déclenche une question de clarification au lieu de produire un mauvais chiffre.

Où ça atterrit

Les réponses restent dans des threads Slack avec la requête source attachée, donc n’importe qui peut les auditer plus tard. La file de l’équipe analytics est passée de dizaines à une poignée — et celles qui restent sont de vraies questions stratégiques, pas du lookup.

Ce qui a changé

  • Temps question-réponse moyen sous 90 secondes
  • Demandes adressées à l’équipe analytics réduites d’environ 80%
  • Chaque réponse est reproductible — même définition, même requête, mêmes chiffres

À voir ensuite : le réassort continu et les agents IA sur démarques et transferts pour passer du Q&A à l’exécution.

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