Juliia recommande les bons produits au bon moment, en s’appuyant sur vos règles métier. Vos marges, vos stocks, vos objectifs. Pas un algorithme générique, une logique commerciale pilotée.


Soldes, exclusivité web, marge…les moteurs classiques se contentent de mettre en avant quelques catégories standards : les plus populaires, les mieux notés, les produits en promo..
Juliia va plus loin : elle recommande selon vos priorités commerciales, en croisant les réponses de l’utilisateur avec une base de connaissance métier construite avec vos équipes.
Chaque suggestion est contextualisée, pertinente, et alignée avec ce que vous avez vraiment intérêt à vendre.

Elle intègre vos règles métier dans sa logique de recommandation.
Elle s’appuie sur une base de connaissance structurée autour de vos priorités (marges, promos, stocks, etc.), puis contextualise ses propositions selon le parcours de l’utilisateur et les échanges en cours.

Juliia aide l’utilisateur à faire le bon choix, en lui proposant des produits adaptés, expliqués et cohérents - sans l’inonder d’options ni le laisser douter.

Juliia vous permet de reprendre la main sur la recommandation : vous mettez en avant ce qui compte vraiment, selon vos règles et vos priorités business.
Juliia ne recommande pas à l’aveugle. Elle applique vos règles commerciales pour transformer chaque recommandation en opportunité bien placée.
Elle détecte le type de peau, puis suggère une gamme sous promo temporaire, avec le bon ton.
À partir du besoin client et de votre budget, Juliia pousse des produits plus rentables pour vous.
Juliia tient compte de l’âge, du type d’apprentissage, et pousse une gamme à fort taux de conversion.
Elle reconnaît le besoin pro, l’urgence de livraison, et pousse la version en stock reconditionné.
À partir de la typologie de commande, Juliia valorise un modèle à forte marge en liquidation.
À partir d’un besoin produit classique, elle pousse un équivalent avec meilleure marge pour le client comme pour vous.
71 %
Taux de recommandation
90 sec.
Délai moyen de recommandation
90 %
Taux de pertinence
40 %
Taux d'engagement