Juliia

Guider les visiteurs vers les bonnes pages ou produits

Juliia interprète le langage naturel des visiteurs pour les guider vers les bons produits sans qu'ils aient à manipuler des filtres complexes. Contrairement à un moteur de recherche classique basé sur des mots-clés, elle pose des questions de qualification style vendeur expert, met à jour les résultats en temps réel directement dans la page, et ajoute les articles au panier sans redirection. Résultat mesuré : 40% de taux d'engagement et 70% de taux de recommandation chez ses clients.

Augmenter le taux de conversion de ses campagnes marketing

Juliia pousse stratégiquement les produits en fonction des priorités commerciales configurées dans son back-office : marges, niveaux de stock, promotions en cours, nouvelles lignes ou produits longue traîne. Cette logique pilotée par les règles métier — sans intervention dev — génère un uplift de 5 à 8% de ventes et une augmentation de 25% du panier moyen selon les données publiées. Aucun agent concurrent ne permet aux équipes e-commerce de contrôler elles-mêmes ces règles sans code.

Personnaliser les échanges selon le profil utilisateur

Juliia adapte chaque interaction au profil et à l'intention réelle du visiteur grâce à une compréhension avancée de l'intention et des nuances, que ce soit en B2C ou en B2B. Elle reproduit l'expérience d'un vendeur en magasin ou d'un commercial en appel, en affinant les options en temps réel et en apportant le niveau de réassurance adapté à chaque profil. Ses clients Julbo et d'autres enseignes l'utilisent pour unifier l'expérience en ligne avec celle en point de vente physique.

Automatiser les tâches répétitives pour gagner du temps

Juliia s'intègre sans reconstruction technique sur Shopify, Adobe Commerce, BigCommerce, Salesforce ou stack custom via une connexion directe au catalogue existant, sans intervention côté client. Les équipes métier pilotent elles-mêmes le ton, les règles commerciales et les dashboards depuis une console no-code, ce qui supprime les allers-retours avec les équipes IT pour chaque ajustement de stratégie de recommandation.