Recomaze AI AgentCouche comerciale AI qui fixe la découvrabilité du catalogue et fait fonctionner un agent de vente conversationnel sur votre magasin

Recomaze AI Agent est une plateforme de commerce axée sur la découverte et la recommandation de magasins en ligne aux assistants IA, tout en favorisant la personnalisation sur site. Elle répond à un changement que la société souligne : les acheteurs demandent de plus en plus à des outils comme ChatGPT, Gemini et Perplexity des recommandations de produits, et de nombreux catalogues de vente au détail ne sont pas structurés de manière à ce que ces modèles puissent les lire ou les afficher avec précision. Le produit combine trois étapes principales. Une analyse de découvrabilité vérifie comment une boutique apparaît sur plusieurs moteurs d'IA pour des requêtes à forte intention, identifiant les produits et les catégories où les concurrents sont recommandés à la place. Une étape de correction génère des titres prêts pour l'IA, des descriptions, des questions-réponses et des données structurées à grande échelle sur les SKU pour améliorer la lisibilité machine. Une étape d'agent de vente déploie un assistant conversationnel d'IA sur la vitrine, formé sur le catalogue du magasin, qui répond aux questions des acheteurs et affiche les produits pertinents. Il est destiné aux détaillants e-commerce, en particulier ceux ayant des catalogues vastes ou multilingues, qui souhaitent à la fois améliorer leur visibilité dans la recherche pilotée par l'IA et augmenter les conversions sur site. Recomaze se positionne comme une couche de données unifiée qui consolide les données de catalogue, de comportement des visiteurs et de conversation dans une mémoire persistante que les agents d'IA peuvent lire et sur laquelle ils peuvent agir. La société cite un déploiement avec Newpharma couvrant plus de 45 000 produits et plus de 1 700 marques, signalant des articles ajoutés au panier et des augmentations des ventes de catalogues. Un tableau de bord présente des actions classées telles que les lacunes d'attributs de catalogue, les requêtes perdues, les conversions d'agents et les mentions de concurrents, ainsi que des mesures de référence telles que le score de visibilité, le volume de conversations et le taux d'ajout au panier. Comme pour tout outil signalé par un fournisseur, les statistiques citées et les améliorations de conversion proviennent de l'entreprise et de certains clients, de sorte que les résultats peuvent varier en fonction du magasin, de la qualité du catalogue et du mix de trafic. Les acheteurs doivent l'évaluer par rapport aux moteurs de recommandation de produits dédiés, aux outils de recherche sur site et aux services émergents d'optimisation de recherche IA, en fonction de leurs priorités.