Cybion est une entreprise qui édite une plateforme de collecte de données qui s’adapte aux fonctions et aux métiers (marketing, RH, retail…) pour créer des outils d’aide à la décision, grâce au machine learning. Le site de l'entreprise présente ses solutions d'optimisation des stocks, d'optimisation de trésorerie, de prévision des ventes, de stratégie prix, de stratégie de promotion ainsi que des études de cas concrètes. Ses secteurs d'activité de prédilections sont le retail, l'industrie et les services. Verteego propose un environnement permettant de développer des applications prédictives de machine learning, mais aussi des applications pré-développées qui permettent de réduire les cycles de développement de certaines applications sur lesquelles l'entreprise possède une expérience significatives. Monoprix, Systeme U ou encore Casino font partie de ses références clientes historiques.
Solutions de prévisions des ventes s'appuyant sur le machine learning. En prévoyant les ventes de manière plus précise, la société annoncé qu'il est possibe d'optimiser la disponibilité des produits en magasin et de mieux gérer le besoin en réapprovisionnement
Ce service permet de simuler différents scénarios promotionnels pour les couples article - point de vente et facilite l'identification du scénario qui satisfait à les critères d'optimisation de ses clients (chiffre d'affaires, marges, volumes, etc.).Optimisation des stocks https://www.verteego.com/solutions/optimisation-des-promotions
Ce service permet de déterminer l'assortiment optimal théorique pour chacun les points de vente physiques ou en ligne d'une entreprise. Il simule différents scénarios d’assortiment en tenant compte de des contraintes opérationnelles pour atteindre les objectifs commerciaux de l'entreprise cliente.
Ce service s'appuie sur l'intelligence artificielle pour offrir des outils pour prévoir le trafic sur les points de vente en analysant avec des algorithmes de machine learning les nombreux facteurs déterminant le trafic en point de vente, parmi lesquels la saisonnalité (heures de la journée, jour de la semaine, mois, etc.), les facteurs externes (météo, événements locaux, etc.) et le plan d'actions commercial de l'entreprise (soldes, promotions, Black Friday, etc.) pour in fine, générer des prévisions de trafic en magasin.
Ce service reposant sur les modèles prédictifs élaborés grâce au machine learning, fournit des prévisions sur les ventes permanentes ou promotionnelles, le lancement de nouveaux produits ou les ventes liées aux événements spéciaux (Black Friday, Soldes, Fêtes de mères,...).