Insight Sell

Contexte

Les conversations commerciales sur WhatsApp contiennent des informations précieuses sur la relation client, les objections et la conversion, mais elles sont rarement traitées comme des données structurées.

Problème

Comment transformer des conversations non structurées en vision opérationnelle — métriques, tendances et rapports utiles — sans dépendre d’une annotation manuelle ?

Décisions

• Les conversations constituent la source principale de données ; le CRM ne les remplace pas
• Stockage relationnel dans PostgreSQL via Supabase
• Analyse par LLM avec validation pour éviter les déductions erronées
• Tableaux de bord comme couche de lecture opérationnelle

Architecture

WhatsApp → Ingestion → PostgreSQL (Supabase)
                          │
                          ├── Analyse (LLM)
                          │       └─ contexte, validation, catégorisation
                          │
                          └── Métriques → Tableaux de bord
                                  └─ relation client, conversion, satisfaction

Rôle

J’ai conçu et développé le projet de bout en bout, notamment la conception du système, la modélisation des données et l’intégration de l’IA.

Statut

Les détails sont restreints pour des raisons de confidentialité.