On pardonnera jamais.

SHOPIFY x GROK BOT ⚒️⚒️ Ça fait des mois que je développe des dizaines d'agents dessus, j'avais hâte de connecter tout ça avec Shopify Voici les 10 usages que je vais commencer à mettre en place demain pour tous mes clients : 1. Un second cerveau par client → Calls, audits, tests A/B, verbatims, décisions : tout est indexé dans un RAG. → L'agent répond avec l'historique complet du compte. → Un cerveau par client, cloisonné. Rien ne passe d'une boutique à l'autre. 2. Des webhooks qui le nourrissent en continu → Commandes, remboursements, paniers abandonnés, avis, tickets SAV. → Chaque événement Shopify arrive dans le cerveau en temps réel, sans export. 3. Le récap de la veille à 8 h → CA, commandes, panier moyen, retours, face au même jour de la semaine passée. → Avec les décisions à prendre en premier. 4. Les KPI du jour → RPV du jour, taux de conversion du jour, par appareil et par source. → Alerte dès que le RPV décroche. C'est le seul chiffre qu'on ne peut pas maquiller. 5. Toutes les sources d'attribution au même endroit → Les commandes Shopify face à ce que revendiquent Meta, Google, Klaviyo et GA4. → Shopify compte, les plateformes expliquent. 6. Les campagnes Meta suivies en continu → ROAS, coût par achat, fatigue des créas, rythme de dépense. → L'agent propose la pub à couper et la créa à décliner. 7. Le SEO et le GEO en permanence → Positions, pages qui perdent du trafic, citations de la marque dans ChatGPT, Perplexity, Gemini et les AI Overviews. → Titres et métas réécrits en brouillon, publiés après validation. 8. Le CRO en continu → Chaque baisse de conversion croisée avec ce qui a bougé : appli, prix, promo, stock, thème. → Les tests à lancer arrivent classés par impact, confiance et facilité. 9. Le SAV automatisé → « Où est ma commande ? », retours, échanges : l'agent lit Shopify et le suivi, puis prépare la réponse. → Chaque question client repart dans le cerveau. Les fiches produit s'améliorent avec. → Litiges et remboursements remontent à un humain. 10. Les alertes qui coûtent cher → Best-seller en rupture, paiements en échec, page légale en 404, pic de remboursements. → Une alerte arrive toujours avec l'action proposée. Go prendre un appel chez nous 🫡 experaise.com/

Hier, j’ai eu un appel avec une jeune femme qui voulait lancer son premier site e-commerce Shopify de prêt-à-porter féminin 25-35 produits Achat auprès de fournisseurs Instagram + TikTok Lancement prévu au printemps 2027 Mais au bout de quelques minutes, j'ai du complètement changé la direction de notre visio : Le vrai sujet n’était plus de créer un site, mais plutôt de construire une vraie marque autour : le produit, le positionnement, la distribution et toute la stratégie qui va avec. Je peux créer le meilleur site du monde Mais si derrière il n’y a : → pas un vrai focus produit → aucune vraie identité de marque → aucun positionnement différenciant → aucune distribution → aucune audience → aucune stratégie d’acquisition → aucun système de rétention Et c’est probablement l’une des plus grosses erreurs en e-commerce : commencer par construire la boutique avant de construire le business Shopify n’est que l’infrastructure Le vrai travail, c’est de construire un système : PRODUIT × MARQUE × DISTRIBUTION × ACQUISITION × RÉTENTION On a donc passé une bonne partie de l’appel à parler non pas du site ; Mais de marge, sourcing, produit propriétaire, branding, Social Media, influence, SEO/GEO, Meta Ads, Google Ads, CRM et IA.. Et surtout la question la plus importante : Pourquoi simplement revendre les produits des autres quand les outils actuels permettent de créer beaucoup plus facilement sa propre marque ? Aujourd’hui, avec l’IA, une petite équipe peut déjà : → explorer des dizaines de positionnements → analyser un marché → travailler une identité de marque → générer des concepts produits → prototyper des designs → rechercher des fabricants → structurer son sourcing → préparer ses contenus → développer sa boutique → automatiser une partie de ses opérations La barrière technique est en train de s’effondrer Ce qui prend de la valeur, en revanche, c’est : la vision, le goût, la distribution et la capacité d’exécution

capacité cognitive × connaissance × profondeur × créativité × obsession × choix du problème × qualité des collaborateurs × exécution × temps × chance

2020 : savoir faire 2024 : savoir utiliser l’IA pour faire 2026 : savoir construire des systèmes qui font 2027 : savoir décider ce que ces systèmes doivent faire C’est précisément là que responsabilité + jugement + goût + distribution + données propriétaires deviennent tes actifs rares

Pour le freelancing la vraie valeur se trouve dans : Expertise solide + réflexion stratégique + résultat business (sûrement le plus important) + IA

Vous connaissez des communautés avec que des cracks en AI Creative (3D, Branding, UX/UI, Video Editing, Motion Design, Creative Tech) J’ai énormément de demandes dans ça en ce moment

J’ai passé beaucoup trop de temps à optimiser mon propre site 😭 Mais bon 100 en performance. 100 en bonnes pratiques. 100 en SEO. 3/3 en navigation agentique. teocomyn.com commence enfin à ressembler au niveau d’exigence que j’ai pour mes clients Maintenant faut faire pareil partout 🫡

dans mon dernier tweet, je parlais de la mémoire comme prochain sujet central du CRO Jev me fait réfléchir à la brique qui vient juste après : comment utiliser cette mémoire au moment de décider une marque peut avoir des années de données Shopify, des centaines d’avis clients et des dizaines d’expériences passées si rien de tout ça ne change la prochaine décision, on a surtout construit des archives l’architecture que j’ai envie d’explorer pour EXPERAISE ressemble à ça : données → mémoire → contexte utile → décision → action → résultat → mémoire ↻ Shopify, GA4, GSC, Klaviyo et les retours clients alimenteraient le système la recherche dans cette mémoire ferait remonter les observations pertinentes un modèle comme Jev pourrait ensuite répondre à des questions ciblées : quelle objection est exprimée, quelle catégorie correspond au problème, faut-il une analyse complémentaire ? puis le logiciel appliquerait les règles que nous avons définies je trouve cette séparation importante, parce qu’un modèle ne connaît pas spontanément l’histoire de ta marque et qu’un RAG ne transforme pas automatiquement tes documents en bonnes décisions il faut choisir ce qu’on conserve, dans quel contexte un résultat reste valable, et comment on distingue une intuition d’un effet réellement mesuré la valeur se construit dans cette discipline la vitesse de Jev m’intéresse mais ce qui m’intéresse davantage, c’est ce qu’un système pourrait décider avec trois ans d’expériences correctement documentées derrière lui