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Comment Snowleader transforme ses données produits en expériences adaptées à l’IA et réduit de 20% le temps de création de contenu

En optimisant la gestion de ses données produits, Snowleader a gagné du temps pour accélérer les lancements, améliorer la cohérence et accompagner la croissance de son catalogue.

Avec Akeneo AI, nous économisons environ 20% du temps auparavant consacré à la rédaction des descriptions produits.

Chloé Rudy, Content and Data Manager

Résumé du projet

Défis

  • La gestion d’un volume très important de contenus produits (450 000 références, plus de 400 marques, 90 familles de produits) génère une charge de travail conséquente pour les équipes.
  • Les lancements biannuels impliquent l’enrichissement de jusqu’à 17 000 nouvelles références par saison, avec des délais particulièrement contraints.c
  • Maintenir un ton cohérent entre les marques, tout en gérant des données produits très techniques.
  • Transformer des attributs produits techniques en contenus clairs et engageants, à grande échelle.

Résultats

  • Snowleader s’appuie sur Akeneo AI pour générer automatiquement des descriptions produits à partir de données produits structurées, et ne plus partir d’une page blanche.
  • Les workflows d’enrichissement basés sur l’IA accélèrent l’intégration des produits et réduisent de 20% le temps consacré à la rédaction.
  • Les prompts IA sont configurés par famille de produits et par tonalité de marque pour garantir des contenus cohérents et adaptés.
  • Akeneo AI fait le lien entre données produits structurées et contenus exploitables, facilitant leur transformation en expériences produits.

De la rédaction manuelle à des expériences produits enrichies par l’IA

Snowleader, retailer français spécialisé dans l’outdoor (sports d’hiver, alpinisme, trail, streetwear), gère l’un des catalogues les plus étendus du secteur.

L’entreprise travaille avec plus de 400 marques, parmi lesquelles Patagonia, The North Face ou encore de nombreuses marques techniques spécialisées. Chaque saison, plusieurs milliers de nouveaux produits doivent être enrichis et mis en ligne sur un catalogue particulièrement diversifié.

Derrière cette volumétrie se cache un enjeu opérationnel majeur.

L’IA nous fait gagner un temps précieux, tout en générant des descriptions produits de qualité que nous pouvons rapidement affiner.

Chloé Rudy, Content and Data Manager

Le défi : Produire des contenus produits à grande échelle, sans ralentir l’activité

La gestion d’un catalogue de cette ampleur implique une organisation rigoureuse mais aussi une forte pression sur les équipes.

Avant l’intégration de l’IA, l’enrichissement des données produits reposait en grande partie sur des tâches manuelles.

Pour chaque référence, les équipes devaient :

  • analyser les caractéristiques techniques
  • rédiger une description marketing
  • adapter le contenu au positionnement de la marque
  • reproduire ce travail à grande échelle

La diversité du catalogue complexifiait encore la tâche : vocabulaire spécifique selon les catégories, exigences différentes selon les marques, niveaux de technicité variables.

Dans les faits, les équipes passaient une grande partie de leur temps à produire des contenus similaires, en repartant de zéro à chaque fois.

Les lancements saisonniers accentuaient cette pression. Deux fois par an, des milliers de produits devaient être enrichis et publiés dans des délais courts.

Résultat : une charge de travail difficile à absorber et peu de temps disponible pour des sujets à plus forte valeur (SEO, merchandising, structuration du catalogue).

Le tournant : S’appuyer sur l’IA pour exploiter les données produits

Pour faire évoluer ce fonctionnement, Snowleader a intégré l’IA au sein d’Akeneo PIM.

L’objectif n’était pas de remplacer la rédaction, mais de s’appuyer sur les données produits existantes pour accélérer la production de contenus.

l’IA permet de :

  • exploiter les attributs produits déjà structurés dans le PIM
  • interpréter les données techniques
  • générer une première version de description produit
  • adapter le ton selon la marque et la catégorie

Les équipes ne partent plus d’une page blanche. Elles disposent d’une base qu’elles peuvent ajuster et enrichir rapidement.

Les résultats : Moins de temps passé à produire, plus de temps pour optimiser

L’IA est désormais intégrée au processus d’enrichissement des données produits.

Résultat : 20% de temps en moins consacré à la création de contenus à chaque saison.

À l’échelle du catalogue, cela représente plusieurs centaines d’heures gagnées chaque année.

Ce temps libéré permet aux équipes de se concentrer sur :

  • l’optimisation SEO
  • la mise en valeur des produits
  • le merchandising
  • le développement du catalogue

Le rôle des équipes évolue progressivement : moins de production brute, davantage de pilotage et d’optimisation.

Structurer une amélioration continue des données produits

Au-delà de la génération de contenus, Snowleader utilise l’IA pour améliorer la qualité de ses données produits dans la durée.

Un cycle d’amélioration continue s’installe :

  • les données produits structurées alimentent l’IA
  • l’IA génère des contenus
  • des contrôles qualité sont réalisés
  • les retours permettent d’ajuster les règles d’enrichissement

Ce fonctionnement permet de renforcer progressivement la cohérence et la fiabilité des données produits, tout en améliorant les contenus diffusés sur les différents canaux.

Se préparer aux nouveaux usages du E-Commerce

Aujourd’hui, des données produits bien structurées ne sont plus seulement utiles pour alimenter un site E-Commerce.

Elles deviennent indispensables pour :

  • les moteurs de recherche
  • les assistants d’achat basés sur l’IA
  • les marketplaces
  • les parcours omnicanaux

En combinant Akeneo Product Cloud et l’IA, Snowleader met en place une base solide pour répondre à ces nouveaux usages.

Résultats clés

  • 450 000 références produits
  • Plus de 400 marques
  • 90 familles de produits
  • Jusqu’à 17 000 nouvelles références par saison
  • 20% de temps gagné sur la création de contenus

Akeneo Product Cloud in Action

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