Intelligence produit,
alimentée par vos clients.
Sylvia transforme les retours clients éparpillés en décisions produit claires et fondées sur des preuves. Puis livre des specs prêtes à construire pour votre équipe/agents IA.
Connectez toute votre stack
Comment Sylvia fonctionne
De retours éparpillés à des features livrées — en six étapes.
Unifier tous les retours
Connectez vos outils de support, ventes, produit et recherche. Sylvia ingère les signaux clients de chaque équipe en un seul endroit.
Comprendre votre produit
Sylvia apprend la structure de votre produit, vos segments clients, votre roadmap et vos personas à exclure — pour interpréter chaque signal en contexte, pas dans le vide.
Trouver les vrais besoins
Grâce à ce contexte produit, Sylvia déduplique les signaux, filtre le bruit hors-ICP et révèle les problèmes récurrents entre équipes. Ce qui reste : des patterns validés — pas juste des volumes de mentions.
Générer des opportunités
Sylvia synthétise quoi construire, qui en a besoin, les preuves, le niveau de confiance et les compromis. Quand les Ventes disent « export PDF » mais le Support dit « dashboards » — Sylvia trouve le vrai besoin derrière les deux.
Native reporting feature
98 requests · $240k pipeline · 23 tickets/wk
Evidence
“Can't share reports with my clients”
“We lost the deal because no PDF export”
73% say “reporting” — real need is sharing data externally, not PDF.
Livrer des specs prêtes à construire
Sylvia traduit les opportunités en user stories, critères d'acceptation et user flows. Zéro perte de traduction — passez directement de l'insight à l'implémentation.
User Story
As a team lead, I want to export and share reports so clients can review progress.
Acceptance Criteria
User Flow
Pousser vers vos outils & agents IA
Envoyez les specs vers Linear, Jira ou Slack pour revue d'équipe. Ou donnez à vos agents IA le contexte dont ils ont besoin — Sylvia envoie specs, preuves clients et contexte business directement vers Cursor, Claude Code ou Copilot via MCP. Des agents qui comprennent le pourquoi construisent la bonne chose.
AI Agent
via MCP
Arrêtez de deviner.
Commencez à savoir.
Connectez vos outils, demandez quoi construire, et obtenez des réponses fondées sur de vraies données clients.