Particl rassemble des signaux qui vivent d'ordinaire dans une dizaine d'onglets : à quel prix les concurrents vendent, quand ils soldent, quels SKU bougent réellement et à quel point leur assortiment recoupe le vôtre. Sa couche de catégorisation par IA normalise des catalogues marchands désordonnés en types de produits comparables, ce qui permet de comparer ses produits au marché sans construire de tableurs à la main. La plateforme couvre tout le cycle commercial : savoir quoi lancer, à quel prix, et quoi promouvoir ensuite.
Au quotidien, le produit s'organise autour de plusieurs flux : veille concurrentielle jusqu'aux ventes et stocks au niveau du SKU, recherche produit pour détecter tendances et leaders, analyse d'assortiment pour repérer recoupements et surplus, analyse de benchmark et d'espaces libres pour les couleurs et catégories rentables, et suivi des promotions qui observe remises, réapprovisionnements et lancements en parallèle de l'activité sociale. Alertes, filtres, plages historiques et rapports exportables font circuler les données vers les outils déjà utilisés.
Particl mise aussi sur l'accès agentique. Une intégration MCP permet à Claude, ChatGPT ou tout client IA compatible d'interroger les données concurrentielles en langage naturel et de renvoyer tableaux ou analyses, et une bibliothèque d'actifs marketing rassemble e-mails, publicités et campagnes des concurrents pour les équipes qui ont besoin de références créatives en plus des chiffres. La profondeur historique, les sièges et les volumes d'export évoluent selon le plan, avec une offre personnalisée pour les grandes organisations souhaitant accès API et licence de données.