Cas d’usage Prévoir

Prévision des ventes :

 

Cas d’usage prévision des ventes dans la distribution:

 

Vous prévoyez ou évaluez des potentiels, en volumes ou du chiffre d’affaires sur les périodes à venir. Plus de ventes perdues, plus de stock inutile, vous gagnez des ventes et baissez vos coûts.

 

Nous  procédons par étapes:

  • Identification des profils des points de ventes : l’objectif est de regrouper les points de vente en groupes homogènes.
  • Puis à partir de ces groupes et des caractéristiques de consommation  (récence, fréquence, montant, saisonnalité, surface de vente, enseigne, tissu socio-économique, météo…), nous modélisons les prévisions de ventes.

A l’issue de la modélisation, les prévisions des ventes sont fournies à la demande pour 3 mois glissant, par produit, par points de vente.

 

Prévision de charges :

 

Cas d’usage de plateformes logistiques:

 

Il s’agit de prévoir finement les charges de travail afin d’ajuster les effectifs. La finalité est d’éviter les retards ou de réduire l’inactivité des équipes.

L’enjeu est double :

 

  • Accroître la satisfaction client
  • Augmenter la marge

 

L’objectif:

 

De modéliser la prévision de charge par plateforme/ équipe.

Initialement les prévisions de charges étaient uniquement basées sur les prévisions transmises par les partenaires clients (GMS, sites e-commerce…).

L’idée de la modélisation est d’ajuster les prévisions en fonction du taux de justesse des partenaires clients et d’y ajouter la météo, le trafic routier, les calendriers scolaires et autres fêtes, la saisonnalité…

 

Prévision d’affluence :

 

 

 

Pour des produits à quantités limitées tels que des places dans un avion, une salle de spectacle, un stade…, la prévision des ventes permet de jouer sur l’élasticité prix et de faire du yield management. Les modèles tiennent compte de l’heure, du jour de la semaine, des fêtes calendaires, de la météo, des classements des équipes lors de rencontres sportives…

 

Prévision de prix d’achat :

 

Un site d’imprimerie en ligne qui vend un grand nombre de produits d’impression et faisant appel à de la sous-traitance, souhaitait disposer d’une solution de tarification permettant de prédire le prix d’achat pour les demandes client “hors catalogue”.

Objectif : réduire le délais de fourniture du devis au client de 48h à du temps réel => meilleur taux de transformation, meilleure négociation/ des sous traitants.

 

Autres :

 

Prévision de retour produits, Prévision de pannes…