Prévision de vente pour le retail de bricolage

Contexte projet

Au sein d'un grand groupe de bricolage, un de nos Data Scientist a créé plusieurs algorithmes de prévision de ventes sur l’ensemble de la gamme des produits commandables à partir de séries temporelles et de nettoyage d’effets métiers (opérations commerciales, ruptures…).


Les enjeux de ce projet :

  • Permettre une meilleure visibilité sur les prévisions de vente
  • Optimiser la gestion des stocks

Solution apportée

  • Recueil et analyse des besoins du métier via des ateliers réguliers
  • Cadrage des règles de gestions
  • Construction du modèle
  • Mise en place de tests unitaires sur les fonctions de l’algorithme
  • Mise en production sur un environnement Cloud
  • Animation d’ateliers pour restituer les méthodes de calculs

Technologies & compétences

Modélisation mathématique via R et PySpark.

Bénéfices client

  • Un meilleur approvisionnement des magasins
  • Un taux de disponibilité accru
  • Un modèle orienté à la demande du métier
  • La prise en compte d’effets bien distincts permettant de concevoir les effets de chaque événement sur les ventes des articles