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