Pour un détaillant, l’anticipation de l’activité sur les points de ventes est un enjeu majeur de la satisfaction client et du chiffre d’affaire réalisé. Dans le cas de notre client, cette anticipation passe par la prise en compte de la météo en plus de l’historique des transactions réalisées dans chacun des points de ventes.
DataStorm a pu rapidement démontrer que les prévisions météorologiques au niveau local sont essentielles pour anticiper les ventes de produits ultra saisonniers.
DataStorm a développé une méthodologie de prévision permettant d’embarquer les données météorologiques locales, les historiques de ventes par famille de produits sur plusieurs années et les calendriers à l’aide d’algorithmes de Machine Learning de type Random Forest.
In fine, ce sont plus de 1000 modèles qui sont ainsi calculés quotidiennement pour produire les prévisions des ventes sur les 7 prochains jours pour chacune des familles de produits des différents points de ventes de notre client.
Pour exposer les résultats de ces modélisations, DataStorm a développé une application Web de suivi des ventes élégante et fluide, devenue un outil de pilotage commercial pour les directeurs de magasins.
Les modèles et l’application sont hébergés, administrés et mis à jour par DataStorm.
L’appli web développée par Datastorm est utilisée par les directeurs des magasins pour optimiser leur activité commerciale.
Vous avez des questions ou souhaitez optimiser votre activité commerciale en fonction de la météo ?
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