Data x Predictive

21 juin 2020
Data prêt à porter

Une enseigne européenne de prêt à porter de 1 100 points de vente souhaite avoir une estimation fiable du Chiffre d’Affaires généré, sur l’une des enseignes du groupe, à chaque fin de journée.

Demande : Disposer d’une estimation fiable du CA généré sur l’une des enseignes, à 18h chaque jour.

Méthodologie

Nous avons identifié les 10 points de vente les plus représentatifs de l’activité quotidienne en termes de CA. Nous avons produit un forecast du CA, chaque jour, consolidé en €.

Puis nous avons mis en place un système simple de diffusion des résultats et du backtesting pour consolider notre outil et le rendre plus performant.

42 est LA réponse

Quels ont été les facteurs clés de succès de cette mission ?

  • la maîtrise de la DataScience et du DataMining
  • le fait de mixer des solutions Descriptives et Predictives
  • le BackTesting et l’amélioration continue de notre modèle prédictif

Les solutions techniques utilisées pour ce use case

  • Analytics : SAS (ACP, Clustering)
  • Forecast / Backtesting : SAS Office Anaytics
  • Diffusion : Reports SAS et Excel