Challenges client

• Identifier les facteurs qui améliorent l’efficacité des promotions
• Développer un outil prédictif permettant aux contributeurs clés de prédire le volume de ventes suite à un scénario promotionnel
• Recommander aux équipes commerciales et marketing la profondeur de la promotion (pourcentage de réduction du prix) et le calendrier promotionnel permettant d’optimiser les ventes

Approche méthodologique

• Analyse du marché étudié et identification des caractéristiques et des contraintes à considérer dans la solution développée.
• Analyses préliminaires comprenant l’ :
  • Enrichissement des données de ventes par les données covid et des évènements (Super Bowl, Christmas…)
  • Exploration et analyse de la série temporelle du volume de ventes
  • Analyse de l’impact des différentes périodes et types de confinements liés au covid sur la Baseline des ventes
  • Extraction de variables de saisonnalité
• Implémentation d’un algorithme de Data Science permettant la :
  • Prédiction des ventes futures pour chaque produit et pour les différents scénarios de promotion
  • Prédiction de l’impact de l’évolution du prix hors période de promotion sur le volume de ventes
• Implémentation d’un algorithme d’optimisation combinatoire permettant l’ :
  • Optimisation du calendrier de promotion pour maximiser le volume des ventes en intégrant les contraintes légales du marché et les contraintes business
  • Optimisation de la profondeur de la promotion, du type de la promotion (promotion par réduction de prix, promotion par points de fidélité ou promotion par packs de produits achetés)
• Implémentation d’un algorithme d’analyse post-évènements
• Mise en production de la solution dans un environnement cloud (Python, Microsoft Azure)

Résultats

• Simulation, prédiction d’impact et optimisation de différents scénarios de promotion
• Mise en production de la solution et automatisation des rafraichissement des données
• Couverture de 3 marchés différents en se basant sur la même solution de calcul