Données et AI pour les opérations
Prévision de la demande et chaîne logistique basée sur le modèle AI : des moteurs prédictifs sur mesure pour optimiser les processus opérationnels.
La prévision des ruptures de stock est l'un des principaux défis actuels de la plupart des entreprises manufacturières.
Grâce à notre solide expertise technique en matière d'apprentissage automatique et de techniques avancées de AI, nous développons des modèles de prévision des ventes très complets et fiables, capables de s'adapter aux aléas du marché et aux spécificités du secteur.
Les moteurs de prédiction existants ont limitations importantes pour trois raisons principales :
1. La complexité de l'extraction de data à partir de la plupart des sources data (fichiers Excel tels que les plans médias, les PDF reports…)
2. L'incapacité de prévoir plusieurs effets qui impactent les ventes finales (réseaux sociaux, concurrence…)
3. L'incapacité de tenir compte des effets spécifiques de l'industrie (Effet des acheteurs mondiaux – Luxe, initiatives gouvernementales environnementales – Industrie automobile…).
Nous concevons et livrons des actions concrètes à travers un cadre exhaustif.
De la stratégie de gestion data à la mise en conformité des organisations avec le RGPD, notre équipe accompagne et conseille les dirigeants sur la manière d'optimiser leur data governance afin d'améliorer leurs performances.>Nous croyons en la création de solutions uniques pour chacun de nos clients, et nous collaborons étroitement avec leurs équipes pour concevoir une organisation sur mesure et efficace.
Prédiction de l'impact des promotions sur les ventes
Les fabricants et les détaillants partagent l'objectif de stimuler davantage de visites en magasin, c'est pourquoi les campagnes promotionnelles sont souvent axées sur cet objectif mutuellement bénéfique. Les promotions proposées par les détaillants et les fabricants ont une structure complexe, qui comprend des composantes monétaires et non monétaires, ainsi que des effets immédiats et à long terme.
Afin d'optimiser la stratégie de promotions (quantité, prix, durée, produit,…) et leur impact sur le sell-out, il est nécessaire de pouvoir en apprécier la valeur et l'impact.
Cependant, les promotions ont un coût : soit la perte de ventes de produits similaires qui auraient été achetés autrement, soit la perte de revenus due à la promotion elle-même. Il est indispensable de disposer d'une évaluation claire et auto-adaptative des promotions pour en suivre et en optimiser l'utilisation, et Artefact est en mesure de créer de tels modèles prédictifs afin d'améliorer les décisions en matière de promotion.
Détection de motifs et de régularités
La détection de motifs est une branche fondamentale de l'analyse data. Elle consiste principalement à identifier des motifs et des régularités dans data afin de comprendre des comportements spécifiques.
Identifier un problème au sein de votre chaîne logistique, détecter des opérations frauduleuses ou mettre au jour des comportements suspects au sein d'une foule constituent des cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée. La méthodologie de notre Artefact est conçue pour détecter ces comportements atypiques tout en évitant le piège de ce phénomène de rareté.
Nous exploitons au mieux les données brutes data disponibles (données data structurées telles que les journaux d'exploitation ou encore les images et les enregistrements vidéo) avant les étapes de traitement et de modélisation afin de mettre en évidence les anomalies recherchées.
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