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Prévision de la demande et des stocks par magasin et produitDemand and inventory forecasting by store and product
Les détaillants doivent équilibrer la disponibilité en tablette et les coûts de stock, magasin par magasin. Mirador développe des modèles de prévision de la demande par magasin et par produit, intégrés aux processus de réapprovisionnement.
Retailers must balance on-shelf availability and inventory costs, store by store. Mirador develops demand forecasting models by store and product, built into replenishment processes.
Le contexte typeThe typical context
Chaînes de détail, épiceries, quincailleries et distributeurs qui gèrent un vaste assortiment dans un réseau de magasins et de centres de distribution. Les commandes reposent souvent sur l’historique récent et le jugement des gérants, sans tenir compte de la saisonnalité ni des promotions.
Retail chains, grocers, hardware stores and distributors that manage a broad assortment across a network of stores and distribution centres. Orders often rely on recent history and managers’ judgment, without accounting for seasonality or promotions.
Données mobiliséesData involved
- Point de ventePoint of sale
- InventaireInventory
- Calendrier promotionnelPromotional calendar
- Commandes fournisseursSupplier orders
- Données météoWeather data
- Événements locauxLocal events
Des outils éprouvésProven tools
Databricks
Python
Power BI
Microsoft Azure
Ce qui freineWhat holds les organisations.organizations back.
Ruptures fréquentesFrequent stockouts
Les produits populaires manquent en tablette alors que d’autres magasins en ont trop.
Popular products are missing from shelves while other stores have too many.
Surstocks coûteuxCostly overstock
Les excédents immobilisent du capital et mènent à des démarques.
Surplus inventory ties up capital and leads to markdowns.
Effets mal mesurésPoorly measured effects
L’effet des promotions, de la météo et des saisons est estimé au jugé.
The effect of promotions, weather and seasons is estimated by guesswork.
Prévisions peu utiliséesUnderused forecasts
Des prévisions existent parfois, mais elles ne sont pas intégrées aux commandes.
Forecasts sometimes exist, but they are not built into ordering.
Ce que MiradorWhat Mirador met en place.puts in place.
Socle de données de ventesSales data foundation
Les ventes, les stocks et les promotions sont nettoyés et réunis au niveau du magasin et du produit.
Sales, inventory and promotions are cleansed and combined at the store and product level.
Modèles de prévisionForecasting models
Des modèles d’apprentissage automatique intègrent tendances, saisonnalité, promotions et facteurs externes.
Machine learning models incorporate trends, seasonality, promotions and external factors.
Recommandations de commandeOrder recommendations
Les prévisions sont traduites en quantités suggérées selon les délais fournisseurs et les stocks de sécurité.
Forecasts are translated into suggested quantities based on supplier lead times and safety stock.
Suivi de la performancePerformance monitoring
Un tableau de bord compare prévisions et ventes réelles et signale les modèles à réentraîner.
A dashboard compares forecasts with actual sales and flags models that need retraining.
Les indicateursThe indicators que nous mettons en place.we put in place.
Des définitions partagées, calculées une seule fois et suivies au bon rythme.
Shared definitions, calculated once and followed at the right pace.
- Précision des prévisions par produitForecast accuracy by product
- Taux de rupture en magasinIn-store stockout rate
- Rotation des stocksInventory turnover
- Couverture de stockStock coverage
- Taux de démarqueMarkdown rate
- Taux de service fournisseurSupplier fill rate
Ce que ce cas d’usage changeWhat this use case changes
- Les commandes s’appuient sur des prévisions explicables plutôt que sur l’intuition.Orders rely on explainable forecasts rather than intuition.
- Les ruptures sur les produits clés diminuent.Stockouts on key products decrease.
- Le capital immobilisé en stock est mieux maîtrisé.Capital tied up in inventory is better controlled.
- L’effet des promotions est mesuré et réutilisé dans la planification.The effect of promotions is measured and reused in planning.
- Les acheteurs et les gérants gardent la main sur les décisions finales.Buyers and managers keep control of final decisions.
Faut-il beaucoup d’historique pour démarrer?Do we need a lot of history to get started?
Un historique de ventes cohérent est nécessaire, mais les modèles s’adaptent aux nouveaux produits grâce à des produits comparables. Nous évaluons la qualité des données disponibles dès le cadrage.
A consistent sales history is needed, but models adapt to new products by using comparable products. We assess the quality of available data during scoping.
Les modèles sont-ils une boîte noire?Are the models a black box?
Non, chaque prévision s’accompagne des principaux facteurs qui l’expliquent. Les utilisateurs peuvent ajuster les recommandations et ces ajustements sont mesurés.
No, each forecast comes with the main factors that explain it. Users can adjust recommendations and those adjustments are measured.
Du premier échangeFrom the first conversation au tableau de bord utilisé.to a dashboard people use.
Une démarche en cinq temps, la même pour chaque cas d’usage, pour livrer vite sans sacrifier la qualité des données.
A five-step approach, the same for every use case, to deliver quickly without compromising data quality.
Échange initialInitial conversation
Nous écoutons votre contexte, vos données et vos priorités, sans engagement.
We listen to your context, data and priorities, with no commitment.
Cadrage et faisabilitéScoping and feasibility
Nous validons les sources, les indicateurs et la valeur attendue, puis proposons une démarche par étapes.
We validate sources, indicators and expected value, then propose a step-by-step approach.
Conception et réalisationDesign and build
Pipelines, modèles de données et tableaux de bord sont construits par itérations, avec vos utilisateurs.
Pipelines, data models and dashboards are built iteratively, with your users.
Mise en serviceGo-live
Nous déployons, documentons et formons les équipes pour une adoption réelle.
We deploy, document and train teams for real adoption.
Accompagnement continuOngoing support
Nous suivons l’usage, ajustons les indicateurs et faisons évoluer la solution.
We monitor usage, refine indicators and evolve the solution.
Les expertises mobiliséesThe expertise involved
Pour démarrerTo get started
Ils l’ont faitThey did it avec nous.with us.
#TerrainGrand projetFlagshipMaintenance prédictive des équipements miniersPredictive maintenance of mining equipment
Des capteurs connectés et des modèles d’apprentissage automatique pour anticiper les bris des équipements critiques.
Connected sensors and machine learning models to anticipate failures of critical equipment.
Découvrir le projetExplore the project
#TerrainGrand projetFlagshipJumeau numérique du réseau d’eau potableDrinking water network digital twin
Un jumeau numérique qui réunit capteurs, données d’actifs et historique d’interventions pour détecter les fuites plus tôt et prioriser le renouvellement des conduites.
A digital twin that combines sensors, asset data and maintenance history to detect leaks earlier and prioritize pipe renewal.
Découvrir le projetExplore the project
#InnovationPrévision de la demande alimentaireFood demand forecasting
Des modèles d’apprentissage automatique qui anticipent la demande par produit et par entrepôt pour réduire les pertes et les ruptures.
Machine learning models that anticipate demand by product and warehouse to reduce waste and stockouts.
Découvrir le projetExplore the projectD’autres casMore use cases qui pourraient vous parler.you may relate to.
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Pilotage des ventes, des marges et des stocks par magasinSteering sales, margins and inventory across every store
Votre situation ressemble à l’un de ces cas ?Does your situation look like one of these?
Parlons de vos données et de vos priorités : nous vous proposons une première démarche concrète, adaptée à votre contexte.
Let’s talk about your data and priorities: we will suggest a concrete first approach tailored to your context.