Études de cas: prévision de l'achalandage de succursales bancaires

Contexte

• Institution financière canadienne
• Quatre succursales dans une ville de taille moyenne

Problématique

• Prévoir l’achalandage dans chacune des quatre succursales afin d’affecter la bonne quantité de personnel à chaque moment de la journée
• L’achalandage varie fortement selon l’heure de la journée, le jour de la semaine, et les jours d’acheminement des chèques de programmes sociaux gouvernementaux
• Les données historiques couvrent sept petites succursales, qui ont été fusionnées en quatre grosses succursales ; il faut effectuer les prévisions pour les nouvelles succursales

Solution

• ApSTAT a élaboré un modèle prédictif tenant compte :
  • de l’achalandage prévu à chaque succursale, par tranche de 15 minutes, en tenant compte de la saisonnalité
  • du temps moyen de traitement de différents types de transactions, permettant de passer d’une prévision sur le nombre de transactions en une prévision sur le nombre d’employés requis
• Le modèle peut s’adapter à de nouvelles succursales pour lesquelles il n’y a pas de données historiques
• Le modèle peut incorporer un objectif de qualité de service, par exemple de ne pas faire attendre chaque client plus que 3 minutes, 80% du temps

Bénéfices

• Meilleur service à la clientèle en affectant le bon nombre de caissiers/caissières, aux bons moments, aux bonnes succursales
• Maximisation des investissements technologiques de l’entreprise et utilisation profitable des données historiques de transactions en succursales

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