Études de cas: commerce au détail

Contexte

• Chaîne de commerces au détail
• Environ 100 emplacements en Amérique du Nord

Problématique

• Optimiser l’allocation du personnel en magasin afin de maximiser les profits
• Les ventes dépendent fortement de la qualité du service offert en succursales
• Grande variabilité des ventes en fonction de la localisation du magasin et de la saisonnalité

Solution

• ApSTAT a élaboré un modèle prédictif tenant compte de :
  • l’achalandage prévu à chaque magasin, par tranche de 15 minutes, en tenant compte de la saisonnalité
  • du taux de conversion des clients (combien de clients qui se présentent en magasin décident d’acheter) ; dépend fortement de la qualité de service, c’est-à-dire du nombre de vendeurs en magasin
  • du panier moyen (quand un client achète, combien achète-t-il en moyenne)
• Le modèle optimise le nombre de vendeurs en magasin permettant de maximiser le profit prévu à chaque heure de la journée
• Le modèle peut s’adapter à de nouvelles succursales pour lesquelles il n’y a pas de données historiques

Bénéfices

• Le magasin moyen économiserait 88$ ou plus par jour, 50% des jours
• Maximisation des investissements technologiques de l’entreprise et utilisation profitable de deux années de données historiques de ventes et d’achalandage
• Affectation du bon nombre de vendeurs, aux bons moments, aux bons endroits

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