La prévision des ventes est l'un des principaux défis actuels pour la plupart des entreprises industrielles.
Les fabricants n'ont guère le contrôle total de leurs ventes. Les moteurs de prédiction existants ont des limites importantes pour trois raisons majeures :
1.La complexité de l'extraction des données de la plupart des sources de données (fichiers Excel tels que les plans médias, rapports PDF...)
2L'incapacité à prévoir plusieurs effets qui ont un impact sur les ventes finales (médias sociaux, concurrence...)
3L'incapacité à prendre en compte les effets spécifiques à un secteur d'activité. (effet des acheteurs mondiaux - luxe, initiatives gouvernementales en matière d'environnement - industrie automobile...).
Artefact delivers data-driven solutions to help companies in their quest for a reliable sell-out prediction.
Sur la base de ces observations et grâce à nos solides connaissances techniques en matière d'apprentissage automatique et de techniques d'IA avancées, nous construisons des modèles de prédiction des ventes très complets et fiables, capables de s'adapter aux effets imprévisibles du marché et aux spécifications du secteur.
Prédire l'impact des promotions sur les ventes.
Les fabricants et les détaillants partagent l'objectif de stimuler les achats, de sorte que les campagnes promotionnelles sont souvent axées sur cet objectif mutuellement bénéfique. Les promotions offertes par les détaillants et les fabricants ont une structure complexe, qui comprend des éléments monétaires et non monétaires, ainsi que des effets immédiats et à long terme.
Afin d'optimiser la stratégie des promotions (quantité, prix, temps, produit,...) et leur impact sur les ventes, 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-apprenante des promotions pour en suivre et en optimiser l'utilisation. Artefact est en mesure de construire de tels modèles prédictifs pour améliorer les décisions promotionnelles.
Détection de motifs et de régularités.
La détection de modèles est une branche fondamentale de l'analyse data . Elle consiste principalement à reconnaître des modèles et des régularités sur le site data afin de comprendre des comportements spécifiques.
L'identification d'un problème au sein de votre chaîne d'approvisionnement, la détection d'opérations frauduleuses ou la mise en évidence de comportements suspects au sein d'une foule sont des cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée. La méthodologie d'Artefactest est conçue pour détecter ces comportements aberrants tout en évitant le piège du phénomène de rareté.
Nous utilisons au mieux les données brutes disponibles sur le site data ( data structuré tel que les journaux d'exploitation ou même les images et les enregistrements vidéo) avant les étapes de traitement et de modélisation afin de mettre en évidence les anomalies souhaitées.
