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 des solutions data pour aider les entreprises à obtenir des prévisions fiables de leurs ventes.
Sur la base des observations ci-dessus et grâce à notre solide expertise technique en matière d'apprentissage automatique et de techniques avancées d'intelligence artificielle, 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.
Prévision de l'impact des promotions sur les ventes.
Les fabricants et les détaillants partagent l'objectif commun de stimuler les achats ; c'est pourquoi les campagnes promotionnelles sont souvent axées sur cet objectif mutuellement avantageux. Les promotions proposées par les détaillants et les fabricants présentent une structure complexe, qui comprend à la fois des éléments financiers et non financiers, 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-adaptative des promotions pour en suivre et optimiser l'utilisation, et Artefact en mesure de créer de tels modèles prédictifs afin d'améliorer les décisions en matière de promotion.
Détection de structures et de régularités.
La détection de modèles est un domaine fondamental de data . Elle consiste principalement à identifier des modèles et des régularités dans data 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 exploitons au mieux data brutes disponibles data data structurées data 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.
