Prévision de la demande pour la livraison directe en magasin

Le défi

Ce projet s’attaque aux inefficacités persistantes de la livraison directe en magasin (DSD) et de la planification de l’offre de produits en intégrant l’intelligence artificielle dans des outils logiciels commerciaux. Plutôt que de s’appuyer sur l’intuition ou l’expérience individuelle, la solution propose une approche intelligente et fondée sur les données pour améliorer la précision des livraisons, optimiser les niveaux de stocks et renforcer l’exécution en point de vente. Le système repose sur deux modules d’IA complémentaires : un moteur de prévision qui analyse, entre autres, les historiques de livraison pour livrer les quantités optimales par point de vente, et un moteur d’optimisation des mix produits qui adapte l’offre aux spécificités de chaque magasin. Ensemble, ces modules améliorent la satisfaction des clients, réduisent les coûts opérationnels liés aux surplus de stock (par exemple, le gaspillage alimentaire dû à la péremption) et aux ruptures de stock (par exemple, les occasions de vente manquées), et permettent aux fournisseurs du secteur de la vente au détail de mieux s’aligner sur l’évolution des besoins des consommateurs.