Challenges et Objectif

Auchan France nous a sollicité pour optimiser l'assortiment de produits dans plusieurs catégories clés, telles que les boissons, les produits ménagers, et les jus. L'objectif était de réduire la taille de l'assortiment tout en augmentant l'efficacité opérationnelle et en améliorant l'expérience client, sans compromettre le nombre de clients ou les revenus.

 Solution

Pour répondre à ce défi, nous avons développé une solution de prévision avancée basée sur un algorithme prédictif. Ce modèle prend en compte diverses variables essentielles pour fournir des recommandations optimisées : données socio-démographiques, organisation et répartition des produits dans le rayon, informations concurrentielles, saisonnalité et tendances, ainsi que les données clients. Cette solution, entièrement personnalisée pour Auchan, se compose de trois couches : Modèle avancé de Machine Learning : Utilisant des analyses prédictives pour simuler l'impact des changements d'assortiment sur les indicateurs de performance clés. Algorithme de Sécurité : Ajustant les recommandations pour maintenir un mix de produits réaliste et implémentable. Couche d'optimisation sous contraintes : Employant des techniques d'optimisation multi-objectifs pour explorer un vaste éventail de solutions, identifiant des configurations qui équilibrent satisfaction client, marge et efficacité opérationnelle.

 Résultats

Bien que les résultats concrets soient en attente, notre modèle théorique prévoit une augmentation potentielle de 3-4% du chiffre d'affaires et une hausse de 4-5% de la base de clients grâce à cette optimisation, malgré une réduction de l'offre de 2.8%. Ce projet a également permis aux équipes opérationnelles de revisiter les gammes de produits vieillissantes avec une approche analytique, en évitant les effets de cannibalisation ou d'halo entre les différentes catégories de produits.

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