La collecte d’information est un point critique dans les processus de pilotage, mais sur lequel l’entreprise n’a pas toujours un contrôle absolu.

Les données manquantes peuvent empêcher d’effectuer certaines analyses, voire conduire à prendre des décisions sur un contexte erroné. Toutefois il peut être complexe et/ou coûteux de tenter de corriger les données du passé. Des méthodes analytiques permettent de se substituer à ces contraintes en reconstruisant le passé et prédire les périodes à venir.

Nous avons accompagné notre client dans la reconstitution des chiffres d’affaires de ses locataires commerciaux.

Notre rôle a consisté à :

Collecter et nettoyer automatiquement les données actuelles (identification de chiffres d’affaires déclarés mais aberrants)

Produire un moteur de prédiction permettant d’associer un contexte (période, environnement) à un chiffre d’affaires

Ces développements ont contribué à :

Une meilleure connaissance du passé, et notamment une meilleure estimation du CA réalisé dans les ensembles commerciaux ayant mis en évidence des écarts significatifs

L’accélération du processus d’estimation des périodes récentes dès les premiers échantillons collectés

Donner à notre client la capacité à simuler l’implantation d’enseignes