Cas de succès

Comprendre les flux de la demande : Domaines temporels et spatiaux ​

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L’entreprise

Il s’agit d’une entreprise de production, de commercialisation et de distribution d’énergie dans la péninsule ibérique, avec plus de 250 stations-service, réparties géographiquement dans toute la péninsule et disposant d’une chaîne de valeur intégrée.

Le défi

Le défi était de comprendre les performances commerciales et les impacts de l’interaction géospatiale du réseau de distribution actuel des stations-service. Quatre aspects essentiels ont été mis en évidence en vue de la création de valeur:

– Optimisation de la stratégie de tarification en fonction de la localisation
– Estimation de l’effet de la concurrence et de la cannibalisation du marché sur chacune des stations-service
– Prévisions de ventes, par type de carburant, pour une nouvelle station-service à placer n’importe où sur le territoire national pour optimiser ensuite l’expansion du réseau
– Capacité à interagir et à visualiser les solutions développées.

L’une des principales difficultés rencontrées pour résoudre les problèmes était la multitude de sources d’information existant localement et sous différents formats – le plus souvent non structurés.

La solution développée pour relever les défis ci-dessus avait également comme étape critique – la connaissance de la multitude de facteurs qui conditionnent le comportement spatial du réseau de distribution de carburant.

L’approche

La première étape des interactions géospatiales du réseau de distribution de carburant a consisté à structurer, organiser et traiter les informations, en les stockant dans une base de données (par exemple, les performances différenciées de chaque station-service, l’évolution temporelle et locale des prix, des ressources et de l’environnement externe).

La solution a été matérialisée au moyen d’une application interactive de visualisation d’informations qui a permis d’extraire des informations commerciales uniques (par exemple, l’impact pandémique, la saisonnalité et l’effet de la température sur la consommation de certains produits) et qui a introduit, de manière intégrée, les domaines temporel et spatial.

Concernant la composante intelligence géolocalisée, la solution présentée a permis à l’équipe de regrouper les différents postes en fonction de l’offre, des caractéristiques de l’emplacement et de l’environnement exogène, en estimant leur zone de chalandise et leur efficacité par rapport au potentiel estimé.

Le modèle construit a permis d’obtenir plusieurs résultats pertinents pour l’organisation et pour le développement stratégique de l’entreprise. Le client a ainsi été doté de la capacité de prévoir le potentiel de vente (par type de produit) de chaque emplacement sur l’ensemble du territoire national, tout en identifiant les effets de la cannibalisation du marché et de la concurrence, et en améliorant ainsi son plan d’expansion.

En ce qui concerne le modèle de tarification, les aspects critiques ont été identifiés, par site, pour faire correspondre l’offre à la demande (par exemple, les flux et les types de trafic, les caractéristiques de la concurrence, les caractéristiques de l’offre disponible), afin d’optimiser la politique de tarification.

Résultats

La solution développée a permis à l’entreprise de comprendre, en détail, les effets de l’interaction du réseau avec son environnement et les flux de demande, en fonction des domaines temporel et spatial.

Les résultats produits ont été intégrés dans un outil de visualisation et d’interaction, servant à soutenir la prise de décision stratégique, garantissant ainsi une capacité différenciée sur un marché extrêmement agressif.

Cela rend la complexité du problème visible et plus facile à contrôler pour l’organisation, ce qui permet d’évaluer l’impact d’une décision sur les performances de l’entreprise en temps réel et en fonction de sa répartition dans le pays, optimisant ainsi les performances globales de l’entreprise.

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