Programme pour la Prévision des Opérations d'Europe Occidentale d'Adidas

[AlteryxAdvocacy]

Adidas Europe Occidentale crée un outil de prévisions pour des opérations quotidiennes 

Auteur : Thomas Ayme, Manager, Analyse marketing

Entreprise : Adidas International Trading B.V

Première publication : Participation aux Prix d'excellence 2016

Décrivez le problème que vous avez dû résoudre :

En tant que nouvelle entreprise prospère, adidas Western Europe eCommerce connaît une croissance de plus en plus rapide ; de nouveaux services sont lancés chaque semaine, un nombre croissant de campagnes de marketing sont élaborées simultanément, etc. En conséquence, de plus en plus de produits doivent être expédiés chaque jour vers leur destination finale. Cette forte croissance entraine une augmentation exponentielle des complexités lorsqu'il s'agit de prévoir notre production en conjonction avec le volume des commandes, générant des coûts plus élevés en cas d'erreurs ou d'inexactitudes des prévisions.

Dans la mesure où nos flux sortants continuent à augmenter, nous avons été confrontés au besoin de développer un nouvel outil de prévision, plus précis, plus détaillé et plus flexible.

Cet outil devait gérer la complexité des prévisions sur 17 marchés distincts au lieu d'une seule entité pan-européenne. En effet, les opérations d'entrepôt et le service client dépendent d'une prévision au niveau national pour planifier les transporteurs et le personnel linguistique. Il s'agit d'une situation vraiment unique où, en plus d'une activité en croissance rapide, nous devons tenir compte des événements locaux de marketing et des spécificités de chaque marché.

Ainsi, nous avons également décidé d'établir une prévision quotidienne pour les 17 marchés au lieu du format hebdomadaire habituel afin d'assurer la satisfaction des clients par des livraisons dans les délais, ce qui est d'une grande importance. Un tel niveau de détail accélère la vitesse d'expédition de l'entrepôt, mais accroît plus encore la difficulté de notre tâche.

Décrivez la solution adoptée :

Notre premier défi consistait à trouver des sources d'information fiables. Les analyses commerciales (données financières et historiques des ventes) ainsi que les analyses Web (informations sur le trafic) étaient déjà disponibles via SAP HANA et Adobe Analytics. Toutefois, aucune de nos bases de données ne capturait en un même lieu toutes les informations liées aux campagnes de marketing, aux lancements de projet, aux événements, aux problèmes adhoc, etc. C'est pourquoi nous avons commencé par construire une base de données centralisée, qui contient tous les événements passés et à venir susceptibles d'affecter nos ventes et nos flux sortants. Cet outil, basé sur un workflow Alteryx, nettoie et fusionne tous les différents calendriers utilisés par les autres équipes d'eCommerce. Par le passé, la fusion de ces fichiers était une tâche ardue, car certains viennent d'Excel tandis que d'autres sont des fichiers Google Sheets. En outre, tous utilisent des formats différents.

Nous avons exploité au mieux cette opportunité de disposer désormais d'une base de données centralisée pour les événements en développant également un outil de visualisation en libre service dans Tableau qui affiche tous ces événements passés et futurs. Nous utilisons aujourd'hui ce type de tableau de bord pour :

 1. Expliquer à nos parties prenantes ce qui génère les volumes décrits dans les prévisions.

 2. Obtenir un aperçu général de nos opérations lors de nos révisions des cibles de vente pour les prochaines semaines, etc.

Dans un deuxième temps, nous avons créé un workflow qui, grâce à cette nouvelle base de données centralisée d'évènements, définit un ensemble de « gènes » pour chaque journée passée et future ainsi que pour chaque marché. Ces gènes signalent des problèmes ad-hoc potentiels, les activations commerciales, le niveau des remises, les envois de bulletins d'information, etc. Ce système peut alors être utilisé pour définir quelles données historiques vont être sélectionnées pour la prévision des périodes à venir en associant les dates futures et passées qui partagent des gènes identiques ou au moins similaires. On considère cela comme le premier pilier de notre modèle de prévision.

Le second pilier de notre outil de prévision est un fichier qui contient nos cibles européennes hebdomadaires. Ces cibles sont constamment réévaluées en fonction des événements nouvellement ajoutés à la base de données centralisée et des tendances commerciales actuelles. Ce fichier de cibles, une fois passé par un Alteryx workflow, génère nos attentes commerciales par jour, marché, catégorie (plein tarif, réduction) et type d'article (en ligne ou personnalisé). Pour ce faire, nous utilisons des données historiques définies par nos gènes avec un ensemble d'algorithmes, ce qui nous permet de calculer le ratio d'impact par marché et catégorie sur les ventes. Ces ratios sont ensuite utilisés pour allouer un objectif à chaque élément de la combinaison.

Enfin, les deux piliers sont fusionnés et nous en dérivons, à l'aide d'un dernier workflow Alteryx, le nombre de commandes et d'unités qui devront être passées sur chaque marché et le type d'article auquel elles correspondent.

Toutefois, dans la mesure où certaines périodes présentent des combinaisons de gènes qui n'ont pas d'antécédent, cette solution nous confère également la souplesse requise pour modifier manuellement les résultats. Ces prévisions sont ensuite partagés avec l'équipe, l'entrepôt, les centres d'appel du service client, etc. via un tableau de bord Tableau.

Décrivez les avantages dont vous avez bénéficié :

Grâce au travail consacré au développement de ce nouveau modèle de prévision dans Alteryx, l'activité d'eCommerce d'adidas WE a bénéficié :

• D'un modèle de prévision plus précis qui nous permet de mieux planifier nos opérations.
• De coûts d'exploitation réduits.
• D'une analyse plus précise, puisque nous pouvons désormais effectuer des prévisions journalières, alors que les méthodes passées exigeaient beaucoup plus de travail et étaient limitées à des prévisions hebdomadaires.
• D'un modèle de prévision flexible qui peut être facilement modifié pour l'inclusion de nouveaux services et canaux de vente.
• D'un tableau de bord qui nous permet de communiquer facilement nos prévisions à un nombre croissant de parties prenantes.
• D'un calendrier centralisé des événements, accessible à l'ensemble du service, dont l'usage permet d'aller bien au-delà de la compréhension de la prévision (il est par exemple utilisé pour informer les équipes du Service client des événements à venir).
• D'un gain de temps considérable qui peut être consacré à développer d'autres analyses, puisque la fusion de différents calendriers de marketing et autres sources d'information, la création des aperçus des semaines à venir, ou bien la répartition de nos objectifs de ventes hebdomadaires, etc. ne sont plus des procédés manuels.