Présentation de synthèse sur la problématique du modèle de données nécessaire à un entrepôt de données pour supporter des applications de Business Intelligence.

1. Modèles de Données & d’Opportunités BI
Michel Bruley
– Directeur Marketing & PR – Teradata

2. Potentiel de la Donnée
Quelles sont mes ventes par magasin la
Comment les ventes sur le net impactent les
semaine dernière?
magasins, qui préparent ces commandes ?
Combien de Valentine ai-je vendu en promotion
Combien de
baguettes aiQuels magasins la semaine dernière après le spot TV ?
Magasin
je vendu hier
ont le plus de
Client
Encaiss.
dans le
temps de
magasin X ?
caissières par
Transaction ticket
rapport à la
moyenne ?
Dans quelle
mesure les
ventes de
papiers peint
sont corrélées
aux ventes de
colles ?
Services
E-Commerce
(Web Logs)
Dans la catégorie quincaillerie
quels articles dois-je arrêter
sur la base des plus mauvaises
ventes ?
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Ventes
(mag./produit/jour)
Promotion
Quelles sont les
ventes pour les
clients achetant
des produits
avec garanties
et sans ?
Produit
Quels sont les horaires
de caissières, Plein
temps /temps partiel,
horaire normaux
/heures sup. ?
Quels magasins
montrent une
tendance à la baisse
des ventes ?
Quels articles
dois-je
promouvoir
sur la base de
leur évolution,
des ventes et
de leur
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3. Ticket client
Adresse
Magasin
Produit
“light”
Article
À prix
réduit
N° carte
N° de
caisse
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Poids
d’achat
Produits
Top 100
Mode de
paiemen
t
Home
store
Caissie
r
Format
Magasi
n
Produit
Prépackagé
Nbre
articles
dans panier
Points
standards
Dat
e
Coût
par kilo
Produits
“Santé”
Total prix
panier
Points
Bonus
Heur
e
3

4. Modèle de données
Données
socio-démo
graphiques
•
•
Identification des
données Métier
Modélisation de
l’entrepôt de
données
Modèles
de calcul
Caractéristiques
Web
Client
Multimedia
Employés
Temps
Transactions
Ventes
Promotions Interactions
Produits
Canal
de vente
Données
magasin
TPV
Stocks
Fournisseur
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5. Par quoi voulez-vous démarrer ?
Accroître la part de marché profitable
Amélioration du revenu
Attirer de
nouveaux clients
Réduire / contrôler
les coûts
Mieux satisfaire
les clients existants
Programmes Marketing:
Gestion des promotions
Analyse clients réguliers
Analyse clients profitables
Améliorer actions marketing
Focus sur les revenus
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Efficacité opérationnelle
Efficacité magasins :
- Assortiment local
- Gestion de l ’espace
- Choix de l ’assortiment
- Gestion du personnel
Productivité capital :
- Contrôle des coûts
- Réduction des stocks
- Améliorer logistique
- Efficacité promotions
Focus sur les coûts
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6. Modèle : d’Opportunités BI
Exemple : Distribution
Domaines
Thèmes clés ou Opportunités d’Amélioration Métier
Mesure de la
Valeur Clients
Rétention
clients
Acquisition
Clients
Communications
Clients
Analyse
financière
intégrée
Précision des
prévisions de la
demande
Réalisation
Chiffre d’Affaires
Rationalisation
dépenses
Optimisation
actif & passif
Optimisation
profitabilité
Minimization
Rupture de stocks
Optimisation
Réappro.
Allocation
optimisée des
articles
Collaboration
fournisseurs
Optimisation
commandes
Gestion
Promotions
Sélection
Promotions
Porteurs Cartes
Sélection articles
promotionnels
Sélection prix
promotionnels
Sélection type
de promotion
Localisation des
promotions
Gestion
Assortiment
Réduction /
suppression
articles
Assortiment
local
Optimisation
Allocation
d’espace
Gestion
Soldes
Introduction
nouvel article
Identification
niveau de
prix
Merchandising
transversal
Gestion Opérations
Magasins
Productivité
encaissement
Efficacité
main d’œuvre
magasin
Optimisation
Organisation
main d’œuvre
Optimisation
présentation
magasin
Sélection de site
Minimisation
gaspillage
Gestion
“Supply Chain”
Consolidation
fournisseurs
Optimi. revenues
& marges
fournisseurs
Gestion de la
performance
opérationnelle
Optimisation
flux financiers
Optimisation
livraisons
magasins
Réduction
Fraude POS
Minimisation
des pertes
Détection
fraude
fournisseurs
Détection fraude
clients
Gestion
Clients
Gestion
financière
Gestion
“Demand chain”
Prévention
des pertes
Gestion données
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Planning
Croissance
Client
Architecture
Maturité
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7. Modèle d’Opportunités BI
exemple “Minimisation des Ventes Perdues”
Objectif :
Impacts financiers :
Identification et
réduction des ventes
perdues
• Améliorer le Chiffre d’Affaires.
• Améliorer la marge.
(en réduisant les ventes perdues et
améliorant la rétention client)
Analyses génériques :
Actions immédiates :
Ventes (valeurs)
Taux d’écoulement (valeurs)
Ventes (unités)
Taux d’écoulement (unités)
Analyse du temps / jour
Analyse d’une journée / semaine
Rapport d’exception
• Sur les mouvements de stocks :
•du magasin au rayon
•du dépôt au magasin
•du fournisseur au dépôt.
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Actions préventives :
• changer les règles d’allocation et
de réappro.
• améliorer la « Demand Chain »
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8. Exemple suite : Rétention
OB E IF
J CT
IM ACT F
P
INANCIE
R
Ex: Rétention Client
Augmentation CA
Augmentation Fréquentation
Réduction des coûts Marketing
sur les clients ne répondant pas
Identifier les porteurs que l ’ enseigne
risque de perdre comme clients
B
usiness
Improvement
Opportunity
- exemple-
T E D ’ANAL S
YP S
YSE
Sans achats depuis X jours
Volume d’ achat en déclin
Performance passée de ces clients
Moyen de paiement préférés
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ACT
IONS
Ciblage Client (les plus rentables)
Action commerciale spécifique (points
bonus)
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9. Le modèle d’opportunités BI
relie de nombreux éléments
Definition
Definition
Preliminary
Preliminary
Business
Business
Impact
Impact
Anecdotal
Anecdotal
evidence
evidence
Situation
Situation
Audience
Audience
KPI’s
KPI’s
Objective
Objective
Results
Results
Analysis
Analysis
Business
Business
Questions
Questions
Actions
Actions
Other
Other
Benefits
Benefits
Data
Data
Tactical
Tactical
Actions
Actions
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Possible
Possible
New
New
KPI’s
KPI’s
Process
Process
Change
Change
Implications
Implications
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10. Le modèle d’opportunités BI
permet de meilleurs dialogues
Vente
Process articles
Promotions
Marge
franchisés
Marge
directe
Contrôle
Gestion des Logistique
Contrôle
fournisseurs opérationnel stocks
Direction
Franchisés
Marketing
Merchandising
Achats
Ventes
Inspection
Contrôle de
gestion
Logistique
Administration
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