Modèles de donnèes & d'opportunités BI

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Modèles de Données & d’Opportunités BI Michel Bruley – Directeur Marketing & PR – Teradata
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    20-Oct-2014
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    Business

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

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Modèles de Données & d’Opportunités BI

Michel Bruley – Directeur Marketing & PR – Teradata

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Transaction ticket

Ventes(mag./produit/jour)

Magasin

Produit

Quelles sont mes ventes par magasin la semaine dernière?

Quels magasins montrent une tendance à la baisse des ventes ?

Dans la catégorie quincaillerie quels articles dois-je arrêter sur la base des plus mauvaises ventes ?

Combien de baguettes ai-je vendu hier dans le magasin X ?

Encaiss.

Quels sont les horaires de caissières, Plein temps /temps partiel, horaire normaux /heures sup. ?

Quels magasins ont le plus de temps de caissières par rapport à la moyenne ?

Promotion

Combien de Valentine ai-je vendu en promotion la semaine dernière après le spot TV ?

Quels articles dois-je promouvoir sur la base de leur évolution, des ventes et de leur marge ?

Client

E-Commerce (Web Logs)

Services Quelles sont les ventes pour les clients achetant des produits avec garanties et sans ?

Dans quelle mesure les ventes de papiers peint sont corrélées aux ventes de colles ?

Comment les ventes sur le net impactent les magasins, qui préparent ces commandes ?

Potentiel de la Donnée

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Ticket client

Poids d’acha

t

Coût par kilo

Format Magasi

n

Adresse

Magasin

N° cartePoints

standards

Home store

PointsBonus

ArticleÀ prix réduit

Nbre articlesdans

panierMode de

paiement

Total prix panier

Produits Top 100

Produits“Santé”

ProduitPré-

packagé

Produit“light”

Caissier

Heure

N° de caisse Dat

e

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• Identification des données Métier

• Modélisation de l’entrepôt de données

Modèle de données

ClientClient

ProduitsProduits

EmployésEmployés

TPVTPV

TempsTemps

MultimediaMultimedia

CaractéristiquesCaractéristiquesWebWeb

FournisseurFournisseur

Données Données socio-démosocio-démographiquesgraphiques

Modèles Modèles de calculde calcul

PromotionsPromotions InteractionsInteractions

TransactionsTransactionsVentesVentes

Canal Canal de ventede vente

StocksStocks

DonnéesDonnéesmagasinmagasin

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Accroître la part de marché profitableAccroître la part de marché profitable

Amélioration du revenuAmélioration du revenu Efficacité opérationnelleEfficacité opérationnelle

Attirer deAttirer denouveaux clientsnouveaux clients

Mieux satisfaireMieux satisfaireles clients existantsles clients existants

Réduire / contrôlerRéduire / contrôlerles coûtsles coûts

Programmes Marketing:Programmes Marketing:Gestion des promotionsAnalyse clients réguliersAnalyse clients profitablesAméliorer actions marketing

Efficacité magasins :Efficacité magasins :- Assortiment local- Gestion de l ’espace- Choix de l ’assortiment- Gestion du personnel

Productivité capital :Productivité capital :- Contrôle des coûts- Réduction des stocks- Améliorer logistique- Efficacité promotions

Focus sur les revenus Focus sur les coûts

Par quoi voulez-vous démarrer ?

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Modèle : d’Opportunités BI

   Détection fraude clients

Détection fraude

fournisseurs

Minimisationdes pertes

RéductionFraude POS

Préventiondes pertes

   Optimisationlivraisons magasins

Optimisation flux financiers 

Gestion de la performance opérationnelle

Optimi. revenues & marges 

fournisseurs

Consolidationfournisseurs

Gestion“Supply Chain”

  Optimisationprofitabilité

Optimisationactif & passif

Rationalisationdépenses

RéalisationChiffre d’Affaires

Analyse financière intégrée  

Gestionfinancière

 MinimisationgaspillageSélection de site

Optimisation présentation magasin 

OptimisationOrganisation main d’œuvre

Efficacitémain d’œuvre 

magasin 

Productivitéencaissement

Gestion Opérations Magasins

Merchandisingtransversal

Identificationniveau de 

prix

Introductionnouvel article

GestionSoldes 

OptimisationAllocationd’espace

Assortimentlocal 

Réduction / suppression 

articles

GestionAssortiment

  Localisation des promotions

Sélection type de promotion

Sélection prix promotionnels

Sélection articles promotionnels

SélectionPromotions

Porteurs Cartes 

GestionPromotions

  Optimisationcommandes

Collaborationfournisseurs

Allocation optimisée des 

articles

OptimisationRéappro.

MinimizationRupture de stocks

Précision des prévisions de la 

demande

Gestion“Demand chain”

  Communications Clients

AcquisitionClients

CroissanceClient

Rétentionclients

Mesure de la Valeur Clients

GestionClients

Thèmes clés ou Opportunités d’Amélioration Métier Domaines

Gestion données Architecture MaturitéPlanning

Exemple : Distribution

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Modèle d’Opportunités BI exemple “Minimisation des Ventes Perdues”

Objectif :Identification et réduction des ventes perdues

Analyses génériques :Ventes (valeurs)Taux d’écoulement (valeurs)Ventes (unités)Taux d’écoulement (unités)Analyse du temps / jourAnalyse d’une journée / semaineRapport d’exception

Actions immédiates :• Sur les mouvements de stocks :

•du magasin au rayon•du dépôt au magasin•du fournisseur au dépôt.

Actions préventives :• changer les règles d’allocation et

de réappro.• améliorer la « Demand Chain »

Impacts financiers :• Améliorer le Chiffre d’Affaires.• Améliorer la marge.(en réduisant les ventes perdues et améliorant la rétention client)

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Business Business ImprovementImprovementOpportunityOpportunity- exemple-- exemple-

OBJECTIFEx: Rétention ClientIdentifier les porteurs que

l  ’enseigne risque de perdre comme clients

IMPACT FINANCIERAugmentation CA

Augmentation FréquentationRéduction des coûts Marketing sur les clients ne répondant pas

ACTIONSCiblage Client (les plus

rentables)Action commerciale spécifique

(points bonus)

TYPES D ’ANALYSESSans achats depuis X joursVolume d’achat en déclin

Performance passée de ces clientsMoyen de paiement préférés

Exemple suite : Rétention

Page 9: Modèles de donnèes & d'opportunités BI

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ResultsResultsResultsResults

ObjectiveObjectiveObjectiveObjective

AnalysisAnalysisAnalysisAnalysis

ActionsActionsActionsActions

SituationSituationSituationSituationDefinitionDefinitionDefinitionDefinition AudienceAudienceAudienceAudience

KPI’sKPI’sKPI’sKPI’s

BusinessBusinessQuestionsQuestionsBusinessBusinessQuestionsQuestions

DataDataDataData

ProcessProcessChangeChange

ImplicationsImplications

ProcessProcessChangeChange

ImplicationsImplicationsPossiblePossible

New KPI’sNew KPI’sPossiblePossible

New KPI’sNew KPI’sTacticalTacticalActionsActionsTacticalTacticalActionsActions

OtherOtherBenefitsBenefits

OtherOtherBenefitsBenefits

AnecdotalAnecdotalevidenceevidence

AnecdotalAnecdotalevidenceevidence

Preliminary Preliminary Business Business

ImpactImpact

Preliminary Preliminary Business Business

ImpactImpact

Le modèle d’opportunités BI relie de nombreux éléments

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VentesVentes

AchatsAchats

LogistiqueLogistique

MerchandisingMerchandising

MarketingMarketing

DirectionDirection

Contrôle de Contrôle de gestiongestion

AdministrationAdministration

InspectionInspection

ProcessProcess

VenteVente

articlesarticles PromotionsPromotionsMargeMargefranchisésfranchisés

MargeMargedirectedirecte

ContrôleContrôlefournisseursfournisseurs

ContrôleContrôleopérationnelopérationnel

Gestion desGestion desstocksstocks

LogistiqueLogistique

FranchisésFranchisés

Le modèle d’opportunités BIpermet de meilleurs dialogues