Ce que voit le planificateur
Prévision de la demande
Par SKU, client et région, sur 30 à 90 jours, en tenant compte de l’historique, de la saisonnalité et du canal de vente.
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Étude de cas · FMCG, planification commerciale
Des fichiers Excel à une plateforme unifiée de planification commerciale
Un fabricant international de produits d’hygiène personnelle a unifié la prévision, les prix, les remises et les promotions dans un seul outil — au lieu de dizaines de fichiers Excel dispersés.
10×cycle de planification plus rapide
Sell-in ↔ Sell-outdans un seul circuit
IArépond aux questions sur les données
10×cycle de planification commerciale plus rapide
001
Pourquoi des dizaines de fichiers Excel ne fonctionnaient plus
Un fabricant international de produits d’hygiène personnelle gérait sa planification commerciale dans des tableurs dispersés — prévision, prix, remises et promotions vivaient chacun de leur côté.
01
Des dizaines de fichiers dispersés
Prévision, prix, remises et promotions étaient tenus dans des fichiers Excel distincts, sans source unique de vérité.
02
Deux semaines par cycle de planification
La collecte et le rapprochement des données provenant de différents fichiers et systèmes occupaient l’essentiel du cycle.
03
Sell-in et sell-out — suivis séparément
Il n’existait pas de vision unifiée entre ce qui était expédié au client et ce qui était réellement vendu au consommateur final.
Prévision
→
Tarification
→
Remises et promotions
→
Sell-in ↔ Sell-out
Spécificités
Quatre outils à la place des exports de données
Les utilisateurs travaillent avec des interfaces, et non des exports de données : prévision, prix, remises et automatisation des données — dans un seul outil, avec des listes de prix par pays et un historique des versions de prévision.
Ce que l’équipe obtient
Prix, remises et promotions
Un configurateur de remises et de conditions : règles, recommandations et historique des modifications par client, région, volume et promotion.
Ce qui est visible chaque jour
Tableau de bord commercial et données
Ventes, prix, ASP, stocks, rotation et plan vs réel dans une seule fenêtre. Excel, 1C et BI — mis à jour quotidiennement.
Résultats
Ce que l’entreprise a gagné
Une plateforme unifiée de planification commerciale à la place de tableurs dispersés.
Marge
+10–20 %
Croissance grâce à une prévision précise et à des prix et remises unifiés par SKU et par client.
Coûts d’entreposage et de logistique
−15–20 %
Une réduction grâce à une prévision de la demande et une planification des stocks plus précises.
Temps des équipes consacré au reporting
−50–70 %
Les données se mettent à jour automatiquement — moins de rapprochements manuels et d’exports.
Retour sur investissement du projet
3–6 mois
La plateforme s’est construite à partir de l’entrepôt de données : d’abord les données, puis les modèles, puis les interfaces.
Dans l’interface
Un seul circuit pour le sell-in et le sell-out
Nous planifions quoi expédier et à quel prix, et voyons ce qui est réellement vendu au consommateur final — dans une seule fenêtre, avec des vues par canal et par période.
udev.forecast · Tableau de bord · Ventes et profit dans le temps
Sell-in ↔ Sell-out
Plan d’expédition et ventes réelles côte à côte
Listes de prix par pays
Russie, Biélorussie, Kazakhstan
Versions de la prévision
Historique des modifications du plan
Assistant IA
D’une question en langage naturel à une requête SQL vérifiable
Une équipe d’agents opère sur les données unifiées. La question est posée en langage naturel, et le système la décompose et assemble les requêtes selon un contrat vérifié.
01
Une question en langage naturel
→
02
Les agents travaillent en parallèle : points de vente, assortiment, prix, demande
→
03
La requête est assemblée par le code selon un contrat vérifié
→
04
Une réponse traçable jusqu’aux requêtes et lignes précises
udev.forecast · Analyste des ventes · Conseil d’agents
udev.forecast · Journal de recherche
41 points de vente sur 68 sont en baisse sur un an−14,3 % sur un an (2 296 400 → 1 968 100 unités), mais 12 points de vente concentrent la quasi-totalité de la baisse.
23 points de vente sur 68 — sur le dernier mois−6 % sur un mois — et l’ensemble des points de vente à risque a déjà changé.
Le principe de confiance dans les chiffres
Le modèle n’écrit pas lui-même de SQL — il décrit ce qu’il faut calculer, et la requête est assemblée par le code selon un contrat vérifié. Chaque chiffre est traçable jusqu’à une requête et des lignes de données précises. La connexion est en lecture seule. Exemple d’exécution : 3 vagues sur 5, 14 requêtes, 21 faits, 7 hypothèses, couverture 7 sur 7.
Une seule plateforme à la place de dizaines de fichiers
L’entreprise dispose d’un système connecté de planification commerciale : prévision, prix, remises, promotions et analytique IA — sur une seule plateforme, avec un sell-in et un sell-out transparents.