Solution analytique de bout en bout pour l'optimisation de la main-d'œuvre au détail
Une plate-forme d’analyse améliore la précision et l’efficacité de l’exécution du merchandisage du détaillant
Un grand distributeur américain ne disposait pas des capacités de données et d'analyse dont il avait besoin pour soutenir son personnel chargé de l'exécution du merchandising. Son équipe a consacré tout son temps à maintenir les lumières allumées au lieu de développer des connaissances en matière de gestion de la main-d'œuvre.
L’équipe des données et de l’analyse de NTT DATA a élaboré une feuille de route pour créer une équipe d’analyse, reconstruit des rapports clés et utilisé la science des données / apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions, offrant un avantage annuel de 12 à 13 millions de dollars.
Besoins commerciaux
Le détaillant gérait les opérations de ses plus de 30 000 employés chargés de l'exécution du merchandising sur une plateforme de données héritée qui avait du mal à répondre aux besoins opérationnels et ne fournissait aucune capacité d'analyse.
L'entreprise gérait plusieurs flux de données, des centaines de rapports standards, 1 200 tableaux, 800 vues et d'innombrables demandes ponctuelles, tout en répondant à d'innombrables appels de soutien sur le terrain. Son équipe a consacré 100 % de son temps à garder les lumières allumées plutôt qu'à développer de l'information et des analyses pour piloter les actions.
Résultats
- Retraités de plus de 600 rapports rarement utilisés
- Reconstruction de rapports clés pour se concentrer sur les véritables KPI
L'entreprise a créé une feuille de route pour développer une équipe d'analyse, reconstruire des rapports clés et utiliser la science des données/l'apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions.
Solution
Le détaillant s'est tourné vers l'équipe de données et d'analyse de NTT DATA pour l'aider à créer une feuille de route visant à améliorer la précision et l'efficacité du marchandisage. Les équipes ont créé une vision, une feuille de route et une conception organisationnelle pour former une équipe d'analyse axée sur la création de valeur pour l'entreprise plutôt que sur le soutien de l'environnement existant.
L'équipe de Données et analyses a migré l'ancien système du détaillant vers Google Nuage Platform et BigQuery. Cette opération a permis de réduire le nombre de tableaux et de vues de plus de 2 000 à environ 275. Il a également supprimé les données duplicatives et fourni une base architecturale pour l'avenir.
L'équipe a rationalisé les rapports en supprimant plus de 600 rapports rarement utilisés. Il a reconstruit les rapports clés pour aider le détaillant à se concentrer sur de véritables indicateurs de performance clés (KPI). Le projet a également permis d'automatiser l'ingestion, la transformation et l'extraction des données.
En utilisant la science des données et l'apprentissage automatique, NTT DATA a aidé le détaillant à élaborer des normes de travail granulaires qui ont amélioré la précision des prévisions de 15 % et généré des bénéfices annuels de 12 à 13 millions de dollars.
À propos de l'étude de cas
Un grand détaillant a défini une stratégie d'analyse, développé une plateforme et des analyses avancées pour améliorer la précision et l'efficacité du merchandising.