Industrie: Distribution alimentaire

Domaine d'application: CRM – Data mining

Outil: Modélisation à base d'agents

Problème: Notre client, grande entreprise en-ligne de livraison à domicile, souffrait de la difficulté inhabituelle d'avoir une plage de temps relativement courte pendant laquelle ses commandes clients se présentaient, étaient affectées à leur créneau horaire de livraison propre,  selon un trajet optimisé, avec la mise en garde qu'une indication de créneau de livraison erronée signifierait une vente perdue. Nous devions d'une certaine manière fournir à l'optimiseur de trajet une idée de ce qu'il est probable qu'il arrive et lui permettre de faire son apprentissage sur la base d'expériences passées.

Solution: Pour atteindre cet objectif nous avons créé un modèle de gestion de commandes fournisseurs, constitué d'un modèle d'inférence statistique d'actions clients en rapport avec l'heure de connexion, la détermination du créneau horaire de livraison, la modification, la confirmation et l'annulation de commande.

Résultats obtenus: Notre client a pu ainsi proposer  à ses propres clients leur créneau horaire de livraison préféré tout en conservant des trajets de livraison optimisés et en préservant sa capacité globale de livraison.