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Une lecture consolidée de l’activité par réseau, par zone et par distributeur.
ORANGE · CÔTE D’IVOIRE & BURKINA FASO
OMER : piloter la distribution
en temps quasi réel.
Une plateforme de pilotage de l’activité Mobile Money et Airtime, appuyée sur le big data et l’apprentissage automatique, pour les responsables et les acteurs de la chaîne de distribution.
LE CONTEXTE
Des milliers de points de vente, une activité qui change d’heure en heure.
La distribution Mobile Money et Airtime repose sur un réseau de distributeurs et de points de vente. Une rupture de stock d’e-value ou un point de vente inactif, c’est du chiffre d’affaires perdu, souvent sans que personne ne le voie à temps.
Orange Côte d’Ivoire et Orange Burkina ont confié à Synelia la conception d’OMER pour donner à chacun, du terrain à la direction, une lecture fiable et actionnable de l’activité.
LES ENJEUX
Trois objectifs
à tenir ensemble.
Anticiper
Prévoir les ruptures de stock et l’inactivité des points de vente avant qu’elles n’arrivent.
Agir
Recommander des actions aux commerciaux terrain et mesurer leur impact.
NOTRE RÉPONSE
Ce que nous
avons construit.
Pilotage horaire
Rapports générés automatiquement chaque heure et envoyés par e-mail aux équipes.
Scoring des points de vente
Un modèle classe les points de vente Mobile Money et Airtime selon leur performance.
Prédiction des ruptures
Prédiction des ruptures de stock et de l’inactivité, estimation des seuils et de la durée de rupture.
Recommandations aux commerciaux
Actions proposées automatiquement aux équipes terrain, suivi en temps réel et indicateurs d’impact.
Géolocalisation
Cartographie des points de vente, objectifs déclinés par zone commerciale, ordres de rechargement à distance.
Accès sécurisés
Accès des partenaires aux interfaces sécurisé, accès terrain sur terminaux mobiles.
ARCHITECTURE
Comment
c’est construit.
01UsagesDu terrain à la direction
Tableaux de bordRapports horaires par e-mailApplication terrainOrdres de rechargement
02IntelligenceApprentissage automatique
Scoring des points de venteClassificationPrédiction des rupturesSegmentation
03TraitementUne donnée fiabilisée et historisée
Collecte et ETLStockage intermédiaire (ODS)Entrepôt de donnéesData marts
04SourcesLes données de distribution
Transactions Mobile MoneyVentes AirtimeSoldes et souscriptionsRéclamationsGéolocalisation
CE QUE LE PROJET APPORTE
Des résultats
en production.
2 paysCôte d’Ivoire et Burkina Faso
Temps quasi réelUne activité suivie heure par heure
Big data & MLScoring, segmentation et prédiction
Du terrain à la directionUne même lecture pour tous les acteurs
EXPERTISES MOBILISÉES
Les savoir-faire
derrière ce projet.
LA SUITE SE CONSTRUIT ENSEMBLE
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