Cas client

Intégrez le machine learning dans votre logiciel métier pour une prédiction des ventes par IA

Vertuoz accompagne Un Air d’Ici - YooNuts dans l’intégration d’un module de prédiction des ventes basé sur le machine learning, connecté à son logiciel de gestion d’activité sur mesure.

Déjà équipé d’un logiciel de gestion d’activité sur mesure et d’une application mobileapplicat de prise de commandes développés par Vertuoz, Un Air d’Ici - YooNuts franchit une nouvelle étape dans la digitalisation de ses outils métiers.

L’entreprise a souhaité aller plus loin en intégrant une solution de prédiction des ventes, capable d’exploiter les données existantes pour anticiper la performance commerciale et affiner la stratégie terrain. 

Ce nouveau projet marque l’introduction du machine learning au cœur de son système d’information.

 

Contexte et objectifs

Un Air d’Ici - YooNuts, marque engagée dans la distribution de produits bio et responsables, dispose d’un réseau de points de vente étendu et d’équipes commerciales itinérantes.
Grâce au logiciel métier conçu par Vertuoz, l’entreprise centralise déjà ses données commerciales, ses activités magasins, ses tournées de merchandisers, et ses commandes terrain via une application mobile fonctionnant avec ou sans connexion.

Dans un contexte de croissance et de pilotage fin de la performance, Un Air d’Ici - YooNuts a exprimé le besoin d’aller au-delà du reporting classique.

L’objectif est désormais de prévoir les ventes futures, d’identifier le potentiel de chiffre d’affaires par zone géographique et de mieux prioriser les actions commerciales.
Cette démarche vise à transformer les données existantes en leviers d’aide à la décision, en s’appuyant sur des indicateurs prédictifs fiables et exploitables.

 

Une solution de prédiction des ventes sur mesure

Vertuoz a conçu un module de machine learning entièrement intégré au logiciel de gestion d’activité existant. 
Cette approche permet de capitaliser sur l’historique des données sans remettre en cause l’architecture en place.

Les modèles de prédiction s’appuient sur plusieurs axes d’analyse croisés
Le potentiel de chiffre d’affaires est évalué par zone géographique, en tenant compte des découpages fins de type code IRIS, intégrant notamment les revenus moyens par habitant
Cette analyse est enrichie par les performances historiques par point de vente et par les données issues des tournées commerciales et des commandes terrain.

Les résultats sont restitués directement dans l’interface web sur mesure, sous forme de tableaux de bord prédictifs, permettant aux équipes de visualiser rapidement les zones à fort potentiel, les opportunités de développement et les écarts entre prévisionnel et réalisé.

 

Résultats et bénéfices attendus

Grâce à l’intégration de ce mécanisme de prédiction des ventes, Un Air d’Ici - YooNuts bénéficie d’une vision prospective de son activité commerciale.
Les équipes peuvent mieux cibler les zones géographiques à fort potentiel, optimiser l’organisation des tournées et ajuster les priorités commerciales magasin par magasin.

Cette approche data-driven permet également de réduire les décisions basées uniquement sur l’intuition, en s’appuyant sur des analyses objectives issues du machine learning.

À terme, l’entreprise gagne en efficacité opérationnelle, améliore la rentabilité de ses actions terrain et renforce la cohérence entre stratégie commerciale et exécution.

 

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Ce projet s’inscrit pleinement dans notre expertise en développement de logiciels métiers sur mesure, applications mobiles professionnelles et intégration de solutions avancées autour de la donnée.

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A propos de notre client

YooNuts par Un Air d’Ici est une marque française spécialisée dans les fruits secs bio, graines, oléagineux et fruits séchés issus de l’agriculture biologique. 
L’entreprise propose une large gamme de produits alimentaires bio et naturels – amandes, noix, graines, etc – destinés à une alimentation saine et responsable. 
Elle s’inscrit dans le marché de l’épicerie bio, avec des produits favorisant la nutrition naturelle.

https://www.mangerjuste.fr/fr/


Technologies utilisées


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