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Newsletter mois de mars
edito L'analyse prédictive : un investissement strategique pour les commerçants

L’analyse prédictive des données est un incontournable pour l’avenir de l’e-commerce et du commerce en général. “Ne pas l’adopter c’est prendre le risque de ne plus exister d’ici 5 à 10 ans” rappelle, dans son interview, le professeur Michael Feindt, fondateur de la start-up allemande Blue Yonder. 

Nombreuses sont les données dont l’analyse permet de prévoir la demande, les besoins d’un consommateur en particulier, ses attentes et ses préférences. L’activité du consommateur sur les réseaux sociaux, ses habitudes de navigation, son historique de consommation, ses déplacements, les données démographiques, météorologiques, la situation géopolitique ... sont autant de sources possibles dont le recroisement permet de faire émerger des informations d’aide à la décision pour le marketeur, le distributeur, le responsable de la logistique.

 Les bienfaits de l’analyse prédictive pour une entreprise ne sont plus à démontrer. Parmi les exemples phares, on retrouve l’automatisation et l’optimisation de la gestion des stocks, qui permettent de réaliser d’importantes économies, la personnalisation de l’offre, renforçant la satisfaction et la loyauté du consommateur, ou encore le management des livraisons et de la logistique.

Dans cette newsletter, nous vous faisons découvrir les startups qui tirent leur épingle du jeu et détaillons des études de cas illustrant cette tendance devenue une réalité.

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StartUPS à suivre
tellmeplus

TellMePlus vous aide à prédire le comportement des consommateurs

Cette jeune pousse montpelliéraine a été crée en 2011 et est accélérée chez Axeleo. Le concept est le suivant : prévoir le comportement des personnes et des objets, les tendances,   les risques et les opportunités. La solution mobile que propos

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Blue yonder, analyse prédictive pour la distribution et la mode

Cette start-up allemande propose d’optimiser la gestion des stocks, l’approvisionnement en produit frais et la politique de prix grâce à l’analyse prédictive de données. Fondée en 2008 à Karlsruhe par le Professeur Michael Feindt, ancien scien-

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Celect aide les distributeurs à optimiser la disposition de leurs produits

Créée en 2012 par les professeurs du MIT, Vivek Farias and Devavrat Shah, Celect est une plateforme d’analyse prédictive de données qui aide revendeurs, distributeurs et gestionnaires d’inventaires à déterminer au mieux  “quoi mettre où” afi

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Entretien du mois

Le Professeur de Physique Michael Feindt est la tête pensante de la start-up allemande Blue Yonder qui propose d’optimiser la gestion des stocks, l’approvisionnement en produit frais et la politique de prix grâce à l’analyse prédictive de données. Chercheur pendant de nombreuses années à l’Organisation européenne pour la recherche nucléaire, il a développé plusieurs algorithmes (dont le plus célèbre, NeuroBayes) capables de prédire le comportement des consommateurs, lesquels constituent la base pour 

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Michael-Feindt

Parlez-nous des origines de Blue Yonder et de ce que vous proposez.      

Michael Feindt : Blue Yonder a été fondée en 2008 à partir de mon entreprise précédente Phi-T et le groupe OTTO, deuxième plus grande société de vente à distance de monde après Amazon. Fin 2014, la société d’investissement internationale privée Warburg Pincus a annoncé un investissement   de 75 ...

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Pouvez-vous décrire comment les algorithmes que vous avez développés fonctionnent ?    

Michael Feindt : Nous analysons des systèmes complexes et apprenons automatiquement à partir des exemples passés ce que les quantités observables critiques (de toute nature) peuvent nous dire sur une autre quantité de données dans un proche avenir, comme par exemple le nombre de pommes Granny Smith ...

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Quelles sortes d’organisations utilisent l’offre Blue Yonder ?      

Michael Feindt : Les clients les plus importants de l’offre Blue Yonder sont les grandes entreprises du commerce de détail, du voyage et du transport, et de l’industrie. Blue Yonder effectue des prévisions de la demande et même l’automatisation de la décision complète de la chaîne d’approvisionnement pour de nom...

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Comment la technologie peut-elle aider les entreprises à améliorer leur fonctionnement ?    

Michael Feindt : Une des applications phares est la prédiction de la demande de chaque article unique dans chaque magasin unique qui permet le suivi du calcul de commandes optimales. C’est très intéressant notamment en matière d’aliments périssables. Pour un client, nous avons ainsi pu éviter le gaspillage alimentaire de l’ordre de 25 millions d’euros par

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Certains professionnels peuvent s’inquiéter d’un tel niveau d’automatisation pour des décisions traditionnellement prises par l’homme. Que leur répondez-vous pour apaiser ces craintes?    

Michael Feindt : Les tests A / B ont souvent démontré que les algorithmes modernes sont plus performants que les décisions humaines sur un grand nombre de cas, même en présence de KPI classiques habituellement contradictoires. La méthode habituelle consiste à démarrer un test avec de petits 

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LE POIDS DU COMMERCE MARITIME

 En 2014, selon l’Organisation Mondiale du Commerce, 90% des biens étaient transportés par voie maritime. Forts de ce constat, Adam Compain and Will Harvey, accompagnés de scientifiques et d’ingénieurs de Stanford et Google, créent en 2014 ClearMetal. Cette start-up de la Silicon Valley adopte une démarche mathématique pour prévoir où et quand chaque conteneur doit se trouver. ClearMetal utilise des simulations et l’analyse prédictive pour anticiper la demande et aider les transporteurs maritimes à augmenter leur profitabilité en optimisant leur logistique et organisation. 

 

 

“Nous prédisons tout événement du circuit logistique avec précision. Ainsi, nous sommes en mesure de fournir à chaque acteur de la chaîne d’approvisionnement des informations clés les aidant dans la prise de décision et la gestion des opérations”. 

Adam Compai, co-fondateur et CEO de ClearMetal

PRINCIPES COMBINATOIRES ET OPTIMISATION LOGISTIQUE  

L’entreprise combine des données telles que les informations de réservation, les informations sur le voyage du navire et les données sur les mouvements des conteneurs avec des données de tiers telles que les taux de change, les tendances des produits de base, les données météorologiques et d'autres formes de données. Ils créent ensuite une chaîne d'événements pour supporter une expédition de bout en bout. Si un fabricant de produits électroniques veut expédier de Minneapolis au port de Santos au Brésil, quelle est la distribution de probabilité associée à avoir un conteneur vide disponible à Minneapolis en huit semaines? L'historique passé des commandes pour les envois à destination et en provenance de Minneapolis, combiné à l'information sur les marchandises (les marchandises qui se trouvent dans ces conteneurs et la demande croissante ou affaiblie pour ces marchandises) peut aider à faire cette prédiction. Ce modèle, qui fonctionne sur le systèmes Amazon Web Services (AWS), peut prédire la demande en conteneurs jusqu'à 8 semaines en avance et ces prédictions sont 30 à 60% plu

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Ebay
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Ebay rachète la start-up SalesPredict pour identifier les acheteurs potentiels et améliorer leur conversion

Le groupe américain, pionnier de l'achat-vente de produits d'occasion sur Internet, prend le contrôle de la start-up israélienne SalesPredict, à l’origine d’un moteur d’analyse prédictive

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Le géant chinois Alibaba investit dans une startup qui combine analyse prédictive et géolocalisation pour envoyer des promotions hyper personnalisées

L’investissement d’Alibaba fin 2016 dans PlaceIQ, une startup qui combine les données de localisation avec les données « premières »...

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Snapdeal, le géant de l’e-commerce indien continue ses rapprochements stratégiques pour renforcer sa connaissance des consommateurs

L’entreprise indienne Snapdeal poursuit sa stratégie d’investissements et acquisitions en analyse prédictive afin d’en savoir toujours plus sur ses consommateurs et améliorer la pers

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Le Labo de l’Innovation FEVAD, propulsé par Innovation is Everywhere propose :

> Une revue mensuelle des innovations digitales dans le

retail / e-commerce.

> Un club-débat trimestriel avec un invité international

> Une étude annuelle recensant les principales tendances de l’année.

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