Data for SG&A
Nous aidons les directions financières et les centres de services partagés à exploiter les données et l'IA pour la planification et l'automatisation
Services
Nous aidons les directions financières et les centres de services partagés à exploiter les données et l'IA pour la planification et l'automatisation
Re-prévision du P&L
Dans le contexte économique actuel, il est devenu essentiel d'avoir la capacité de reprévoir rapidement l'activité économique, rapidement et sans puiser dans l'énergie des équipes financières et opérationnelles.
Utiliser l'IA aide à accélerer les cycles de prévision ainsi qu'à automatiser de tels processus. Les modèles de Machine Learning peuvent exploiter diverses sources de données afin d'identifier les principaux facteurs de revenus et de coûts, facilitant ainsi la planification du P&L.
Nous avons développé et implémenté de tels modèles avec plusieurs équipes financières : elles témoignent de notre connaissance des processus financiers ainsi que notre capacité à prototyper rapidement un modèle basé sur les données, facilitant ainsi la prévision d'activité commerciale.
- Prévisions des recettes
- Re-prévision automatisée du P&L
Prévisions de dépenses indirectes
Prévoir les dépenses avec précision aide les équipes opérationnelles et d'approvisionnement à mieux acheter, planifier et négocier.
Nous combinons notre connaissance des processus d'approvisionnement et nos capacités de modélisation des données pour développer des modèles prédictifs de dépenses d'achat . Ces modèles sont capables de quantifier l'impact des principaux facteurs sur les dépenses. Nous utilisons généralement les factures, les données comptables, les informations sur les fournisseurs, les données sur les catégories, les produits et les prix pour initier ce travail. Nous collectons également des données externes telles que des index, des critiques de produits, des données démographiques, etc., pour alimenter nos algorithmes d'IA.
Nous accompagnons nos clients dans le développement et l'industrialisation de modèles d'approvisionnement qui reposent sur l'exploitation des données:
- Prévisions de dépenses par catégorie
COÛTS STANDARDS
Nous aidons nos clients à simplifier, objectiver et automatiser les modèles de coûts standard . Ces projets sont généralement co-dirigés par des équipes opérationnelles et financières . Nous les aidons à utiliser de larges ensembles de données et des techniques de modélisation avancées pour créer un modèle de coût standard efficient. Nous exploitons généralement des données de factures et de commandes clients sur plusieurs années, ainsi que les nomenclatures et caractéristiques produits.
L'utilisation d'une approche automatisée pour les coûts standard basée sur l'exploitation des données permet de développer des modèles de coûts simples mais précis.
- Coût standard basé sur les données
- Prévisions de marge bénéficiaire
COSTING DE NOUVEAUX PRODUITS
Dans de nombreuses industries, il peut être assez complexe de prédire le COGS (coût des biens vendus, Cost of Goods Sold) de nouveaux produits. Depuis les variations de prix des matières premières à la productivité de fabrication , de nombreuses variables influencent le coût réel d'un produit.
Pour les nouveaux produits, nous avons développé une méthodologie pour identifier les principaux inducteurs de coûts sur des produits similaires lancés par le passé . Nous utilisons également le Machine Learning pour modéliser la montée en cadence des processus de fabrication , en fonction de la complexité du processus, du matériau, du site de production, etc.
- Modélisation de coût des nouveaux produits
OPTIMISATION DES DÉMARQUES
L'utilisation des données et de l'IA permet de modéliser avec précision l'impact des fluctuations de prix sur les ventes. Ces modèles de Machine Learning vont au-delà des modèles d'élasticité traditionnels effectués par catégorie de produits, fournissant un aperçu beaucoup plus détaillé et précis des variations de la demande prévues.
La combinaison de modèles prédictifs et de modèles d'optimisation permet également de trouver un bon équilibre pour l'allocation de promotions sur une gamme saisonnière de produits.
- Optimisation du budget de démarque
- Modélisation de l'élasticité du prix