Acteur majeur des cosmétiques
Mesurer l'impact des réseaux sociaux et des influenceurs sur les ventes
Notre client, leader mondial en cosmétiques et parfumerie, souhaite améliorer la précision de son modèle de Meachine Learning pour les données des ventes (sell-in). L’objectif du projet était d’élargir le périmètre des data sources, afin d’inclure une variété des données ouvertes et tester leur impact sur les résultats de l’algorithme Machine Learning.
Le scope géographique de ce projet était l’Europe et le but était d’améliorer la performance et l’efficacité au niveau du SKU, pour le process mensuel des équipes planning.
Notre Rôle
- Tester l’impact sur une variété des data sources ouvertes (média sociaux, données démographiques, météo etc.)
- Créer des nouveaux features de Machine Learning, basés sur les data sources ouvertes qui ont le plus d’impact sur les résultats (ex. Instagram).
- Récupérer les données dans l’algorithme de Machine Learning, en utilisant un API et les transformer pour pouvoir analyser leur impact business au niveau des ventes
- Développer un outil de reporting qui permettra aux utilisateurs de visualiser l’impact de chaque mot-clé des données Instagram, les promotions sur les réseaux sociaux, la période, la région et la catégorie des produits impactés.
- Visualiser des données-utilisateurs d’Instagram, pour définir des « target groups » marketing et mieux orienter les campagnes pour certaines catégories d’articles.
Résultats
- L’utilisation les données Instagram comme sources des données, on a pu améliorer la précision des prévisions pour l’Europe et fournir une vision unique aux équipes de planning et à d’autres équipes business (ex. Marketing), qu’ils n’avaient pas avant ce projet.
- L’outil de reporting fourni, a permis aux utilisateurs d’analyser l’impact des médias sociaux sur leur activité, au niveau d’une région et SKU, et beaucoup améliorer le process de planning en termes d’efficacité et performance.