Retail Analytics — Pareto & Segmentation de RéseauRetail Analytics — Network Segmentation & Pareto Analysis
Le Défi OpérationnelThe Operational Challenge
Gérer un réseau multi‑magasins implique souvent de subir une forte hétérogénéité de la performance de vente d'un point à l'autre. La problématique métier clé : "Comment identifier sans biais où se situent les poches de croissance les plus massives face au standard (benchmark) et prioriser les actions ?" Managing a multi-store network frequently means grappling with heterogeneous performance globally. The core business problem: "How to unbiasedly pinpoint the largest growth pockets versus the network benchmark—and prioritize where to act first?"
L'Approche AnalytiqueThe Analytical Approach
Automatisation d'une couche sémantique KPI magasin en amont, permettant de créer une segmentation Trafic vs Ventes (méthodologie croisée proche de l'ABC/XYZ). Sur la base d'un benchmark de "Leaders", j'ai calculé un potentiel (écart de croissance en volume) par magasin. Enfin, un filtrage de type Pareto m'a permis d'isoler un plan d'action d'échelle concentré sur 6 points de vente "Alerte". Building an automated store KPI semantic layer to fuel a Traffic versus Sales segmentation (akin to a cross ABC/XYZ model). Using "Leader" stores as a benchmark, I calculated an improvement gap (upside unit potential) for each location. Ultimately, a Pareto analysis isolated a highly leveraged action plan targeting just 6 "Alert" stores.
Architecture TechniqueTechnical Architecture
Script Python reproductible adossé au moteur en-mémoire DuckDB pour accélérer la compilation KPI. Génération programmatique d’un portail d'exploration interactive via Plotly. Reproducible Python pipeline leveraging the DuckDB in-memory engine to speed up big-data KPI compilation. Automatic generation of a self-service exploration portal powered by Plotly.
Livrables : Table de faits store_kpis, Notebook
ETL/Diagnostic commenté ("Executive Summary"), Web Dashboard embarqué.
Deliverables: store_kpis fact table, Executive Summary
diagnostic notebook, embedded Web Dashboard.
🏗️ Workflow AnalytiqueAnalytical Workflow
💡 Insights Actionnables & StratégieActionable Insights & Strategy
Opportunité Chiffrée & Pareto de Croissance Quantified Opportunity & Growth Pareto
L'analyse révèle une concentration d'opportunité extrême. En calculant l'écart d'efficacité "Panier Moyen vs Benchmark de type", le modèle a identifié un manque à gagner simulé de 129 Millions d'unités potentielles. Mais surtout, une analyse de Pareto a identifié que cibler seulement 6 magasins sous-performants suffirait à capter 83% de ce "growth gap" réseau global. The data demonstrates an extreme concentration of opportunity. Calculating the "Basket Units vs Format Benchmark" gap isolated a simulated network uplift potential of 129 Million units. Crucially, applying a Pareto filter showed that targeting merely 6 under-indexing stores would be enough to capture 83% of this network-wide growth gap.
Segmentation Descriptive ABC / XYZ Descriptive ABC / XYZ Profiling
La méthodologie a permis de classifier l'intégralité du parc automatiquement. Segment A (Leaders) : Pôles d'excellence à préserver. Segment B (Standard) : La base avec des potentiels de "quick wins". Segment C (Alerte) : Lieux où le trafic piéton (transactions) est très fort mais ne se convertit pas en volumes de panier. The diagnostic methodology automatically mapped all locations. Segment A (Leaders): Excellence centers to preserve. Segment B (Standard): Base network with incremental "quick win" potential. Segment C (Alert): Highly tracked "footfall" stores (huge daily transactions) actively failing to cross-sell into larger basket volumes.
Contexte métier (Corporación Favorita)Business Context (Corporación Favorita)
Les données brutes sont dérivées de l'environnement réel d'un Retailer phare (compétition Kaggle *Store Sales*). Le périmètre traité ici relève de l'Analytics Engineering et du Business Intelligence, pas du Machine Learning prédictif. Les tables sourcées incluent la journalité du "sell-out" catégoriel (training set), les transactions en caisse (pour modéliser le taux de dépendance client) et les nomenclatures magasins. The raw dataset stems from a premier grocery retailer’s actual transactional environment (via the Kaggle *Store Sales* competition). The objective here focuses deeply on Analytics Engineering and descriptive Business Intelligence, explicitly shifting away from Machine Learning forecasting. Core tables integrated: Daily categorical sell-out, POS transactions (to approximate footfall/customer dependency), and standard store dimensions.
Dashboard Stratégique (Self-Service)Strategic Dashboard (Self-Service)
Le portail Data Viz final offre une cartographie où l'audience peut "survoler", filtrer et creuser sa géographie commerciale. Entièrement généré dynamiquement en Python, exporté en HTML. The final DataViz portal provides a network map where stakeholders can intuitively hover, filter, and zoom into their geography. Entirely scripted in Python and exported to a stand-alone HTML layout.
Recommandations & Valeur Ajoutée (ROI)Recommendations & Value Added (ROI)
Le ciblage des 6 hypermarchés de la "liste d'alerte" (Stores: M46, M48, M50, M34, M1 et M14) déverrouillerait logiquement des gisements de rentabilité (EBITDA). Un plan de redressement prioritaire devrait investiguer: Commencing a targeted task force on the 6 "Alert List" hypermarkets (Stores: M46, M48, M50, M34, M1, and M14) can definitively unlock dormant EBITDA margins. A remediation plan should investigate the "why" driving the poor conversion gap via: