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Coop Mineraloel AG : l'automatisation de l'extrapolation mensuelle glissante

Coop Mineraloel AG traverse la crise en toute sécurité grâce à l'analyse prédictive

Dans le cadre de l'extrapolation mensuelle roulante, Coop Mineraloel AG mise sur un système développé et implémenté par s-peers, qui prévoit d'un clic de souris les chiffres d'affaires et les dépenses pour l'ensemble du réseau de stations-service et de shops Pronto Coop - sur la base des algorithmes les plus récents. Les avantages sont évidents : grâce à la densité des informations nouvellement acquises et aux nouvelles prévisions, les processus logistiques peuvent être optimisés et organisés de manière plus efficace.

La réduction massive des activités manuelles libère des capacités pour de nouvelles tâches et le risque d'erreur est proche de zéro. Grâce à l'automatisation de l'extrapolation mensuelle, il est possible pour le contrôle de gestion, même en période de crise Covid-19, de présenter différents scénarios qui permettent au management de représenter les incertitudes et de pouvoir réagir de manière proactive aux changements.

Défi dans le projet

Coop Mineraloel AG exploite un réseau de 314 Pronto Shops en Suisse, dont 244 sont rattachés à une station-service Coop. 70 Pronto Shops sont isolés, par exemple dans les gares. Les Coop Pronto Shops - avec ou sans station-service - sont gérés dans le cadre d'un système de franchise. Le produit net s'élevait - fin 2020 - à 2,2 milliards de francs.

Le controlling central surveille l'évolution des affaires de Coop Mineraloel AG. De plus, la maison mère souhaite que les chiffres clés du résultat, par exemple, fassent l'objet d'un rapport mensuel glissant. Ces exigences ont jusqu'à présent poussé les capacités du contrôle de gestion central à leurs limites, car les prévisions mensuelles sont actuellement effectuées manuellement par site, ce qui peut conduire à des erreurs. En raison de la multitude de données qui doivent être réunies et harmonisées à grands frais lors de chaque événement de rapport, l'extrapolation rapportée prend beaucoup de temps et n'offre que peu de valeur ajoutée analytique à Coop Mineraloel AG.

Dans l'organisation, les différents sites doivent pouvoir être évalués à l'avenir avec une extrapolation mensuelle, c'est-à-dire qu'en appuyant sur un bouton, il doit être possible d'obtenir un pronostic de chiffre d'affaires mensuel glissant par site - différencié par produit. En économisant les activités manuelles jusqu'ici très coûteuses, le directeur des ventes gagne ainsi plus de temps et de ressources pour d'autres tâches importantes. En outre, le contrôle de gestion peut observer l'évolution grâce à la détection d'indicateurs précoces - par exemple les fluctuations des chiffres clés du résultat - et, le cas échéant, agir en conséquence par anticipation. Grâce à la grande densité d'informations sur les données, le directeur des ventes peut en outre prévoir les coûts ou d'autres indicateurs de résultat, ce qui lui permet de se prononcer chaque mois sur le résultat annuel escompté de son site.

La mise en œuvre de la solution Predictive Analytics

L'utilisation de l'analyse prédictive - l'automatisation de l'extrapolation mensuelle roulante - permet à l'entreprise d'augmenter massivement la densité des informations. Des adaptations et des simulations étendues sont désormais possibles à tout moment sur une base de données calculée automatiquement. Les processus de contrôle de gestion sont allégés et plus efficaces.

Les méthodes de prévision que nous utilisons sont issues de l'analyse classique et récente des séries temporelles. Cela permet de prendre en compte toutes les variables possibles, telles que les évolutions saisonnières, les tendances, les calendriers et les effets des vacances. Dans la mesure où cela s'avère utile pour les séries temporelles, il est également possible d'utiliser des méthodes d'apprentissage automatique telles que les réseaux neuronaux, les arbres de classification et de régression.

La granularité matérielle de la planification dépend de la structure organisationnelle ainsi que des exigences des clients et diffère fortement entre l'industrie, les services et le commerce. La granularité temporelle est généralement définie par le mois civil. L'horizon temporel de la planification, c'est-à-dire le nombre de périodes à prévoir dans le futur, peut être fixe ou flexible. Dans le cas de la planification glissante, par exemple, l'horizon est de plus en plus court à chaque nouvelle prévision, alors que les périodes les plus anciennes, initialement planifiées/prévues, ont déjà été remplacées par les données réelles.

Le résultat convaincant du projet est un déroulement clairement structuré des prévisions mensuelles des chiffres d'affaires des différents sites. 12 prévisions de chiffre d'affaires annuel glissant, générées automatiquement au niveau des sites, ainsi que le chiffre d'affaires différencié selon le type de carburant et le chiffre d'affaires du magasin sont affichés. Les risques liés aux sources d'erreur et aux pannes de coordination ont pu être largement réduits ; les rapports réguliers fonctionnent de manière uniforme et sans problème.

Les événements de planification peuvent désormais être organisés de manière plus efficace en créant, au moyen des prévisions, des valeurs par défaut qui sont ensuite transférées dans le processus de budgétisation. Sur la base de ces valeurs prévisionnelles générées de manière entièrement automatisée, les responsables de la planification peuvent modifier les valeurs s'ils doivent s'attendre à une baisse du chiffre d'affaires en raison de circonstances non prévues ou non influençables - par exemple un chantier.

Résultat obtenu

Il est désormais possible d'établir des prévisions glissantes à long terme sur une base mensuelle, ainsi que des prévisions hebdomadaires ou quotidiennes à long terme. Il est également possible de prévoir les coûts par site, ce qui permet une évaluation précoce et à long terme des sites. En principe, les 314 sites peuvent désormais faire l'objet de prévisions complètes. Mais les procédures peuvent également être appliquées au niveau de l'entreprise, par exemple pour la prévision à long terme du volume de vente et du chiffre d'affaires du mazout.

En appuyant sur un bouton, le controlling central se voit offrir une grande valeur ajoutée analytique dans le contexte de l'évaluation des sites à court, moyen et long terme, mais aussi pour évaluer l'ensemble de Coop Mineraloel AG. De nouvelles informations sur les sites apparaissent, les processus de collaboration entre le contrôle de gestion central et les chefs de vente peuvent être organisés de manière plus efficace. L'automatisation permet d'une part de supprimer de nombreuses tâches manuelles ; d'autre part, des aides à l'analyse intelligentes (monitoring) soutiennent la surveillance de la qualité des données. Grâce à la densité des informations nouvellement acquises et aux nouvelles prévisions, par exemple les quantités vendues de certains produits, les processus logistiques peuvent être optimisés. De plus, les capacités temporelles libérées permettent au management d'organiser spontanément des événements de planification non planifiés.

Avantages

  • Moins de dépenses pour les activités sans valeur ajoutée
  • Des résultats plus précis et une plus grande transparence grâce à une densité d'informations accrue
  • Mise en évidence des liens et des interdépendances interfonctionnelles (entre les différents secteurs de l'entreprise) grâce à la divulgation des chaînes de causes et d'effets.
  • Réactivité considérablement accrue grâce à l'automatisation - l'orientation calendrier appartient de plus en plus au passé
  • Des prévisions objectives qui donnent une image basée sur les faits
  • Utilisation multiple et réutilisation des algorithmes fournis par s-peers
  • Grand choix de possibilités d'évaluation avec une qualité assurée
  • Possibilité d'évaluation précoce des performances par simulation

Technologies utilisées

 
"Grâce au soutien compétent de s-peers, nous avons pu mettre en place un modèle de prévision au sein de la SAC qui permet au contrôle financier d'établir à tout moment des prévisions glissantes de manière entièrement automatisée. Cela a permis de réduire considérablement le risque d'erreurs et de décharger les services spécialisés. Une situation gagnant-gagnant pour toutes les parties concernées".
Photo de profil Marc Salathe
Marc Salathe
Responsable des finances et de l'informatique, membre de la direction, Coop Mineraloel AG

Publié par :

Dr. Stefan Lieder

Ancien directeur de l'atelier Data Science

AUTOR:IN

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