PredictOps Retail

PredictOps : IA prédictive pour le commerce

PredictOps
La science au service
du commerce

Le premier algorithme de Machine Learning spécifiquement entraîné sur 45 ans de données transactionnelles et sociodémographiques françaises pour modéliser le Chiffre d'Affaires prévisionnel de vos points de vente, validé par simulation sur l'historique.

Accès étude à partir de la plateforme PredictOps : sur devis.

±5%
Précision sur les CAP
Simulation systématique sur l'historique validée
45 ans
Données historiques
Base propriétaire inégalée (depuis 1981)
SDIS 25
Modèle éprouvé
Technologie d'origine Pompiers
FEMTO-ST
Recherche IA
Labo. CNRS Besançon
L'histoire

Né pour les urgences. Perfectionné pour le retail.

PredictOps est d'abord une technologie de sécurité civile. C'est ce qui garantit sa robustesse pour l'estimation de chiffre d'affaires.

01

La genèse : le SDIS 25

Confrontés au défi d'optimiser les ressources humaines et matérielles face à des crises de plus en plus imprévisibles, les Sapeurs-Pompiers du Doubs (SDIS 25) s'associent à SAD Marketing pour développer un modèle prédictif d'interventions spatiales.

02

La rigueur académique : FEMTO-ST

Le laboratoire FEMTO-ST (CNRS/UFC/ENSMM) apporte la validation scientifique en IA. Les modèles intègrent des variables spatiales complexes pour détecter les risques émergents.

03

La transposition au retail

Les mêmes techniques de modélisation mathématique et de prédiction géospatiale sont appliquées à la problématique du chiffre d'affaires commercial. Si c'est assez précis pour sauver des vies, c'est assez précis pour votre expansion.

Méthodologie

Comment PredictOps calcule votre CA ?

1

Ingestion multi-sources

Données census INSEE, flux mobiles agrégés, bases de données de vente transactionnelles historiques depuis 1981, concurrentiels et flux SIRENE.

2

Modélisation de la zone de chalandise réelle

Génération d'isochrones dynamiques qui tiennent compte des obstacles physiques, attracteurs urbains, des temps de parcours réels et des frontières psychologiques.

3

Calcul du potentiel de consommation

Application de la loi de Huff modifiée : estimation de la demande captable face à l'attractivité du point de vente, le concept, les prix et la concurrence.

4

Ajustement par l'historique

Le modèle machine learning affine la prédiction finale à partir de centaines de comportements d'achat réconciliés, pour livrer votre prévision de chiffre d'affaires de manière irrévocable.

Questions sur PredictOps Retail

Tout ce que vous devez savoir sur nos solutions.

Quelle est la précision réelle de PredictOps Retail ?

Nos modèles sont validés par des processus de simulation systématique sur l'historique de plus de 45 ans de données réelles (depuis 1981) pour estimer le chiffre d'affaires prévisionnel de vos futurs magasins.

Quelles données sont utilisées par l'algorithme ?

PredictOps ingère plus de 200 variables quantitatives et qualitatives : flux de population mobiles (téléphonie), données census INSEE (CSP, revenus, âge), attractivité concurrentielle, flux SIRENE, trafic routier, et notre propre base historique propriétaire.

En quoi PredictOps Retail diffère d'un outil de géomarketing classique ?

La plupart des logiciels se contentent de vous afficher des isochrones et de comptabiliser la population (donnée brute). PredictOps est une intelligence décisionnelle : l'algorithme mouline ces données et vous livre directement des prévisions de Chiffre d'Affaires.

Combien coûte une étude PredictOps ?

PredictOps est proposé sur devis. Le coût d'accès dépend du nombre d'implantations à analyser, de la complexité de votre secteur, et de vos besoins d'intégration de données propres. Contactez-nous pour une estimation personnalisée.

Combien de temps faut-il pour obtenir une étude ?

Grâce à notre infrastructure algorithmique automatisée, couplée à la vérification humaine experte, nous livrons une analyse complète sous 5 jours ouvrés après la validation de la mission et la réception de vos éléments.

Le modèle s'adapte-t-il à mon secteur d'activité (mode, alimentaire...) ?

Oui. Nous calibrons l'algorithme pour votre concept spécifique. Que vous soyez dans la restauration rapide, l'équipement de la personne, ou le bricolage, PredictOps apprend les drivers de performance de votre marché.

Prenez-vous en compte l'inflation et la conjoncture ?

Absolument. Nos réseaux de neurones sont nourris de variables macro-économiques (inflation, pouvoir d'achat estimé localement) afin d'ancrer le CA prévisionnel dans la réalité conjoncturelle du moment.

PredictOps Retail peut-il estimer le transfert (cannibalisation) ?

Oui. L'algorithme intègre la notion de cannibalisation commerciale : il simule l'impact d'une nouvelle ouverture sur vos points de vente existants dans le même bassin de consommation.

Faut-il vous fournir nos données de ventes ?

C'est conseillé mais pas obligatoire. Appliquer le modèle sur vos données réelles passées permet d'entraîner et d'affiner considérablement la précision algorithmique pour vos futures ouvertures.

Vos données géomarketing sont-elles sécurisées et conformes RGPD ?

Tous nos traitements, notamment sur les flux mobiles, reposent sur des données agrégées et anonymisées conformément à la législation européenne. Vos données propriétaires restent strictement cloisonnées.

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Nos experts analysent vos variables et vous remettent une estimation sous 5 jours ouvrés.