Analytics prédictif pour chaîne de restauration
Chaîne de restauration
Contexte
Saveurs & Co, chaîne de 25 restaurants, faisait face à un gaspillage alimentaire important et à des difficultés pour anticiper la fréquentation. Le manque de visibilité sur les données rendait le pilotage opérationnel complexe.
Le défi
Centraliser les données de 25 points de vente, prédire la fréquentation et les commandes pour optimiser les approvisionnements, tout en fournissant des dashboards accessibles aux managers terrain.
Notre solution
Nous avons construit une plateforme analytique centralisant les données de vente, météo, événements locaux et historiques. Un modèle prédictif ML anticipe la fréquentation à 7 jours avec 88% de précision, permettant d'ajuster les commandes en temps réel.
Où vivent les données
Les ventes consolidées des 25 sites disent tout de la santé de l'enseigne, site par site. Elles sont hébergées sur une infrastructure dédiée à ce seul client. Le modèle prédictif a été entraîné sur ces données pour lui, et n'alimente aucun modèle partagé avec d'autres enseignes : les habitudes de consommation de son réseau restent son actif, pas celui d'un éditeur.
Comment ça s'intègre
Le principe est toujours le même : un noyau intelligent se greffe sur ce qui existe déjà, et la décision reste à vos équipes.
Schéma de principe : votre architecture finale peut différer selon les conclusions de notre étude.
Résultats
Grâce aux prédictions de Diamontis, nous commandons juste ce qu'il faut. La réduction du gaspillage a un impact direct sur nos marges et notre démarche RSE. Les managers adorent les dashboards.Julie R. - CEO
Nos clients nous demandent la confidentialité. Les études de cas présentées ici portent sur des missions réelles, mais le nom des sociétés et des personnes citées est modifié, et les propos rapportés sont reformulés avec leur accord. Les résultats indiqués sont ceux constatés dans ce contexte précis : ils varient selon le projet, le volume de données disponible et l'organisation du client.