Contexte
Une multinationale opérant sur 13 marchés africains souffrait de données en silos, de dépendance excessive envers les analystes et de prévisions commerciales imprécises — limitant l'agilité stratégique aux niveaux régional et global.
Mission
Bâtir et mettre à l'échelle un data lakehouse moderne, permettre à 150+ utilisateurs métier d'être autonomes, et déployer des modèles prédictifs pour optimiser les commissions et le churn.
Architecture & Déploiement
Déploiement d'un lakehouse Snowflake. Création de couches Tableau en libre-service alignées sur les KPIs stratégiques. Développement de modèles XGBoost pour l'optimisation des commissions, la prédiction du churn et la prévision de la demande. Boucles analytiques pré/post-campagne intégrées.
Résultats
150+ utilisateurs BI autonomes, +7 points de précision sur les prévisions, +13% de revenus incrémentaux et 40% de contribution au chiffre d'affaires retail dès la première année.