RAPPORT
D'ANALYSE

2023

red labeled bottles on dark background

SOMMAIRE

PROBLÉMATIQUE

SOLUTION CENTRALISÉE

MÉTHODOLOGIE

RÉSULTATS DES VENTES

RÉSULTATS DES OUTLIERS

CONCLUSION

problématique

  • ERP non relié au site de vente en ligne (CMS)
  • Outils actuels artisanaux

Impactes:

  • Gestion des stocks difficile
  • Analyse des ventes en lignes difficile

Solution

Rapprochement des données à l'aide du fichier de liaison

TABLE INFORMATIONS PRODUIT

TABLE DE LIAISON

TABLE DES VENTES (CMS)

Analyse difficile des données

Analyses facilitées avec des données directement jointes

Methodologie

1. Découverte des données

  • a. Déterminer les types de données
  • b. Comprendre les données
  • c. Déterminer les clés à utiliser

Clés déterminées:
- ERP: product_id [PK]
- CMS: sku [PK]
- Liaison: product_id [PK] - id_web [FK]

  • d. Visualiser les points particuliers

2. Nettoyage des données

  • a. Vérification des valeurs manquantes
  • b. Vérification des doublons :

Tous les identifiants de ventes (sku) sont doublés
Tous les post_type différents de "product" ne sont pas taxable et donc sont archivés

  • c. Vérification des clés (unicités)
  • d. Supprimer les données nulles
  • e. Archiver les données non-utiles

3. Analyse des données

a. Fusion des données ERP avec liaison grâce au product_id communs
perte de 91 produits qui ne sont pas renseignés dans les données liaison

b. Fusion des précédentes données avec les données CMS grâce à l'id_web et sku
aucune perte de donnée

4. Analyse des ventes

a. Création d'une série de montant total par produit
montant total = prix unité * quantité vendue

b. Récupération du montant total des ventes en ligne
Filtre des ventes faites en ligne (onsale_web) puis somme de tous les "montant total"

5. Analyse des outliers

  • a. Déterminer la distribution à l'aide de la moyenne, la médiane et éventuellement du mode
    ou par un histogramme
  • b. Déterminer le meilleur algorithme pour cibler les outliers
  • c. Vérifier la véracité des premiers outliers

Résultats des ventes

Top 5 du plus gros chiffre d'affaires en ligne:

  • Champagne Gosset Grand Blanc de Blancs - 96 u - 4704
    art. : 4334
  • Champagne Gosset Grand Rosé - 87 u - 4263
    art. : 4144
  • Cognac Frapin VIP XO - 13 u - 2288
    art. : 4402
  • Champagne Gosset Grand Millésime 2006 - 30 u - 1590
    art. : 4142
  • Champagne Gosset Grande Réserve - 40 u - 1560
    art. : 4141

Chiffre d'affaires en ligne total:
70'568 €

Résultats des outliers

La variable price est décrite de la façon suivante:

  • moyenne = 32.5
  • médiane = 23.55
  • skewness = 2.59

Inutile de vérifier le mode, car les 2 premières valeurs ne se valent pas
--> distribution non Gaussienne (dissymétrique)

Skewness supérieur à 0
--> distribution vers la droite

Les outliers impactent grandement la moyenne, donc il est primordial d'utiliser la médiane comme élément de référence.

Utilisation du Inter-Quartile Range pour définir les outliers

32 outliers recensés d'une valeur de 85 à 225

INCohérences

  • Prix et stocks négatifs
  • id_web manquants -> lignes supprimées
  • id_web est écrit de différentes formes (12345 | 1234-5 | boncadeau25)
  • plusieurs colonnes ont des valeurs nulles: ["tax_class", "post_content", "post_password", "post_content_filtered"]
    -> colonnes supprimées
  • toutes les lignes de webinfos sont en double
    -> filtre sur ["post_type"] == "product" lignes gardées et les autres archivées
  • plusieurs colonnes n'ont pas de valeurs: ["virtual", "downloadable", "rating_count", "average_rating", "post_parent", "menu_order", "comment_count"]
    -> colonnes supprimées
  • plusieurs colonnes n'ont pas d'informations utiles à l'analyse de vente: ["post_status", "comment_status", "ping_status","tax_status", "post_type", "post_mime_type"]
    -> colonnes archivées (avec le sku en clé)
  • plusieurs descriptions ont des balises HTML intégrées df_webinfos["post_excerpt"]
    -> balises supprimées avec une fonction créée

conclusion

La solution la plus efficiente pour effectuer des analyses de ventes et gérer le stock efficacement:

  • rapprocher les deux fichiers de données (ERP et CMS) entre eux à l'aide d'un fichier de liaison
  • séparer dans un autre fichier les données non-utiles aux analyses (comme les descriptions de produits, leur liens, etc...)
  • être vigilant et procéder à des contrôles réguliers des différents prix unitaire et stocks renseignés pour éviter des erreurs d'analyses et avoir un meilleur contrôle de son stock

Boutique en ligne de vins et spiritueux.

Boutique en ligne de vins et spiritueux.

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