Le passé, expliqué
CA, marge, stock, offre, client : chaque KPI relié aux autres.
Tous les KPI du retail, calculés justes et vite. Et une IA neuronale qui chiffre ce que chaque magasin peut encore vendre.
Il ne parle pas.
Il ne devine pas.
Il calcule.
CA, marge, stock, offre, client : chaque KPI relié aux autres.
Ce que chaque magasin, rayon et produit peut encore vendre, grâce à son jumeau digital.
Sous-performance, surexposition, opportunités latentes : repérées avant qu’elles coûtent.
La demande à venir, et le stock qui suivra… ou pas.
Chaque KPI est noté de 1 à 5 sur ce qu’il vous apporte. Plus la note est haute, plus il vous faudrait d’équipes, de temps et d’expertise pour l’obtenir seul.
250+KPI calculés
Ce que chaque rayon aurait dû vendre, face à 10 à 30 magasins comparables, recalculé chaque jour.
La demande par produit et par magasin, non contrainte par le stock, calculée par réseau neuronal.
Score 0–10 normalisé sur le trafic, taux de déclencheur et tiers : Gold Star, Star, Niche, Complément, Bad.
La probabilité de trouver sa taille, pondérée par le potentiel du magasin, et la détection des mauvaises répartitions.
Moneymaker, Local Gem, Clearance, Missed Sizes… chaque opportunité chiffrée et envoyée à la bonne équipe.
Score composite 0–10 ventes, stock et démarque, par produit et par magasin.
Chaque levier de la progression isolé : trafic, conversion, prix, démarque, UPT, sur tous les axes produit.
L’adéquation du stock aux clusters clients du magasin, et la cible à l’appétence inhabituelle.
Mesurée sur les seuls jours-magasins qui portent un objectif ; sous-objectifs UPT, panier et transactions générés.
Planning horaire ou hebdomadaire intégrant météo et température, estimation finale face à l’objectif.
Progression du CA moins progression du trafic, sur les seuls jours comparables et fiables.
14 attributs générés par IA (couleur, matière, motif, cible…) et sensibilité de chaque catégorie à la température.
Trafic incohérent mis en quarantaine, synchronisation trafic et tickets, fraîcheur de chaque indicateur.
Sur le réseau total ou sur le seul magasin : deux dénominateurs, deux lectures.
APS, Store Selling, Items et Stock Efficiency : ce que rapporte la largeur d’offre.
Marge réalisée face à la marge initiale, prix moyen avec retours, plein tarif.
Magasins comparables, année custom alignée sur les événements, taux de change constant.
Activité sur année glissante, churn paramétré, canal attribué ticket par ticket.
CA, marge, trafic, conversion, panier, UPT, stocks : transmis par l’enseigne ou calculés directement.
Ce que vous obtenez aux niveaux 1 et 2, aucun tableur ne vous le donnera.
C’est pour ça que sans le moteur, les IA n’ont rien à dire.
Chaque modèle est testé hors échantillon, suivi dans le temps et surveillé contre les dérives.
Sa performance se mesure en magasin, pas en démo.
Objectif : une base de calcul en laquelle vos équipes ont confiance.
Vous décidez.
nostress calcule.