Contexte‍

Un grand distributeur français faisait face à une menace concurrentielle : un nouvel acteur proposait une livraison de courses à domicile plus économique grâce à un modèle logistique innovant. Confronté à des coûts de livraison très élevés, le distributeur souhaitait créer un nouveau service permettant à la fois d’optimiser ses propres livraisons et de le proposer à d’autres e-commerçants.

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Approche‍

Pendant 6 mois, une équipe de 8 experts (mathématiciens, data scientists, développeurs) a travaillé à la modélisation mathématique du problème. Un algorithme de yield management a été conçu pour influencer les choix de créneaux clients et construire des tournées de livraison ultra-optimisées. Un POC a été testé dans 2 hubs logistiques.‍

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Impact‍

Le service est passé en production, avec près de 50 000 commandes optimisées, permettant une réduction de 7 % des coûts de livraison (jusqu’à 10 % en simulation). En parallèle, les équipes data du client ont gagné en compréhension des comportements utilisateurs et de leur sensibilité au prix.

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