Contexte et Objectifs

Un leader de la location automobile était confronté à des défis significatifs en raison de la hausse des coûts directs, notamment en maintenance. L'imprévisibilité des coûts, associée au fait que les contrats ne sont renouvelés que tous les quatre ans, les laissait avec un contrôle limité sur leurs dépenses.

Ignorer ces complications pourrait entraîner une augmentation des coûts, réduire les marges bénéficiaires et nuire à leur compétitivité sur le marché.

En entreprenant ce projet, le loueur visait à mettre en place des contrôles rigoureux sur ses dépenses, à identifier les concessionnaires ayant des schémas de coûts anormaux et à améliorer leur compréhension des fréquences de maintenance.

Les gains potentiels incluaient une réduction des coûts, une efficacité opérationnelle améliorée, et un renforcement de la position financière.

Démarche

Nous avons adopté une approche structurée :

• Le projet a commencé par la capture des exigences détaillées et la collecte des données du client.

• Un contrôle minutieux de la qualité des données a été effectué pour garantir leur précision.

• Nous avons ensuite conçu le processus Extract, Transform, Load (ETL) dans Anatella, qui impliquait l'extraction de données de dossiers spécifiques, leur combinaison et nettoyage, et la génération de fichiers de sortie adaptés pour Power BI.

• Un tableau de bord interactif Power BI a été développé pour faciliter l'analyse des prix et des fréquences, permettant à notre client de comparer les coûts moyens de maintenance et les fréquences d'activité parmi différents concessionnaires. Le tableau de bord a fourni des insights précieux à travers des représentations visuelles, soutenant les processus de prise de décision.

• Des boucles de rétroaction régulières avec le client ont assuré l'alignement et l'adaptabilité tout au long du processus de développement itératif.

• Enfin, des séances de transfert de connaissances et de documentation complète ont été réalisées pour équiper le client des outils nécessaires afin de tirer parti du tableau de bord efficacement.

Résultats

L'impact du projet a été significatif.

• Le tableau de bord Power BI a permis au client d'identifier les concessionnaires avec des schémas de coûts anormaux et des fréquences de maintenance, conduisant à des insights exploitables qui ont permis des réductions de coûts significatives.

• La combinaison de la prise de décision et de la supervision opérationnelle améliorée a positionné le loueur pour mieux gérer ses coûts et optimiser ses stratégies de maintenance.