Optimisation des prix (pricing) : détermination des prix les plus rentables selon la demande, la concurrence, les promotions, etc.
Revenue management : maximiser le chiffre d'affaires et la marge en ajustant les prix et les stocks.
Moteurs de recommandation : proposer les produits les plus pertinents aux clients (cross-sell, up-sell, personnalisation).
Prévision de la demande : anticiper les ventes pour optimiser les approvisionnements.
Aide à la décision : développer des modèles qui permettent aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions commerciales.
Les compétences recherchées sont typiquement :
Python (pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow/PyTorch selon les cas).
Machine Learning appliqué au pricing et aux recommandations.
Bonne maîtrise de la data science décisionnelle et de la modélisation.
GCP (Google Cloud Platform) est un plus (BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage...).
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