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1 Candidate : Manel MAAMAR Directeurs de thèse : Vincent MOUSSEAU, Professeur. : Wassila OUERDANE, Maitre de Conférences. Organismes daccueil: LGI, PLACE.

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1 1 Candidate : Manel MAAMAR Directeurs de thèse : Vincent MOUSSEAU, Professeur. : Wassila OUERDANE, Maitre de Conférences. Organismes daccueil: LGI, PLACE DES LEADS Réunion équipe2 LGL. ECP 17/01/2013 Thèse CIRFE Modélisation et optimisation multicritère dune place de marché de Leads (adéquation offre/demande)

2 Plan 1- Formation 2- Place des leads 3- Problématique 4- Modèle proposé 5- Conclusion et perspectives 2

3 Formation Depuis Octobre 2012: Doctorante au Laboratoire Génie Industriel, Ecole Centrale Paris : Master 2 recherche informatique spécialité Algorithmes et Modèles de lInformation (AMI). Université de Caen : Master 1 et Master 2 informatique option informatique académique (recherche).Université de Constantine (Algérie) : Licence mathématiques et informatique appliqués aux Sciences (MIAS) option informatique fondamentale. Université de Constantine (Algérie). 3

4 Stages Mars -Sep 2012: Stage de recherche de Master au laboratoire de Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen (GREYC). Jeux stochastiques de Stackelberg bayésiens partiellement observables : Modèle et Algorithme. Fév - Juin 2011: Stage de recherche de Master au laboratoire de modélisation et implémentation des systèmes complexes. Réalisation dun outil de génération de graphes temporels (Durational Action Timed Automata) à partir des réseaux de Petri temporellement temporisé. Fév -Juin 2009: Stage de licence au laboratoire de modélisation et implémentation des systèmes complexes. Conception et réalisation dun site web dynamique pour un organisme de e-Learning. 4

5 Place des leads Place des Leads (PdL) est une place de marché de « leads ». Traditionnellement utilisé par les forces commerciales pour désigner un contact qualifié et en phase dachat. Un « lead » peut être défini dans un contexte web plus globalement comme un contact qualifié et prêt à effectuer une action (achat, devis, demande de RDV, demande de documentation, abonnement newsletter, …). Lobjectif technique global est doptimiser le fonctionnement de cette place de marché. 5

6 Problématique « laffection des leads aux clients » cest-à-dire établir une correspondance en temps réel entre loffre et la demande. Coté « offre » : PdL reçoit une quantité importante de leads en temps réel. La topologie de ces leads est définie par les valeurs des différents champs des formulaires qui ont permis de les créer ( âge, département, …) ainsi que leur date darrivée et leur prix dachat. Coté « demande » : les clients de PdL passent des commandes et peuvent filtrer les leads quils souhaitent recevoir selon de multiples critères (ancienneté du lead (< 1h, < 12h, < 24h, …) ; achat en exclusivité ou non ; nombre de leads souhaités par mois, par jour, par heure ; etc). 6

7 Problématique PdL 7 Déposer des commandes Client Fournisseur Recevoir leads Déposer des leads Affecter les leads aux commandes extends

8 Mode de traitement actuel Algorithme Scoring-commandes Début Filtrer les commandes quon souhaite garder ( Produit, nombre de leads reste à livrer, type de transmission,…). Définir un ordre de priorité ( filtre, dernière livraison). Fin Algorithme Scoring-leads Début Filtrer les leads quon souhaite garder ( Produit, filtre apporteur, filtre commande,..). Définir un ordre de priorité ( Score). Fin Algorithme Distribution Début Scoring-commandes Pour chaque commande Scoring-leads Vérifier quota Affecter leads selon quota Fin 8

9 Variables à optimiser Chiffre daffaire = prix-vente * volume. Satisfaction des commandes (60% du besoin quotidien). Satisfaction des fournisseurs. Marge = chiffre daffaire - coût. Fraîcheur du lead. 9

10 Modèle proposé Données: C : ensemble de n commandes (de filtre f i, dun prix p i, dun volume global vg i, dun volume par heure vh i,dun volume par jour vj i et dun volume par mois vm i pour i {1,..,n}). L : ensemble m leads ( de nombre de reventes r j pour j {1,..,m}). Modélisation de laffectation: Codage binaire: x ij vaudra 1 si le lead j est affecté à la commande i, ou x ij =0 sinon. Une façon daffecter les leads aux commandes est décrite par un vecteur X= (x 11,….x nm ). Modélisation sous forme matricielle: 10 Lead commande 1……..m 1x 11 …………..……x ij …….. n……………….x nm

11 Modèle proposé Algorithme de prétraitement (Filtre): Début c i C l j L Si l j respecte f i garder x ij Si c i Commande-exclusive K k {x ij } Sinon K k {x ij } FinSinon FinSi Fin K ={ x ij / c i est une commande exclusive}. K ={ x ij / c i est une commande non exclusive}. 11

12 Modèle proposé Fonction objectif: Max (CA( x ij ) = I,j n,m p i x ij ) Contraintes: Volume: i n x ij min ( vg i, vh i, vj i, vm i ) Nombre de reventes et exclusivité: r j +3 j m / (ij) K x ij + j m / (ij) K x ij 3 12

13 Conclusion Etude bibliographique. Modélisation et implémentatin dun simulateur de la plate forme place des leads. Formalisation du problème (optimisation monocritère). 13

14 Perspectives À court terme: Implémentation du modèle monocritère ( Cplex et Java). Optimisation multicritère. À long terme: Temps réel de loffre/demande de leads. Prise en compte dun modèle stochastique de loffre et de la demande dans la phase doptimisation. Elaboration dun système de pilotage de la place de marché de Leads. 14

15 15 Merci


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