DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | MERZOUG, MAnal | - |
dc.contributor.author | SAHEL, MAnar | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-29T07:36:11Z | - |
dc.date.available | 2024-09-29T07:36:11Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/695 | - |
dc.description | Supervisor : Dr. Chaib Souleyman | en_US |
dc.description.abstract | Sales route optimization is a critical challenge for companies in various sectors,
impacting operational costs, sales team productivity, and customer satisfaction. This
project presents a novel solution for SAHM Technologies that leverages machine learning
and spatial analysis techniques to automate and optimize sales routes.
The proposed method utilizes clustering algorithms to segment customer locations
based on geographical proximity and other relevant parameters. This creates efficient
and well-balanced sales zones, further tailored to ensure manageable workloads for
sales representatives while accounting for specific operational cycles. This automation
streamlines the route planning process, minimizing manual efforts and associated errors.
The implemented system integrates advanced algorithms with user-friendly interfaces,
empowering sales managers to design optimized delivery routes, generate permanent
journey plans, access valuable route statistics, and suggest optimal visit cycles
for clients. This solution offers significant benefits, including reduced operational costs,
improved sales team productivity, enhanced customer satisfaction, and data-driven insights
for strategic planning. ***
L’optimisation des routes de vente représente un défi critique pour les entreprises
de divers secteurs, impactant les coûts opérationnels, la productivité des équipes de
vente et la satisfaction des clients. Ce projet présente une solution novatrice pour SAHM
Technologies qui exploite les techniques d’apprentissage automatique et d’analyse spatiale
pour automatiser et optimiser les routes de vente.
La méthode proposée utilise des algorithmes de regroupement pour segmenter les
emplacements des clients en fonction de la proximité géographique et d’autres paramètres
pertinents. Cela crée des zones de vente efficaces et bien équilibrées, adaptées pour
garantir des charges de travail gérables pour les représentants commerciaux tout en
tenant compte des cycles opérationnels spécifiques. Cette automatisation simplifie le
processus de planification des routes, minimisant les efforts manuels et les erreurs associées.
Le système mis en oeuvre intègre des algorithmes avancés avec des interfaces conviviales,
permettant aux responsables commerciaux de concevoir des itinéraires de
livraison optimisés, de générer des plans de voyage permanents, d’accéder à des statistiques
précieuses sur les routes et de suggérer des cycles de visite optimaux pour les
clients. Cette solution offre des avantages significatifs, notamment une réduction des
coûts opérationnels, une amélioration de la productivité des équipes de vente, une satisfaction
client accrue et des informations basées sur les données pour la planification
stratégique. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | Sales Route Optimization | en_US |
dc.subject | Clustering Algorithms | en_US |
dc.subject | Spatial Analysis | en_US |
dc.subject | Machine Learning | en_US |
dc.subject | Route Planning | en_US |
dc.subject | Customer Visit Schedules | en_US |
dc.title | Geospatial and Predictive Optimization of Sales Routes: Beat Optimization Using Machine Learning Techniques | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Ingénieur
|