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Dealer Services Corporation réduit son exposition au risque grâce aux analyses prédictives d’Information Builders


Rédigé par Communiqué de Information Builders le 21 Juillet 2010

Spécialisée dans le financement des stocks, la société DSC s’appuie sur WebFOCUS RStat pour prédire les tendances et optimiser son processus décisionnel



Information Builders, leader indépendant des solutions de Business Intelligence (WebFOCUS) et d’intégration (iWay Software), annonce le déploiement de sa solution d’analyse prédictive WebFOCUS RStat par Dealer Services Corporation (DSC), un acteur majeur du financement des stocks de véhicules automobiles pour les revendeurs indépendants, afin d’améliorer la qualité de ses processus décisionnels.

Premier acteur indépendant des États-Unis sur le marché du financement des stocks de véhicules d’occasion et de différents autres produits commercialisés par des réseaux de revendeurs indépendants ou franchisés, DSC apporte un soin particulier au suivi des transactions avec ses clients et à leurs modes de règlement – principalement pour éviter une inflation de ses crédits. DSC souhaitait en particulier s’équiper d’une solution pour prévoir les futurs besoins de financement de ses clients et leur capacité de remboursement – en fonction de l’expérience tirée de leurs comportements antérieurs.

« L’un des principaux avantages de l’implémentation de WebFOCUS RStat a été de nous permettre de largement anticiper la récession touchant le marché automobile afin que nos gestionnaires aient le temps d’ajuster leurs réserves financières, de renforcer leurs critères de prêt et d’examiner plus attentivement les stocks individuels de chaque revendeur afin de réduire l’exposition au risque tant de DSC que de ses clients, » se félicite Chris Brady, CIO de Dealer Services Corporation. « DSC en est d'autant plus profitable aujourd'hui que nous savons quel chiffre d'affaires nous pouvons réaliser et quels sont les facteurs clés qui peuvent causer des turbulences au cours des six mois à venir et que nous devons intégrer dès aujourd’hui à nos plans d’actions. »

DSC a choisi la plate-forme intégrée de Business Intelligence et de Datamining WebFOCUS RStat pour extraire
les données de ses systèmes transactionnels, les reformater, développer un modèle prévisionnel à l’aide de ses outils analytiques et exécuter des analyses en batch afin d’optimiser l’ensemble de ses processus décisionnels. Grâce au déploiement de WebFOCUS RStat, DSC peut désormais prévoir les dates d’encaissement des véhicules,
les éventuels accroissements de stocks à financer, etc. La précision des résultats est telle que DSC a constaté que l’écart entre son chiffre d’affaires réel et prévisionnel est généralement de l’ordre de 2 %.

Cette réussite a valu à Chris Brady, Directeur informatique (CIO) de DSC d’être distingué lors des prestigieux
« CIO 100 Awards » attribués en 2010 par CIO Magazine pour l’utilisation innovante des technologies d’analyse prédictive et de Business Intelligence d’Information Builders.

Au-delà de la mise en œuvre de WebFOCUS RStat pour répondre à ses besoins d’analyse prévisionnelle, DSC utilise également la plate-forme WebFOCUS comme système standard de Business Intelligence. Ce choix lui a permis de s’équiper d’un environnement complet de reporting, remplaçant avantageusement ses anciens outils basés sur de simples feuilles de calcul par des tableaux de bord, permettant de réaliser des graphes des indicateurs clés de performance, d’améliorer la précision de reporting d’ensemble et d’économiser des centaines d’heures de travail par semaine.

« Dans une industrie ou les risques sont élevés et les marges d’erreur extrêmement faibles, la capacité à prévoir précisément les tendances du marché constitue un avantage concurrentiel incomparable, ajoute Gerald Cohen, fondateur et CEO d’Information Builders. DSC rentabilise pleinement ses investissements dans nos technologies WebFOCUS en les mettant en œuvre pour rationaliser son reporting et pour maximiser la qualité des prévisions de tendances qui jouent un rôle critique dans son business model. »




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