Thèse soutenue

Effets des jours ouvrables sur la prévision à court terme du trafic du courrier de La Poste

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Auteur / Autrice : Tebra Mokaddem Faradji
Direction : Mohamed BoutaharAnne Péguin-Feissolle
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences économiques
Date : Soutenance le 25/10/2012
Etablissement(s) : Aix-Marseille
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Sciences Economiques et de Gestion d'Aix-Marseille (Aix-en-Provence ; 2000-....)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Boutahar, Anne Péguin-Feissolle, Michel Terraza, Jamel Trabelsi, Xavier Ambrosini
Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Terraza, Jamel Trabelsi

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Aujourd'hui, La Poste se trouve dans une situation particulièrement délicate au regard des mutations de son environnement économique. Pour répondre à ses nouveaux enjeux, elle doit développer sa planification stratégique, dans laquelle la prévision de son chiffre d'affaires joue un rôle particulièrement crucial. Or, à l'heure actuelle, les méthodes utilisées par la Direction Stratégique, notamment pour traiter la question de l'effet jours ouvrables, ne sont pas optimales et l'entreprise cherche à les améliorer. Notre thèse, réalisée en convention CIFRE avec la Direction Marketing Stratégique de La Poste, s'inscrit dans ce questionnement. Notre recherche vise plus spécifiquement à déterminer quels sont les meilleurs modèles économétriques pour la prévision du chiffre d'affaires du courrier. On se penche dans un premier temps sur la question de l'effet jours ouvrables que l'on traite à l'aide de méthodes de prévision, afin d'en obtenir une analyse approfondie. Puis on cherche à déterminer des modèles de prévisions adaptés à chaque type de clientèle et, enfin, au chiffre d'affaires totales. Pour l'entreprise, cette recherche vise à élaborer un outil fiable de prévision et d'aide à la décision. Au point de vue théorique, le principal apport de notre travail réside dans l'utilisation de modèles de prévision pour analyser l'effet jours ouvrables, à la place de l'utilisation d'outils de détection automatique.