Guide d'utilisation - PT2QE (Pricing Tier 2 Quote Engine)¶

1. Introduction¶

PT2QE (Pricing Tier 2 Quote Engine) est un moteur de calcul de recommandations de prix personnalisées à la maille client × article. Il s'appuie sur les corridors de prix optimisés par PT1CE pour proposer des hausses de prix ciblées et maîtrisées.

Périmètre d'application : - ZOOM1 UNIQUEMENT : Le système traite exclusivement les offres du périmètre ZOOM1 - Offres valides : Conditions encore actives (DT_FIN > SYSDATE) - Types de conditions : ZFAP, ZFSP, ZIAP, ZISP - Séquences : A305, A565 - Historique : 4 derniers trimestres fiscaux complets

Scope temporel : Le système détermine automatiquement les 4 derniers trimestres fiscaux complets en interrogeant SYS_MD_CALENDRIER_SYSCO. Par exemple, si la date de référence est le 15 mars 2025 et que le trimestre Q1 2025 n'est pas encore terminé, le système utilisera Q4 2024, Q3 2024, Q2 2024, Q1 2024.

2. Prérequis obligatoires¶

2.1. Prérequis techniques¶

Système : - Windows (batch scripts fournis) - Python 3.8 ou supérieur - Accès réseau P:\PRD\Python\00_Commun\libs

Modules Python requis :

oracledb >= 1.4.0
pandas >= 2.0.0
numpy >= 1.24.0
openpyxl >= 3.1.0

Librairies Sysco : - sysco.application - sysco.db.oracle

Ces librairies doivent être accessibles via le PYTHONPATH configuré dans les scripts batch.

2.2. Prérequis métier¶

CRITIQUE : PT1CE doit avoir été exécuté au préalable

PT2QE ne peut pas fonctionner sans les tables PT1CE_OPTIMAL_* :

Lancer PT1CE (dossier PT1CE, fichier START.bat)
Exécuter PT1CE Option 1 : Application des nouveaux PAS/PRB
Exécuter PT1CE Option 2 : Finalisation des corridors optimaux
Vérifier la création des tables PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1/ZOOM2/ZOOM3

Tables de référence requises : - PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING : Correspondance ID_TC_CG/ID_TC_CIBLE → TYPE_CLIENT - PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING : Correspondance LC_SFC_CIBLE → TYPE_RESTAURANT - SYS_MD_CALENDRIER_SYSCO : Calendrier fiscal pour déterminer les 4Q - SYS_TARIF_SIMULATION : Offres de prix actuelles - SYS_FACTURE_LIGNE : Historique transactionnel

Données requises : - Au moins 4 trimestres fiscaux complets d'historique dans SYS_FACTURE_LIGNE - Offres de prix valides dans SYS_TARIF_SIMULATION - Mappings à jour dans PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING et PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING

2.3. Vérification des prérequis¶

Utiliser l'option 5 du menu principal pour vérifier :

PT2QE_Menu.bat
[Choisir option 5 - VERIFIER LES PREREQUIS]

Cette vérification contrôle : - Installation de Python et modules - Connexion Oracle à la base TARIFAIRE - Existence des tables PT1CE_OPTIMAL_ (prérequis critique) - Existence des tables PT2QE_ (si déjà exécuté) - Présence des tables de mapping - Fichier capping_type_client.csv dans inputs/

Erreur critique : Si les tables PT1CE_OPTIMAL_* sont absentes, le message suivant s'affiche :

[X] Tables PT1CE_OPTIMAL_* NON TROUVEES
    PT2QE NECESSITE que PT1CE ait ete execute auparavant !

    SOLUTION:
    1. Lancer PT1CE (START.bat dans le dossier PT1CE)
    2. Executer PT1CE Option 1 (Application nouveaux PAS/PRB)
    3. Executer PT1CE Option 2 (Finalisation corridors)
    4. Revenir ici et relancer PT2QE

3. Installation et configuration initiale¶

3.1. Structure des dossiers¶

Créer l'arborescence suivante si elle n'existe pas :

PT2QE/
├── START.bat                          # Point d'entrée principal
├── PT2QE_Menu.bat                     # Menu interactif
├── 1_calculer_recommendations.bat     # Script étape 1
├── 2_ajuster_cappings.bat             # Script étape 2
├── 3_generer_offres_finales.bat       # Script étape 3
├── pt2qe_main.py                      # Orchestrateur Python
├── config/
│   └── pt2qe_config.json              # Configuration (optionnel)
├── inputs/
│   └── capping_type_client.csv        # OBLIGATOIRE : Cappings par type client
├── corrections/                        # Créé automatiquement si nécessaire
│   └── capping_cubes_corrections.csv  # Fichier de corrections (optionnel)
├── outputs/                            # Créé automatiquement
│   ├── run_YYYYMMDD_HHMMSS/           # Résultats des calculs
│   ├── corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/   # Résultats après corrections
│   └── final_YYYYMMDD_HHMMSS/         # Export final
└── [autres modules Python]

3.2. Configuration initiale¶

Fichier config/pt2qe_config.json (optionnel) :

Si ce fichier n'existe pas, PT2QE utilise les valeurs par défaut. Pour personnaliser :

{
    "processing": {
        "batch_size": 100000,
        "parallel_degree": 8
    },
    "capping": {
        "default_high": 0.05,
        "default_medium": 0.15,
        "default_low": 0.20,
        "basiques": 0.50,
        "allow_overrides": true
    },
    "recommendations": {
        "reco1_rules": [
            {
                "position": "ABOVE_PL1",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL1_PL2",
                "action": "NO_CHANGE",
                "target": "PRIX_TARIF_ACTUEL",
                "comment": "Prix déjà en PL1, pas de changement"
            },
            {
                "position": "PL1_PL2",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL2_PL3",
                "action": "TO_PL1",
                "target": "NEW_BORNE_PL1_PL2",
                "comment": "Remonter vers PL1"
            },
            {
                "position": "PL2_PL3",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL3_PL4",
                "action": "TO_PL1",
                "target": "NEW_BORNE_PL1_PL2",
                "comment": "Remonter vers PL1"
            },
            {
                "position": "PL3_PL4",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL4_PL5",
                "action": "TO_PL2",
                "target": "NEW_BORNE_PL2_PL3",
                "comment": "Remonter vers PL2"
            },
            {
                "position": "PL4_PL5",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL5_PL6",
                "action": "TO_PL3",
                "target": "NEW_BORNE_PL3_PL4",
                "comment": "Remonter vers PL3"
            },
            {
                "position": "PL5_PL6",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL6_PLX",
                "action": "TO_PL5",
                "target": "NEW_BORNE_PL5_PL6",
                "comment": "Remonter vers PL5"
            },
            {
                "position": "PL6_PLX",
                "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL >= NEW_PAS",
                "action": "TO_PL6",
                "target": "NEW_BORNE_PL6_PLX",
                "comment": "Remonter vers PL6"
            },
            {
                "position": "BELOW_PAS",
                "condition": "DEFAULT",
                "action": "TO_PAS",
                "target": "NEW_PAS",
                "comment": "Remonter au PAS minimum"
            }
        ],
        "selection_rule": "max"
    },
    "output": {
        "csv_separator": ";",
        "csv_encoding": "cp1252",
        "decimal_places": 3,
        "percentage_format": 2
    }
}

Paramètres modifiables :

batch_size : Taille des lots de traitement (ne pas modifier sans raison)
parallel_degree : Degré de parallélisation Oracle (ne pas modifier sans raison)
capping.basiques : Capping maximum pour les produits "Basiques" (0.50 = 50%)
reco1_rules : Règles de repositionnement RECO1 (modifier avec précaution)

Attention : Les cappings HIGH/MEDIUM/LOW définis ici sont des valeurs par défaut. Les vraies valeurs utilisées sont celles du fichier inputs/capping_type_client.csv.

4. Préparation des fichiers d'entrée¶

4.1. Fichier obligatoire : capping_type_client.csv¶

Localisation : inputs/capping_type_client.csv

Format requis :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,025;0,05;0,075
RSI HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM - SRCNAT;0,025;0,05;0,075
RSI HM - SRCREG;0,025;0,05;0,075
RCI autres;0,025;0,05;0,075
NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Caractéristiques du fichier : - Séparateur : point-virgule (;) - Décimale : virgule (,) - Encodage : CP1252 (Windows-1252) - Pas de BOM (Byte Order Mark)

Colonnes obligatoires :

TYPE_CLIENT (texte) :
Doit correspondre EXACTEMENT aux valeurs dans PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING
Sensible à la casse
Pas d'espaces superflus
CAPPING_HIGH (décimal) :
Capping pour les produits à sensibilité prix HIGH
Format : 0,025 pour 2,5%
Plage recommandée : 0,01 à 0,05 (1% à 5%)
CAPPING_MEDIUM (décimal) :
Capping pour les produits à sensibilité prix MEDIUM
Format : 0,05 pour 5%
Plage recommandée : 0,03 à 0,15 (3% à 15%)
CAPPING_LOW (décimal) :
Capping pour les produits à sensibilité prix LOW
Format : 0,075 pour 7,5%
Plage recommandée : 0,05 à 0,20 (5% à 20%)

Règles de cohérence : - CAPPING_HIGH < CAPPING_MEDIUM < CAPPING_LOW - CAPPING_LOW ne devrait pas dépasser 0,20 (20%) - Au moins une ligne pour chaque TYPE_CLIENT actif dans votre périmètre

Ligne NATIONAL (obligatoire) :

La ligne NATIONAL sert de fallback pour les offres dont le corridor est de type NATIONAL (pas de match MASTER trouvé). Elle doit TOUJOURS être présente et avoir des valeurs plus conservatrices :

NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Exemple de fichier complet :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,025;0,05;0,075
RSI HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM;0,025;0,05;0,075
RSC HM - SRCNAT;0,025;0,05;0,075
RSI HM - SRCREG;0,025;0,05;0,075
RCI autres;0,025;0,05;0,075
NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Comment créer ce fichier :

Dans Excel :
Créer un nouveau classeur
Saisir les données avec point-virgule comme séparateur visuel
Enregistrer sous → Type : CSV (séparateur : point-virgule) (*.csv)
Vérifier l'encodage : doit être Windows-1252 ou ANSI
Dans Notepad++ :
Créer un nouveau fichier
Encodage → Convertir en ANSI
Saisir les données
Enregistrer avec extension .csv

Vérification du fichier :

Ouvrir le fichier dans Notepad++ et vérifier : - Les lignes se terminent par un retour à la ligne (LF ou CRLF) - Pas de ligne vide à la fin - Pas de caractères spéciaux invisibles - Les décimales utilisent bien la virgule

Erreurs courantes :

❌ Erreur 1 : Mauvais séparateur

TYPE_CLIENT,CAPPING_HIGH,CAPPING_MEDIUM,CAPPING_LOW  # Virgule au lieu de point-virgule

❌ Erreur 2 : Décimale avec point

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0.025;0.05;0.075  # Point au lieu de virgule

❌ Erreur 3 : TYPE_CLIENT incorrect

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI;0,025;0,05;0,075  # Devrait être "RCI PI GI"

✅ Format correct :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,025;0,05;0,075

4.2. Modification des cappings pour un nouveau run¶

Scénario : Vous souhaitez être plus agressif sur certains segments.

Procédure :

Ouvrir inputs/capping_type_client.csv dans Excel

Modifier les valeurs souhaitées :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,03;0,07;0,10
RSI HM;0,025;0,05;0,075

Enregistrer (vérifier format CSV point-virgule, encodage CP1252)
Relancer l'étape 1 : Calcul des recommandations

Note : Les modifications ne s'appliquent qu'aux nouveaux calculs. Les tables existantes ne sont pas modifiées rétroactivement.

5. Lancement de l'application¶

5.1. Démarrage via START.bat¶

Méthode recommandée :

Naviguer dans le dossier PT2QE
Double-cliquer sur START.bat
Le menu principal s'affiche automatiquement

Logo affiché :

   ____  ______  ___     ____  ______
  / __ \/_  __/ |__ \   / __ \/ ____/
 / /_/ / / /     __/ /  / / / / __/   
/ ____/ / /     / __/  / /_/ / /___   
/_/     /_/     /____/  \___\_\____/   

Pricing Tier 2 Quote Engine
Version 1.0.0

Chargement du menu principal...

Le menu principal offre 6 options + aide :

========================================================================
          PRICING TIER 2 QUOTE ENGINE - MENU PRINCIPAL
========================================================================

   Niveau de log      : Normal
   Date/Heure         : 03/11/2025 14:30

========================================================================

Que souhaitez-vous faire ?

[1] CALCULER LES RECOMMANDATIONS
[2] AJUSTER LES CAPPINGS (optionnel)
[3] GENERER LES OFFRES FINALES
[4] AFFICHER L'AIDE DETAILLEE
[5] VERIFIER LES PREREQUIS
[6] CHANGER LE NIVEAU DE LOG
[Q] QUITTER

========================================================================

Votre choix (1-6 ou Q): _

Navigation dans le menu : - Saisir le chiffre correspondant à l'option souhaitée - Appuyer sur Entrée - Le traitement s'exécute puis revient au menu - Appuyer sur Q pour quitter

5.3. Niveaux de log disponibles¶

Option 6 : Changer le niveau de log

Trois niveaux sont disponibles :

Silencieux (-qq) :
Affiche uniquement les erreurs critiques
Exécution la plus rapide
Recommandé pour la production une fois le processus validé
Normal (par défaut) :
Affiche INFO, WARNING, ERROR
Mode standard de travail
Recommandé pour l'utilisation quotidienne
C'est le mode par défaut
Détaillé (-vv) :
Affiche DEBUG + INFO + WARNING + ERROR
Maximum de détails
Pour diagnostic et troubleshooting
Utile lors du premier lancement

Comment changer le niveau :

[6] CHANGER LE NIVEAU DE LOG

Niveau actuel : Normal

Choisissez le niveau de detail des messages :

[1] Silencieux (erreurs seulement)
[2] Normal (tout afficher) - PAR DEFAUT
[3] Detaille (mode debug)

Votre choix (1-3): 3

Niveau de log mis à jour : Detaille

Le niveau choisi s'applique aux prochaines exécutions jusqu'à modification.

6. Workflow complet : Vue d'ensemble¶

6.1. Les 3 étapes du processus¶

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ÉTAPE 1 (Obligatoire)                                       │
│ CALCULER LES RECOMMANDATIONS                                 │
│                                                             │
│ Entrées:                                                    │
│ • Offres actuelles (SYS_TARIF_SIMULATION)                   │
│ • Historique 4Q (SYS_FACTURE_LIGNE)                         │
│ • Corridors PT1CE (PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1)                     │
│ • Cappings (inputs/capping_type_client.csv)                 │
│                                                             │
│ Actions:                                                    │
│ • Extraction offres ZOOM1 avec enrichissement 4Q            │
│ • Matching avec corridors PT1CE (MASTER puis NATIONAL)      │
│ • Calcul RECO1 (repositionnement) + RECO2 (proportionnel)   │
│ • Application arbre de décision à 3 chemins                 │
│ • Application cascade cappings (sensibilité → basiques)     │
│ • Génération analyses et KPI                                │
│                                                             │
│ Sorties:                                                    │
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/recommendations_detail.csv    │
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/impact_analysis.csv           │
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/price_increase_distribution.csv│
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/decision_path_analysis.csv    │
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/capping_distribution.csv      │
│ • outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/capping_cubes_generated.csv   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
                    Analyser les résultats
                            ↓
                    ┌───────────────┐
                    │ Satisfaisant? │
                    └───────────────┘
                      ↙            ↘
                   OUI             NON
                    ↓                ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ÉTAPE 3 (Finale)                                            │
│ GENERER LES OFFRES FINALES                                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                  ↑
                                  │
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ÉTAPE 2 (Optionnelle, itérative)                           │
│ AJUSTER LES CAPPINGS                                         │
│                                                             │
│ Entrées:                                                    │
│ • corrections/capping_cubes_corrections.csv                 │
│ • Tables PT2QE existantes (pas de réextraction)             │
│                                                             │
│ Actions:                                                    │
│ • Lecture des recommandations existantes                    │
│ • Application des nouveaux cappings par cube                │
│ • Recalcul complet de l'arbre de décision                  │
│ • Recalcul cascade cappings                                 │
│ • Régénération des analyses                                 │
│                                                             │
│ Sorties:                                                    │
│ • outputs/corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/* (mêmes fichiers)    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6.2. Scénarios d'utilisation¶

Scénario A : Premier calcul complet (le plus courant)

Vérifier les prérequis (Option 5)
Préparer inputs/capping_type_client.csv
Lancer Option 1 : Calcul des recommandations
Analyser les résultats
Si OK : Lancer Option 3 : Génération offres finales

Scénario B : Calcul avec ajustements itératifs

Vérifier les prérequis (Option 5)
Préparer inputs/capping_type_client.csv
Lancer Option 1 : Calcul des recommandations
Analyser les résultats → Pas satisfaisant
Préparer corrections/capping_cubes_corrections.csv
Lancer Option 2 : Ajustement des cappings
Analyser les nouveaux résultats
Répéter étapes 5-7 jusqu'à satisfaction
Lancer Option 3 : Génération offres finales

Scénario C : Recalcul complet avec nouveaux paramètres

Modifier inputs/capping_type_client.csv (nouveaux cappings type client)
Lancer Option 1 : Calcul des recommandations (NOUVEAU RUN)
Analyser les résultats
Si OK : Lancer Option 3 : Génération offres finales

Note : L'Option 2 ne nécessite pas de nouvelle extraction des offres, elle recalcule uniquement les recommandations avec les nouveaux cappings. L'Option 1 refait toute l'extraction depuis les tables sources.

7. ÉTAPE 1 : Calcul des recommandations (Obligatoire)¶

7.1. Quand exécuter cette étape¶

Vous DEVEZ exécuter l'Étape 1 dans ces cas : - Premier calcul de recommandations - Vous voulez intégrer de nouvelles offres (SYS_TARIF_SIMULATION modifié) - Vous voulez une période historique différente (nouveaux trimestres disponibles) - PT1CE a été réexécuté et les corridors ont changé - Vous voulez modifier les cappings par TYPE_CLIENT (fichier capping_type_client.csv)

Vous pouvez passer directement à l'Étape 2 si : - Vous avez déjà exécuté l'Étape 1 - Vous voulez seulement affiner les cappings par cube sans réextraire les données - Les offres n'ont pas changé depuis le dernier run

7.2. Lancement de l'étape 1¶

Via le menu :

Lancer START.bat
Choisir option [1] CALCULER LES RECOMMANDATIONS
L'écran affiche la configuration :

========================================================================
  ETAPE 1: CALCUL DES RECOMMANDATIONS
========================================================================

Configuration:
  - Base de donnees  : TARIFAIRE
  - Fichier capping  : inputs\capping_type_client.csv
  - Niveau de log    : Normal

PHASES QUI SERONT EXECUTEES:
  [1] Extraction des offres actuelles (ZOOM1 uniquement)
  [2] Enrichissement avec historique 4 derniers trimestres
  [3] Jointure avec corridors PT1CE_OPTIMAL_*
  [4] Calcul RECO1 (repositionnement paliers)
  [5] Calcul RECO2 (hausse proportionnelle PAS)
  [6] Application cascade cappings (sensibilite + basiques)
  [7] Arbre de decision (3 chemins)
  [8] Generation analyses et rapports

NOTE: Necessite que PT1CE ait ete execute au prealable
      pour que les tables PT1CE_OPTIMAL_* existent.

Lancer le traitement ? (O/N): _

Saisir O puis Entrée pour confirmer

Via batch direct :

cd C:\chemin\vers\PT2QE
1_calculer_recommendations.bat

7.3. Déroulement détaillé de l'étape 1¶

Phase 1 : Détermination de la période d'analyse

Initialisation du gestionnaire de periodes...
Periode d'analyse: 2024-04-01 → 2024-12-29
Trimestres fiscaux: 2024_Q02, 2024_Q03, 2024_Q04, 2025_Q01

Le système : - Interroge SYS_MD_CALENDRIER_SYSCO pour identifier le trimestre actuel - Remonte aux 4 derniers trimestres complets (dont la date de fin est dépassée) - Affiche la période START_DATE → END_DATE couvrant ces 4 trimestres

Important : Si le trimestre en cours n'est pas terminé, il n'est PAS inclus dans l'analyse.

Phase 2 : Extraction des offres avec historique 4Q

=== Phase 1: Extraction des offres de prix avec historique ===
  Extraction des offres avec historique de performance
    ✓ 45 123 offres de prix extraites (ZOOM1 uniquement)
    Statistiques d'enrichissement:
      - Total offres: 45 123
      - Clients uniques: 3 245
      - Articles uniques: 8 976
      - Avec TYPE_CLIENT: 45 123 (100,0%)
      - Avec TYPE_RESTAURANT: 45 123 (100,0%)
      - Avec FG_HM: 45 123 (100,0%)

Le système : - Extrait toutes les offres ZOOM1 valides de SYS_TARIF_SIMULATION - Pour chaque offre, récupère l'historique transactionnel sur la période déterminée : - MT_CAB_4Q : CA total - QT_UF_4Q : Volume en UF - QT_KG_4Q : Volume en KG - MT_CAB_4Q_FERMES : CA prix fermes uniquement - MT_CAB_4Q_INDEXES : CA prix indexés uniquement - Joint avec PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING pour obtenir TYPE_CLIENT - Joint avec PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING pour obtenir TYPE_RESTAURANT - Détermine l'UNIVERS selon les Business Rules (ici, ZOOM1 filtré) - Récupère le dernier FG_HM connu ('0' = mercuriale, '1' = hors mercuriale)

Fichiers temporaires créés : - Table Oracle : PT2QE_PRICE_OFFERS (offres enrichies)

Phase 3 : Jointure avec les corridors PT1CE

=== Phase 2: Calcul des recommandations ===
  Calcul des recommandations
    Jointure offres × corridors
      → Résultats du matching :
        - MASTER : 42 890 offres, 3 120 clients, 8 654 articles
        - NATIONAL : 2 233 offres, 125 clients, 322 articles
        - NO_MATCH : 0 offres, 0 clients, 0 articles
      → Total : 45 123/45 123 offres avec corridor (100,0%)

Le système : - Tente d'abord un match MASTER :

JOIN PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1
ON offre.ID_ART = corridor.ID_ART
AND offre.TYPE_CLIENT = corridor.TYPE_CLIENT
AND offre.TYPE_RESTAURANT = corridor.TYPE_RESTAURANT
AND offre.GEO = corridor.GEO
AND corridor.CUBE_TYPE = 'MASTER'

En cas d'échec, fallback vers NATIONAL :

JOIN PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1
ON offre.ID_ART = corridor.ID_ART
AND corridor.TYPE_CLIENT = 'NATIONAL'
AND corridor.TYPE_RESTAURANT = 'NATIONAL'
AND corridor.GEO = 'NATIONAL'
AND corridor.CUBE_TYPE = 'NATIONAL'

Les offres sans corridor (NO_MATCH) sont conservées mais ne recevront pas de recommandations

Données récupérées depuis les corridors : - PAS_ACTIF, PRB_ACTIF : Anciens prix de référence - NEW_PAS, NEW_PRB : Nouveaux prix de référence (post-PT1CE) - BORNE_PL1_PL2, ..., BORNE_PL6_PLX : Anciennes bornes des paliers - NEW_BORNE_PL1_PL2, ..., NEW_BORNE_PL6_PLX : Nouvelles bornes (post-PT1CE) - PRICE_SENSITIVITY : Sensibilité prix (HIGH/MEDIUM/LOW)

Phase 4 : Génération des cappings par cube

    Génération des cappings par cube
      → 1 234 cubes MASTER avec cappings
      → 1 cubes NATIONAL avec cappings
    ✓ Cappings exportés : capping_cubes_generated.csv

Le système : - Identifie toutes les combinaisons uniques UNIVERS × TYPE_CLIENT × TYPE_RESTAURANT × GEO (cubes MASTER) - Ajoute les cubes NATIONAL pour chaque UNIVERS - Applique les cappings depuis inputs/capping_type_client.csv selon le TYPE_CLIENT - Pour NATIONAL, utilise les valeurs de la ligne NATIONAL du fichier capping

Fichiers générés : - Table Oracle : PT2QE_CAPPING_CUBES - CSV : outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/capping_cubes_generated.csv

Phase 5-7 : Calcul des recommandations

    ✓ 45 123 recommandations calculées
      - 3 245 clients
      - 8 976 articles
      - Hausse moyenne: 5,2%

Le système calcule pour chaque offre :

5.1. RECO1_BASE (repositionnement par paliers)

Selon les règles du fichier config/pt2qe_config.json : - Prix dans PL6_PLX → Borne PL6_PLX - Prix dans PL5_PL6 → Borne PL5_PL6 - Prix dans PL3_PL4 → Borne PL2_PL3 - Prix dans PL2_PL3 → Borne PL1_PL2 - Prix dans PL1_PL2 → Borne PL1_PL2 - Prix < PAS → PAS

5.2. RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE

Application du capping selon PRICE_SENSITIVITY :

RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = MIN(
    RECO1_BASE,
    PRIX_TARIF_ACTUEL × (1 + CAPPING_SELON_SENSIBILITE)
)

Exemple : - RECO1_BASE = 52,00 € - PRIX_ACTUEL = 45,00 € - PRICE_SENSITIVITY = MEDIUM → CAPPING = 5% (depuis capping_type_client.csv) - Prix max avec capping = 45,00 × 1,05 = 47,25 € - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = MIN(52,00; 47,25) = 47,25 €

5.3. RECO1_AVEC_CAPPING (cascade complète)

Application du capping basiques (50%) après le capping sensibilité :

SI LC_ATTRIBUT = 'Basiques' ALORS
    RECO1_AVEC_CAPPING = MIN(
        RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE,
        PRIX_TARIF_ACTUEL × 1,50
    )
SINON
    RECO1_AVEC_CAPPING = RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE

Exemple (produit Basique) : - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = 47,25 € - PRIX_ACTUEL = 45,00 € - Capping basiques = 45,00 × 1,50 = 67,50 € - RECO1_AVEC_CAPPING = MIN(47,25; 67,50) = 47,25 € (le capping sensibilité était plus restrictif)

5.4. RECO2 (hausse proportionnelle PAS)

RECO2 = PRIX_TARIF_ACTUEL × (1 + HAUSSE_PAS)
où HAUSSE_PAS = (NEW_PAS - PAS_ACTIF) / PAS_ACTIF

Exemple : - PRIX_ACTUEL = 45,00 € - PAS_ACTIF = 40,00 € - NEW_PAS = 42,00 € - HAUSSE_PAS = (42 - 40) / 40 = 5% - RECO2 = 45,00 × 1,05 = 47,25 €

5.5. Arbre de décision à 3 chemins

Le système détermine le chemin selon les conditions suivantes :

CHEMIN 1 : PAS_BAISSE_GEL_PRIX

Condition : NEW_PAS < PAS_ACTIF
Action : PRIX_RECOMMANDE = PRIX_TARIF_ACTUEL (gel total)
Capping appliqué : GEL_PAS
Rationale : Ne pas répercuter les baisses de coût d'achat aux clients

CHEMIN 2 : PL1_CONSERVATION_PREMIUM

Condition : Prix actuel dans PL1 des ANCIENNES bornes
            (PRB_ACTIF >= PRIX_ACTUEL > BORNE_PL1_PL2)

Action :
  1. Prix de base = PRIX_TARIF_ACTUEL (conservation)
  2. Plancher sécurité = MAX(PRIX_ACTUEL, NEW_BORNE_PL2_PL3)
  3. Plafond PRB = MIN(prix_avec_plancher, NEW_PRB)

PRIX_RECOMMANDE = MIN(
    MAX(PRIX_TARIF_ACTUEL, NEW_BORNE_PL2_PL3),
    NEW_PRB
)

Capping appliqué :
  - PLANCHER_PL2_PL3 si prix actuel < NEW_BORNE_PL2_PL3
  - PRB_FINAL si prix avec plancher > NEW_PRB
  - NONE sinon

Rationale : Maintenir les clients premium en position haute
            tout en évitant la compression du corridor

Exemple CHEMIN 2 :

PRIX_ACTUEL = 95,00 €
PRB_ACTIF = 100,00 € → Prix dans PL1 anciennes bornes ✓
BORNE_PL1_PL2 = 90,00 €
NEW_BORNE_PL2_PL3 = 85,00 €
NEW_PRB = 105,00 €

Étape 1 : Conservation = 95,00 €
Étape 2 : Plancher PL2_PL3 = MAX(95,00; 85,00) = 95,00 € (pas de correction)
Étape 3 : Capping PRB = MIN(95,00; 105,00) = 95,00 € (pas de blocage)

PRIX_RECOMMANDE = 95,00 € (conservation totale, pas de hausse)
CAPPING_APPLIED = NONE

CHEMIN 3 : OPTIMISATION_STANDARD

Condition : Tous les autres cas (la majorité)

Action :
  1. Prix intermédiaire = MAX(RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2)
  2. Prix final = MIN(prix_intermédiaire, NEW_PRB)

PRIX_RECOMMANDE = MIN(
    MAX(RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2),
    NEW_PRB
)

Capping appliqué (par ordre de priorité) :
  1. PRB_FINAL si prix intermédiaire > NEW_PRB
  2. BASIQUES_50PCT si LC_ATTRIBUT = 'Basiques' 
     ET RECO1 après sensibilité > PRIX_ACTUEL × 1,50
  3. SENSIBILITE si RECO1_BASE > PRIX_ACTUEL × (1 + capping_sensibilité)
  4. NONE sinon

Rationale : Optimisation classique avec double recommandation
            et cascade de sécurités (sensibilité → basiques → PRB)

Exemple CHEMIN 3 :

PRIX_ACTUEL = 45,00 €
RECO1_AVEC_CAPPING = 47,25 € (après cascade)
RECO2 = 46,80 €
NEW_PRB = 55,00 €

Étape 1 : MAX(47,25; 46,80) = 47,25 € (RECO1 gagne)
Étape 2 : MIN(47,25; 55,00) = 47,25 € (pas de blocage PRB)

PRIX_RECOMMANDE = 47,25 €
RECO_SELECTIONNEE = RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS
CAPPING_APPLIED = SENSIBILITE (car RECO1_BASE a été cappé)
PCT_HAUSSE_FINALE = (47,25 - 45,00) / 45,00 = 5,0%

Phase 8 : Génération des analyses

=== Phase 4: Analyse et export des résultats ===
  Analyse et export des résultats
    → Export détaillé : 45 123 lignes
    → Statistiques par dimension exportées
    → Statistiques par path exportées
    → Statistiques des distributions de capping exportées
    → Analyse d'impact exportée
    → Distribution des hausses exportée

Le système génère 6 fichiers d'analyse :

recommendations_detail.csv : Export ligne à ligne complet
statistics_by_dimension.csv : Stats par TYPE_CLIENT / TYPE_RESTAURANT / UNIVERS
impact_analysis.csv : Impact CA par TYPE_CLIENT × UNIVERS
price_increase_distribution.csv : Histogramme des hausses
decision_path_analysis.csv : Stats par chemin de décision
capping_distribution.csv : Distribution des cappings appliqués

7.4. Résultats de l'étape 1¶

Localisation des fichiers :

outputs/run_20250315_143022/
├── recommendations_detail.csv
├── statistics_by_dimension.csv
├── impact_analysis.csv
├── price_increase_distribution.csv
├── decision_path_analysis.csv
├── capping_distribution.csv
├── capping_cubes_generated.csv
└── summary.txt

Timestamp : Chaque run crée un nouveau dossier avec timestamp YYYYMMDD_HHMMSS.

Tables Oracle créées : - PT2QE_PRICE_OFFERS : Offres extraites avec historique 4Q - PT2QE_PRICE_OFFERS_ENRICHED : Offres + corridors PT1CE - PT2QE_CAPPING_CUBES : Cappings par cube - PT2QE_RECOMMENDATIONS : Recommandations finales

Ces tables restent en base pour permettre l'Étape 2 (ajustements) sans réextraction.

7.5. Vérification de la réussite¶

Indicateurs de succès :

✓ TRAITEMENT TERMINE AVEC SUCCES

Résultats disponibles dans : outputs\run_20250315_143022

Fichiers à analyser:
  - recommendations_detail.csv : Detail complet des recommandations
  - impact_analysis.csv : Analyse d'impact par segment
  - price_increase_distribution.csv : Distribution des hausses
  - decision_path_analysis.csv : Statistiques par chemin
  - capping_distribution.csv : Impact des cappings
  - capping_cubes_generated.csv : Cappings générés

PROCHAINES ETAPES:
  [Option 2] Ajuster les cappings si nécessaire (optionnel)
  [Option 3] Generer les offres finales pour export

Vérifications manuelles :

Nombre d'offres extraites cohérent : Vérifier que le nombre affiché correspond à vos attentes (ni trop haut ni trop bas)
Taux de matching avec corridors : Doit être > 95% (idéalement 100%)
Si NO_MATCH > 5% : vérifier les mappings TYPE_CLIENT/TYPE_RESTAURANT
Si NATIONAL > 30% : les cubes MASTER sont peut-être incomplets dans PT1CE
Hausse moyenne raisonnable : Vérifier que la hausse moyenne affichée est cohérente avec les cappings définis
Fichiers CSV générés : Vérifier l'existence de tous les fichiers listés ci-dessus

En cas d'erreur :

Consulter la section 13 (Résolution de problèmes courants) de ce guide.

8. ÉTAPE 2 : Ajustement des cappings (Optionnelle, Itérative)¶

8.1. Quand exécuter cette étape¶

Vous exécutez l'Étape 2 si : - Après l'Étape 1, vous constatez que certains cubes ont des hausses trop agressives - Vous voulez affiner les cappings pour certaines combinaisons UNIVERS × TYPE_CLIENT × TYPE_RESTAURANT × GEO - Vous voulez itérer rapidement sur les paramètres sans réextraire les données

Vous NE devez PAS exécuter l'Étape 2 si : - Vous n'avez pas encore exécuté l'Étape 1 (prérequis obligatoire) - Vous voulez modifier les cappings par TYPE_CLIENT → Modifiez plutôt inputs/capping_type_client.csv et relancez l'Étape 1

Différence Étape 1 vs Étape 2 : - Étape 1 : Réextraction complète depuis les tables sources + application des cappings TYPE_CLIENT - Étape 2 : Utilise les tables PT2QE existantes + applique des corrections au niveau CUBE (plus fin)

8.2. Préparation du fichier de corrections¶

Étape 2.1 : Copier le fichier capping_cubes_generated.csv

Naviguer dans le dossier du dernier run :
```
outputs/run_20250315_143022/
```
Copier le fichier capping_cubes_generated.csv
Coller dans le dossier corrections/
Renommer en capping_cubes_corrections.csv

Structure du dossier corrections après préparation :

corrections/
└── capping_cubes_corrections.csv

Étape 2.2 : Ouvrir le fichier dans Excel

UNIVERS;TYPE_CLIENT;TYPE_RESTAURANT;GEO;CUBE_TYPE;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;MASTER;0,025;0,05;0,075
ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;NO;MASTER;0,025;0,05;0,075
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,025;0,05;0,075
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;NO;MASTER;0,025;0,05;0,075
...
ZOOM1;NATIONAL;NATIONAL;NATIONAL;NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Colonnes du fichier : - UNIVERS : Toujours ZOOM1 dans PT2QE - TYPE_CLIENT : Type client (issu des mappings PT0CE) - TYPE_RESTAURANT : Type restaurant (issu des mappings PT0CE) - GEO : Zone géographique (IDF, NO, SE, SO, etc.) - CUBE_TYPE : MASTER ou NATIONAL - CAPPING_HIGH : Capping pour sensibilité HIGH - CAPPING_MEDIUM : Capping pour sensibilité MEDIUM - CAPPING_LOW : Capping pour sensibilité LOW

Étape 2.3 : Identifier les cubes à corriger

Méthode 1 : Via impact_analysis.csv

Ouvrir outputs/run_20250315_143022/impact_analysis.csv et identifier les segments problématiques :

TYPE_CLIENT;UNIVERS;NB_OFFRES;CA_ACTUEL;CA_FUTUR;IMPACT_EUROS;IMPACT_PCT;HAUSSE_MOY_PCT;...
RCI PI GI;ZOOM1;15234;2345678,50;2456789,30;111110,80;4,74;4,8;...
RSI HM;ZOOM1;8976;1234567,80;1345678,90;111111,10;9,00;9,2;...  ← Hausse trop forte

Identifier le couple (TYPE_CLIENT, UNIVERS) problématique, par exemple : RSI HM × ZOOM1

Méthode 2 : Via price_increase_distribution.csv

Ouvrir outputs/run_20250315_143022/price_increase_distribution.csv :

TRANCHE_HAUSSE;NB_OFFRES;NB_CLIENTS_UNIQUES;...
00. Pas de hausse;2345;123;...
01. 0-2%;5678;234;...
02. 2-5%;12456;456;...
03. 5-7%;8765;345;...
04. 7-10%;6543;234;...
05. 10-12%;4321;123;...
06. 12-15%;2109;87;...
07. 15-20%;987;45;...
08. Plus de 20%;543;23;...  ← Trop d'offres > 20%

Si plus de 5% des offres sont > 20%, il faut probablement ajuster les cappings.

Méthode 3 : Via recommendations_detail.csv

Filtrer dans Excel sur PCT_HAUSSE_FINALE > 15% et analyser les colonnes : - TYPE_CLIENT - TYPE_RESTAURANT - GEO - PRICE_SENSITIVITY - CAPPING_APPLIED

Identifier les combinaisons récurrentes.

Étape 2.4 : Modifier les cappings dans le fichier de corrections

Exemple 1 : Réduire les hausses pour RSI HM en IDF

Dans corrections/capping_cubes_corrections.csv, localiser la ligne :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,025;0,05;0,075

Modifier en :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,02;0,04;0,06

Exemple 2 : Réduire uniquement CAPPING_LOW pour un segment

ZOOM1;RCI PI GI;REST. TRADI;NO;MASTER;0,025;0,05;0,06

(Seul CAPPING_LOW passe de 0,075 à 0,06)

Exemple 3 : Ajuster plusieurs cubes du même TYPE_CLIENT

Modifier toutes les lignes où TYPE_CLIENT = 'RSI HM' :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,02;0,04;0,06
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;NO;MASTER;0,02;0,04;0,06
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;SE;MASTER;0,02;0,04;0,06
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;SO;MASTER;0,02;0,04;0,06

Exemple 4 : Corriger le capping NATIONAL

Si trop de hausses sur les offres en fallback NATIONAL :

ZOOM1;NATIONAL;NATIONAL;NATIONAL;NATIONAL;0,02;0,04;0,06

Règles de modification : - Ne modifier QUE les lignes des cubes que vous voulez corriger - Conserver les autres lignes inchangées - Respecter la cohérence : CAPPING_HIGH < CAPPING_MEDIUM < CAPPING_LOW - Ne pas mettre de valeurs > 0,20 (20%) - Format décimal avec virgule : 0,05 (pas 0.05)

Étape 2.5 : Enregistrer le fichier

Enregistrer sous → Type : CSV (séparateur : point-virgule)
Encodage : Windows-1252 (ANSI)
Vérifier dans Notepad++ : séparateur = ;, décimale = ,

8.3. Lancement de l'étape 2¶

Via le menu :

Lancer START.bat
Choisir option [2] AJUSTER LES CAPPINGS
L'écran affiche :

========================================================================
  ETAPE 2: AJUSTEMENT DES CAPPINGS
========================================================================

Verification du dossier corrections...
Creation du dossier corrections...

Recherche des fichiers de correction...
[OK] capping_cubes_corrections.csv trouve

========================================================================
CONFIGURATION
========================================================================
Base de donnees     : TARIFAIRE
Dossier corrections : corrections
Dossier output      : outputs

PHASES QUI SERONT EXECUTEES:
[1] Lecture des tables de recommandations existantes
[2] Application des nouveaux cappings par cube
[3] Recalcul complet de l'arbre de décision
[4] Recalcul cascade cappings (sensibilite + basiques)
[5] Generation des nouvelles analyses

Lancer le traitement ? (O/N): _

Saisir O puis Entrée

Via batch direct :

cd C:\chemin\vers\PT2QE
2_ajuster_cappings.bat

8.4. Déroulement de l'étape 2¶

Phase 1 : Vérification des prérequis

=== Phase 3: Application des corrections de capping ===
  Application des corrections de capping
    → 8 corrections à appliquer

Le système vérifie : - Existence de la table PT2QE_RECOMMENDATIONS (créée par l'Étape 1) - Existence du fichier corrections/capping_cubes_corrections.csv - Format du fichier de corrections - Cohérence des colonnes

Phase 2 : Chargement des corrections

Le système : - Lit le fichier CSV de corrections - Crée une table temporaire TEMP_CAPPING_CORRECTIONS - Upload les corrections dans cette table

Phase 3 : Recalcul des recommandations

Le système exécute un MERGE pour chaque offre dont le cube a été corrigé :

MERGE INTO PT2QE_RECOMMENDATIONS r
USING TEMP_CAPPING_CORRECTIONS c
ON (
    r.UNIVERS = c.UNIVERS
    AND r.TYPE_CLIENT = c.TYPE_CLIENT
    AND r.TYPE_RESTAURANT = c.TYPE_RESTAURANT
    AND NVL(r.GEO, 'NULL') = NVL(c.GEO, 'NULL')
)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
    -- Recalcul RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE avec nouveaux cappings
    -- Recalcul RECO1_AVEC_CAPPING (cascade)
    -- Recalcul PRIX_RECOMMANDE selon DECISION_PATH existant
    -- Recalcul PCT_HAUSSE_FINALE
    -- Mise à jour CAPPING_APPLIED
    -- etc.

Important : Le DECISION_PATH (chemin de décision) n'est PAS recalculé. Seuls les cappings sont réappliqués sur le chemin existant.

Phase 4 : Régénération des analyses

=== Phase 4: Analyse et export des résultats ===
  Analyse et export des résultats
    → Export détaillé : 45 123 lignes
    → Statistiques par dimension exportées
    ...

Tous les fichiers d'analyse sont régénérés avec les nouvelles valeurs.

8.5. Résultats de l'étape 2¶

Localisation des fichiers :

outputs/corrections_20250315_150245/
├── recommendations_detail.csv
├── statistics_by_dimension.csv
├── impact_analysis.csv
├── price_increase_distribution.csv
├── decision_path_analysis.csv
├── capping_distribution.csv
└── summary.txt

Fichiers identiques à l'Étape 1 : Seul le préfixe du dossier change (corrections_ au lieu de run_).

Table Oracle mise à jour : - PT2QE_RECOMMENDATIONS : Modifiée en place (pas de nouvelle table créée)

8.6. Comparaison avant/après corrections¶

Méthode manuelle dans Excel :

Ouvrir les deux fichiers :
outputs/run_20250315_143022/impact_analysis.csv (avant)
outputs/corrections_20250315_150245/impact_analysis.csv (après)
Comparer les colonnes HAUSSE_MOY_PCT par TYPE_CLIENT

Exemple de comparaison :

TYPE_CLIENT | HAUSSE_MOY avant | HAUSSE_MOY après | Delta
------------|------------------|------------------|-------
RCI PI GI   | 4,8%             | 4,8%             | 0,0%
RSI HM      | 9,2%             | 6,5%             | -2,7%  ← Correction efficace
RSC HM      | 5,5%             | 5,5%             | 0,0%

Méthode via price_increase_distribution.csv :

Comparer la distribution des hausses avant/après :

                     AVANT                          APRÈS
TRANCHE      | NB_OFFRES | PCT_OFFRES | NB_OFFRES | PCT_OFFRES
-------------|-----------|------------|-----------|------------
Plus de 20%  | 543       | 1,2%       | 87        | 0,2%       ← Réduction
15-20%       | 987       | 2,2%       | 654       | 1,5%       ← Réduction
12-15%       | 2109      | 4,7%       | 1987      | 4,4%
...

8.7. Itération : Réajuster si nécessaire¶

Si les résultats ne sont toujours pas satisfaisants :

Modifier à nouveau corrections/capping_cubes_corrections.csv
Relancer l'Étape 2 (Option 2)
Comparer les nouveaux résultats
Répéter jusqu'à satisfaction

Limitation : Pas de limite au nombre d'itérations, mais chaque exécution écrase la table PT2QE_RECOMMENDATIONS.

Conseil : Conserver les dossiers de chaque itération pour traçabilité :

outputs/corrections_20250315_150245/  → Itération 1
outputs/corrections_20250315_153012/  → Itération 2
outputs/corrections_20250315_155634/  → Itération 3

9. ÉTAPE 3 : Génération des offres finales (Finale)¶

9.1. Quand exécuter cette étape¶

Vous exécutez l'Étape 3 lorsque : - Vous avez validé les recommandations de l'Étape 1 (ou après ajustements de l'Étape 2) - Vous êtes prêt à générer le fichier final pour utilisation opérationnelle - Les hausses moyennes et distributions sont conformes aux attentes

Prérequis : - Avoir exécuté au moins l'Étape 1 - La table PT2QE_RECOMMENDATIONS doit exister en base

9.2. Lancement de l'étape 3¶

Via le menu :

Lancer START.bat
Choisir option [3] GENERER LES OFFRES FINALES
L'écran affiche :

========================================================================
  ETAPE 3: GENERATION DES OFFRES FINALES
========================================================================

AVERTISSEMENT:
  Cette etape va generer le fichier final des offres de prix
  a la maille client × article.

  Assurez-vous d'avoir:
  - Execute l'etape 1 (calcul des recommandations)
  - Verifie et ajuste les cappings si necessaire (etape 2)
  - Valide les resultats obtenus

Configuration:
  - Base de donnees : TARIFAIRE
  - Niveau de log   : Normal

Generer les offres finales ? (O/N): _

Saisir O puis Entrée

Via batch direct :

cd C:\chemin\vers\PT2QE
3_generer_offres_finales.bat

9.3. Déroulement de l'étape 3¶

Phase 1 : Lecture des recommandations

=== GENERATION DES OFFRES FINALES ===
  Generation des offres finales

Le système : - Lit la table PT2QE_RECOMMENDATIONS - Extrait uniquement les colonnes nécessaires pour l'export final - Trie les offres par ID_CLN, ID_ART

Phase 2 : Formattage des données

Pour chaque offre : - Arrondit les montants à 3 décimales - Convertit PCT_HAUSSE_FINALE en pourcentage (× 100) - Calcule HAUSSE_EUROS = PRIX_RECOMMANDE - PRIX_TARIF_ACTUEL - Détermine TYPE_HAUSSE selon la recommandation sélectionnée - Attribue un VALIDATION_STATUS

Statuts de validation automatiques :

VALIDE : Hausse entre 0% et 20%
A_VERIFIER : Hausse > 20% (cas exceptionnels à contrôler manuellement)
ANOMALIE : Hausse < 0% (ne devrait pas arriver, bug potentiel)

Phase 3 : Export CSV final

    ✓ 45 123 offres exportées

Le système génère final_price_offers.csv avec format standardisé.

Phase 4 : Génération du rapport de validation

    → Rapport de validation généré

Le système génère validation_report.csv avec statistiques globales.

9.4. Fichiers générés¶

Localisation :

outputs/final_20250315_160512/
├── final_price_offers.csv    ← Fichier principal
├── validation_report.csv     ← Rapport de validation
└── export_summary.txt        ← Résumé textuel

9.4.1. final_price_offers.csv

Structure du fichier :

ID_CLN;LC_CLN;ID_ART;LC_ART;TYPE_CLIENT;TYPE_RESTAURANT;GEO;UNIVERS;ID_CND;DT_DEB_CONDITION;DT_FIN_CONDITION;PRIX_TARIF_ACTUEL;NOUVEAU_PRIX;PCT_HAUSSE;HAUSSE_EUROS;POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES;PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES;POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES;PRICE_SENSITIVITY;TYPE_HAUSSE;VALIDATION_STATUS;DATE_CALCUL
12345;RESTAURANT CHEZ PAUL;075130;FILET BOEUF 1KG;RCI PI GI;REST. TRADI;IDF;ZOOM1;123456789;01/01/2025;31/12/2025;45,750;47,900;4,70;2,150;PL3;PL3;PL2;MEDIUM;REPOSITIONNEMENT;VALIDE;15/03/2025 16:05:12
12346;BRASSERIE DU CENTRE;075131;SAUMON FUME 500G;RSI HM;SOCIAL;NO;ZOOM1;123456790;01/01/2025;31/12/2025;28,500;29,350;2,98;0,850;PL4;PL4;PL3;HIGH;HAUSSE_PROPORTIONNELLE;VALIDE;15/03/2025 16:05:12
...

Colonnes du fichier :

Colonne	Type	Description	Exemple
ID_CLN	Texte	Identifiant client	12345
LC_CLN	Texte	Libellé client	RESTAURANT CHEZ PAUL
ID_ART	Texte	Identifiant article	075130
LC_ART	Texte	Libellé article	FILET BOEUF 1KG
TYPE_CLIENT	Texte	Type client (mapping PT0CE)	RCI PI GI
TYPE_RESTAURANT	Texte	Type restaurant (mapping PT0CE)	REST. TRADI
GEO	Texte	Zone géographique	IDF
UNIVERS	Texte	Univers (toujours ZOOM1)	ZOOM1
ID_CND	Texte	Identifiant condition	123456789
DT_DEB_CONDITION	Date	Date début condition	01/01/2025
DT_FIN_CONDITION	Date	Date fin condition	31/12/2025
PRIX_TARIF_ACTUEL	Décimal	Prix actuel (3 décimales)	45,750
NOUVEAU_PRIX	Décimal	Prix recommandé (3 décimales)	47,900
PCT_HAUSSE	Décimal	% hausse (2 décimales)	4,70
HAUSSE_EUROS	Décimal	Hausse en € (3 décimales)	2,150
POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES	Texte	Position 1 (anciennes bornes)	PL3
PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES	Texte	Position 2 (nouvelles bornes)	PL3
POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES	Texte	Position 3 (après reco)	PL2
PRICE_SENSITIVITY	Texte	Sensibilité prix	MEDIUM
TYPE_HAUSSE	Texte	Type de hausse appliqué	REPOSITIONNEMENT
VALIDATION_STATUS	Texte	Statut validation	VALIDE
DATE_CALCUL	Date/Heure	Date du calcul	15/03/2025 16:05:12

Valeurs possibles pour les positions : - ABOVE_PRB : Prix > PRB (au-dessus du plafond) - PL1 : Prix dans le palier 1 (le plus haut) - PL2 : Prix dans le palier 2 - PL3 : Prix dans le palier 3 - PL4 : Prix dans le palier 4 - PL5 : Prix dans le palier 5 - PL6 : Prix dans le palier 6 - PLX : Prix dans le palier X (le plus bas) - BELOW_PAS : Prix < PAS (en dessous du plancher)

Valeurs possibles pour TYPE_HAUSSE : - REPOSITIONNEMENT : RECO1 sélectionnée (repositionnement par paliers) - HAUSSE_PROPORTIONNELLE : RECO2 sélectionnée (hausse proportionnelle au PAS) - AUTRE : Cas particuliers (gel prix, conservation premium)

Valeurs possibles pour VALIDATION_STATUS : - VALIDE : Hausse normale (0% à 20%) - A_VERIFIER : Hausse > 20%, nécessite vérification manuelle - ANOMALIE : Baisse de prix détectée (erreur potentielle)

9.4.2. validation_report.csv

Structure du fichier :

CATEGORIE;METRIQUE;VALEUR
GLOBAL;Nombre total d'offres;45123
GLOBAL;Nombre de clients;3245
GLOBAL;Nombre d'articles;8976
HAUSSES;Hausse moyenne (%);5,23
HAUSSES;Hausse médiane (%);4,87
HAUSSES;Hausse max (%);18,56
TYPE_HAUSSE;REPOSITIONNEMENT;32456
TYPE_HAUSSE;HAUSSE_PROPORTIONNELLE;12667
VALIDATION;VALIDE;44980
VALIDATION;A_VERIFIER;143

Interprétation : - GLOBAL : Métriques de volumétrie - HAUSSES : Statistiques descriptives des hausses - TYPE_HAUSSE : Répartition entre RECO1 et RECO2 - VALIDATION : Répartition par statut de validation

9.4.3. export_summary.txt

Contenu du fichier :

RÉSUMÉ EXPORT FINAL PT2QE
==================================================

Date : 15/03/2025 16:05:12

VOLUMÉTRIE
--------------------
Offres exportées : 45 123
Clients uniques : 3 245
Articles uniques : 8 976

HAUSSES DE PRIX
--------------------
Hausse moyenne : 5,2%
Hausse médiane : 4,9%
Hausse min : 0,0%
Hausse max : 18,6%

VALIDATION
--------------------
VALIDE : 44 980 (99,7%)
A_VERIFIER : 143 (0,3%)
ANOMALIE : 0 (0,0%)

Utilisation : Résumé rapide sans avoir à ouvrir Excel.

9.5. Vérification de la qualité de l'export¶

Contrôles à effectuer :

Contrôle 1 : Nombre d'offres cohérent

Comparer le nombre dans final_price_offers.csv avec le nombre dans recommendations_detail.csv de l'Étape 1 : - Doivent être identiques - Si différence : vérifier les logs, possibilité de filtrage inattendu

Contrôle 2 : Pas d'anomalies

Vérifier dans validation_report.csv :

VALIDATION;ANOMALIE;0

Si ANOMALIE > 0 : ouvrir final_price_offers.csv et filtrer sur VALIDATION_STATUS = 'ANOMALIE' pour investiguer.

Contrôle 3 : Taux de vérification acceptable

Vérifier dans validation_report.csv :

VALIDATION;A_VERIFIER;143

Si A_VERIFIER > 5% du total : trop de hausses > 20%, ajuster les cappings et refaire Étape 2.

Contrôle 4 : Hausses cohérentes

Vérifier dans export_summary.txt : - Hausse moyenne cohérente avec les cappings définis - Pas de hausse max aberrante (> 50% par exemple)

Contrôle 5 : Pas de lignes vides

Ouvrir final_price_offers.csv dans Excel : - Vérifier qu'il n'y a pas de lignes vides intercalées - Vérifier que toutes les colonnes sont remplies

Contrôle 6 : Format décimal correct

Vérifier que : - Les prix utilisent la virgule comme séparateur décimal : 45,750 (pas 45.750) - Les pourcentages sont corrects : 4,70 (pas 0,047 ni 470)

9.6. Utilisation du fichier final¶

Cas d'usage 1 : Import dans un système SAP

Le fichier final_price_offers.csv peut être importé via une interface standard SAP en utilisant les colonnes : - ID_CLN (numéro client) - ID_ART (référence article) - ID_CND (identifiant condition) - NOUVEAU_PRIX (nouveau prix à appliquer)

Cas d'usage 2 : Analyse dans Excel/PowerBI

Le fichier peut être chargé dans Excel ou Power BI pour : - Créer des tableaux croisés dynamiques par TYPE_CLIENT / TYPE_RESTAURANT / GEO - Visualiser la distribution des hausses - Analyser les positions avant/après - Comparer avec les objectifs business

Cas d'usage 3 : Validation manuelle des cas A_VERIFIER

Ouvrir final_price_offers.csv dans Excel
Filtrer sur VALIDATION_STATUS = 'A_VERIFIER'
Pour chaque ligne :
Vérifier la cohérence de la hausse
Consulter l'historique client
Valider ou corriger manuellement
Exporter les lignes validées pour import

Cas d'usage 4 : Communication aux équipes commerciales

Créer des extraits par zone géographique ou par commercial pour diffusion :

-- Dans Excel, filtrer et exporter par GEO
GEO = 'IDF' → export_IDF.csv
GEO = 'NO' → export_NO.csv
...

10. Analyse des résultats : Guide détaillé¶

10.1. recommendations_detail.csv (Export complet)¶

Utilité : Base de données complète ligne à ligne pour analyses pivots et traçabilité.

Colonnes principales à analyser :

10.1.1. Colonnes d'identification - ID_CLN, LC_CLN : Identifiant et nom du client - ID_ART, LC_ART : Identifiant et nom de l'article - ID_CND : Identifiant de la condition de prix

10.1.2. Colonnes de catégorisation produit - CATEGORIE_N1 à CATEGORIE_N6 : Hiérarchie produit complète - MARQUE : Marque du produit - LC_ATTRIBUT : Attribut produit (dont "Basiques")

10.1.3. Colonnes de dimension - TYPE_CLIENT : Segment client (RCI PI GI, RSI HM, etc.) - TYPE_RESTAURANT : Type restaurant (REST. TRADI, SOCIAL, etc.) - GEO : Zone géographique (IDF, NO, SE, SO, etc.) - UNIVERS : Univers (toujours ZOOM1) - MATCH_TYPE : Type de matching (MASTER ou NATIONAL)

10.1.4. Colonnes de performance historique (4Q) - MT_CAB_4Q : CA total sur 4 derniers trimestres - QT_UF_4Q : Volume en UF - QT_KG_4Q : Volume en KG - MT_CAB_4Q_FERMES : CA prix fermes uniquement - MT_CAB_4Q_INDEXES : CA prix indexés uniquement

10.1.5. Colonnes des 3 positions - POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES : Position 1 (ref PT0CE) - PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES : Position 2 (post PT1CE) - POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES : Position 3 (post PT2QE)

Exemple de lecture des 3 positions :

Client 12345, Article 075130 :
  Position 1 : PL4 → Le prix actuel était dans PL4 avec les anciennes bornes
  Position 2 : PL3 → Après recalibrage PT1CE, le prix est maintenant dans PL3
  Position 3 : PL2 → PT2QE recommande de monter vers PL2

Interprétation : La recommandation PT2QE permet de remonter d'un palier supplémentaire
par rapport au simple effet PT1CE.

10.1.6. Colonnes de cascade de calcul (traçabilité) - RECO1_BASE : Recommandation 1 brute (repositionnement) - RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE : Après 1er capping (sensibilité) - RECO1_AVEC_CAPPING : Après cascade complète (sensibilité + basiques) - RECO2 : Recommandation 2 (hausse proportionnelle PAS)

Exemple de cascade :

RECO1_BASE = 52,00 €
RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = 47,25 € ← Capping sensibilité appliqué
RECO1_AVEC_CAPPING = 47,25 € ← Pas de correction par capping basiques
RECO2 = 46,80 €
PRIX_RECOMMANDE = 47,25 € ← MAX(RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2)

10.1.7. Colonnes de décision finale - DECISION_PATH : Chemin emprunté (PAS_BAISSE_GEL_PRIX, PL1_CONSERVATION_PREMIUM, OPTIMISATION_STANDARD) - RECO_TYPE : Type de reco gagnante (GEL_PRIX, CONSERVATION_PREMIUM, REPOSITIONNEMENT_PALIERS, HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS) - RECO_SELECTIONNEE : Nom complet explicite de la recommandation sélectionnée - CAPPING_APPLIED : Capping le plus contraignant (GEL_PAS, PRB_FINAL, PLANCHER_PL2_PL3, BASIQUES_50PCT, SENSIBILITE, NONE) - PRIX_RECOMMANDE : Prix final recommandé - PCT_HAUSSE_FINALE : % de hausse finale (en décimal, multiplier par 100 pour avoir le %)

10.1.8. Analyses possibles dans Excel

Analyse 1 : Top hausses par segment

Créer un tableau croisé dynamique : - Lignes : TYPE_CLIENT - Valeurs : MAX de PCT_HAUSSE_FINALE, AVG de PCT_HAUSSE_FINALE - Filtrer : PCT_HAUSSE_FINALE > 15%

Analyse 2 : Impact des cappings

Créer un tableau croisé dynamique : - Lignes : CAPPING_APPLIED - Valeurs : COUNT de ID_CLN, AVG de PCT_HAUSSE_FINALE - Visualiser : Graphique en barres

Analyse 3 : Efficacité de l'arbre de décision

Créer un tableau croisé dynamique : - Lignes : DECISION_PATH - Colonnes : RECO_SELECTIONNEE - Valeurs : COUNT de ID_CLN

Exemple de résultat attendu :

DECISION_PATH                  | RECO1 | RECO2 | GEL | CONSERVATION | TOTAL
-------------------------------|-------|-------|-----|--------------|-------
PAS_BAISSE_GEL_PRIX           | 0     | 0     | 876 | 0            | 876
PL1_CONSERVATION_PREMIUM      | 0     | 0     | 0   | 543          | 543
OPTIMISATION_STANDARD         | 32k   | 11k   | 0   | 0            | 43k

Analyse 4 : Comparaison MASTER vs NATIONAL

Créer un tableau croisé dynamique : - Lignes : MATCH_TYPE - Valeurs : COUNT de ID_CLN, AVG de PCT_HAUSSE_FINALE

Vérifier que : - NATIONAL représente < 10% du total (sinon, revoir les cubes MASTER de PT1CE) - Les hausses NATIONAL sont cohérentes (généralement plus conservatrices)

Analyse 5 : Produits basiques cappés

Filtrer sur : - LC_ATTRIBUT = 'Basiques' - CAPPING_APPLIED = 'BASIQUES_50PCT'

Comparer RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE et RECO1_AVEC_CAPPING pour voir l'impact du capping basiques.

10.2. impact_analysis.csv (Impact CA par segment)¶

Utilité : Vision consolidée de l'impact CA par TYPE_CLIENT × UNIVERS.

Structure du fichier :

TYPE_CLIENT;UNIVERS;NB_OFFRES;CA_ACTUEL;CA_FUTUR;IMPACT_EUROS;IMPACT_PCT;HAUSSE_MOY_PCT;NB_SANS_HAUSSE;NB_0_2PCT;NB_2_5PCT;NB_5_10PCT;NB_10_15PCT;NB_15_20PCT;NB_PLUS_20PCT;PCT_SANS_HAUSSE;PCT_0_2;PCT_2_5;PCT_5_10;PCT_10_15;PCT_15_20;PCT_PLUS_20
RCI PI GI;ZOOM1;15234;2345678,50;2456789,30;111110,80;4,74;4,8;234;1234;5678;6543;1234;234;77;1,5;8,1;37,3;42,9;8,1;1,5;0,5
RSI HM;ZOOM1;8976;1234567,80;1345678,90;111111,10;9,00;9,2;123;456;2345;3456;1876;543;177;1,4;5,1;26,1;38,5;20,9;6,0;2,0
...

Colonnes clés :

NB_OFFRES : Nombre d'offres dans le segment
CA_ACTUEL : CA actuel total (approximatif, somme des prix tarif)
CA_FUTUR : CA futur total (approximatif, somme des prix recommandés)
IMPACT_EUROS : Gain CA en € (CA_FUTUR - CA_ACTUEL)
IMPACT_PCT : Gain CA en % ((CA_FUTUR - CA_ACTUEL) / CA_ACTUEL × 100)
HAUSSE_MOY_PCT : Hausse moyenne pondérée en %

Distribution des hausses par tranches : - NB_SANS_HAUSSE / PCT_SANS_HAUSSE : 0% - NB_0_2PCT / PCT_0_2 : ]0%, 2%] - NB_2_5PCT / PCT_2_5 : ]2%, 5%] - NB_5_10PCT / PCT_5_10 : ]5%, 10%] - NB_10_15PCT / PCT_10_15 : ]10%, 15%] - NB_15_20PCT / PCT_15_20 : ]15%, 20%] - NB_PLUS_20PCT / PCT_PLUS_20 : > 20%

Analyses possibles :

Analyse 1 : Segments les plus impactés

Trier par IMPACT_PCT décroissant pour identifier les segments avec le plus fort gain CA relatif.

Analyse 2 : Profil de distribution des hausses

Pour chaque TYPE_CLIENT, analyser les % par tranche :

Profil CONSERVATEUR (bon) :

PCT_0_2 + PCT_2_5 + PCT_5_10 > 80%
PCT_PLUS_20 < 1%

Profil AGRESSIF (à surveiller) :

PCT_10_15 + PCT_15_20 > 40%
PCT_PLUS_20 > 5%

Profil DÉSÉQUILIBRÉ (à corriger) :

PCT_PLUS_20 > 10%
PCT_SANS_HAUSSE > 20%

Analyse 3 : Validation business

Comparer IMPACT_PCT avec les objectifs business : - Si objectif = +3% global et IMPACT_PCT segment = +9% → Trop agressif, ajuster cappings - Si objectif = +3% global et IMPACT_PCT segment = +1,5% → Trop conservateur, relâcher cappings

Analyse 4 : Identifier les segments problématiques

Filtrer sur PCT_PLUS_20 > 5% : - Ces segments nécessitent probablement un ajustement des cappings (Étape 2)

10.3. price_increase_distribution.csv (Histogramme global)¶

Utilité : Vue d'ensemble de la distribution des hausses toutes offres confondues.

Structure du fichier :

TRANCHE_HAUSSE;NB_OFFRES;NB_CLIENTS_UNIQUES;NB_ARTICLES_UNIQUES;PRIX_MOY_ACTUEL;PRIX_MOY_RECOMMANDE;HAUSSE_MIN_PCT;HAUSSE_MAX_PCT;HAUSSE_MOY_PCT;PCT_OFFRES;PCT_CUMULE
00. Pas de hausse;2345;123;876;34,56;34,56;0,00;0,00;0,00;5,2;5,2
01. 0-2%;5678;234;1234;28,45;29,01;0,12;2,00;1,23;12,6;17,8
02. 2-5%;12456;456;2345;42,34;44,12;2,01;5,00;3,67;27,6;45,4
03. 5-7%;8765;345;1987;38,23;40,45;5,01;7,00;6,12;19,4;64,8
04. 7-10%;6543;234;1654;45,67;49,23;7,01;10,00;8,45;14,5;79,3
05. 10-12%;4321;123;987;52,34;57,89;10,01;12,00;11,23;9,6;88,9
06. 12-15%;2109;87;543;48,90;55,67;12,01;15,00;13,45;4,7;93,6
07. 15-17%;987;45;234;39,45;46,78;15,01;17,00;16,12;2,2;95,8
08. 17-20%;543;23;123;44,56;53,21;17,01;20,00;18,67;1,2;97,0
09. Plus de 20%;1356;78;234;35,67;45,23;20,01;28,45;23,12;3,0;100,0

Colonnes clés :

TRANCHE_HAUSSE : Tranche de hausse (10 buckets)
NB_OFFRES : Nombre d'offres dans cette tranche
PRIX_MOY_ACTUEL / PRIX_MOY_RECOMMANDE : Prix moyens
HAUSSE_MOY_PCT : Hausse moyenne dans la tranche
PCT_OFFRES : % d'offres dans cette tranche
PCT_CUMULE : % cumulé jusqu'à cette tranche

Analyses possibles :

Analyse 1 : Profil global de l'agressivité

Regarder PCT_CUMULE : - Si 80% des offres ont < 10% de hausse → Profil conservateur - Si 80% des offres ont < 15% de hausse → Profil équilibré - Si 80% des offres ont < 20% de hausse → Profil agressif

Analyse 2 : Identification des outliers

Regarder la tranche "09. Plus de 20%" : - Si PCT_OFFRES > 5% → Trop d'offres avec hausses excessives - Si HAUSSE_MOY_PCT > 30% → Hausses aberrantes, investiguer

Analyse 3 : Courbe de Lorenz

Créer un graphique avec : - Axe X : TRANCHE_HAUSSE - Axe Y1 (barres) : NB_OFFRES - Axe Y2 (courbe) : PCT_CUMULE

Visualisation type courbe de Lorenz pour voir la concentration des hausses.

Analyse 4 : Comparaison avec objectif business

Si objectif global = +5% de hausse moyenne : - Localiser la tranche où HAUSSE_MOY_PCT ≈ 5% (ex: tranche "03. 5-7%") - Vérifier PCT_CUMULE à cette tranche (ex: 64,8%) - Interprétation : 64,8% des offres sont en dessous de l'objectif, 35,2% au-dessus

10.4. decision_path_analysis.csv (Statistiques par chemin)¶

Utilité : Comprendre la répartition entre les 3 chemins de décision et l'efficacité de chaque chemin.

Structure du fichier :

DECISION_PATH;RECO_SELECTIONNEE;NB_OFFRES;NB_CLIENTS;NB_ARTICLES;HAUSSE_MOY_PCT;HAUSSE_MEDIANE_PCT;NB_CAP_GEL;NB_CAP_PRB;NB_CAP_PLANCHER;NB_CAP_BASIQUES;NB_CAP_SENSIBILITE;NB_SANS_CAPPING
PAS_BAISSE_GEL_PRIX;GEL_PRIX;876;123;234;0,00;0,00;876;0;0;0;0;0
PL1_CONSERVATION_PREMIUM;CONSERVATION_PREMIUM;543;87;156;0,34;0,12;0;89;234;0;0;220
OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;32456;2345;6543;5,67;5,23;0;1234;0;876;12345;18001
OPTIMISATION_STANDARD;RECO2_HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS;11248;987;2345;4,23;4,01;0;543;0;321;0;10384

Colonnes clés :

DECISION_PATH : Chemin de décision (3 possibles)
RECO_SELECTIONNEE : Recommandation finale sélectionnée
NB_OFFRES : Volume d'offres
HAUSSE_MOY_PCT / HAUSSE_MEDIANE_PCT : Statistiques de hausse
NB_CAP_* : Comptage par type de capping appliqué

Analyses possibles :

Analyse 1 : Répartition entre les chemins

Calculer le % d'offres par chemin :

CHEMIN 1 (GEL) : 876 / 45 123 = 1,9%
CHEMIN 2 (CONSERVATION) : 543 / 45 123 = 1,2%
CHEMIN 3 (OPTIMISATION) : 43 704 / 45 123 = 96,9%

Interprétation : - CHEMIN 1 faible (< 5%) : Peu de PAS en baisse, normal - CHEMIN 2 faible (< 5%) : Peu de clients premium dans PL1 anciennes bornes - CHEMIN 3 dominant (> 90%) : La majorité des offres suit l'optimisation standard

Analyse 2 : Efficacité relative des recommandations (CHEMIN 3)

Comparer RECO1 vs RECO2 :

RECO1 : 32 456 offres (74,3%)
RECO2 : 11 248 offres (25,7%)

Interprétation : - Si RECO1 gagne souvent (> 70%) : Les paliers sont bien calibrés (plus agressifs que la hausse proportionnelle) - Si RECO2 gagne souvent (> 50%) : Les paliers sont peut-être trop conservateurs ou les cappings trop restrictifs

Analyse 3 : Impact des cappings par chemin

Regarder les colonnes NB_CAP_* :

Pour CHEMIN 3 RECO1 :

NB_CAP_SENSIBILITE = 12 345 → 38% des offres RECO1 sont cappées par sensibilité
NB_CAP_BASIQUES = 876 → 2,7% des offres RECO1 sont cappées par basiques
NB_CAP_PRB = 1 234 → 3,8% des offres RECO1 sont cappées par PRB
NB_SANS_CAPPING = 18 001 → 55,5% des offres RECO1 n'ont aucun capping

Interprétation : - Capping sensibilité très actif (38%) : Les cappings type client sont efficaces - Capping basiques peu actif (2,7%) : Peu de produits basiques avec RECO1 > 50% - 55% sans capping : La majorité des recommandations RECO1 sont en dessous des limites

Pour CHEMIN 2 :

NB_CAP_PLANCHER = 234 → 43% des offres CHEMIN 2 ont le plancher PL2_PL3 appliqué

Interprétation : - 43% des clients premium conservés ont un prix actuel < NEW_BORNE_PL2_PL3 - Le plancher de sécurité joue bien son rôle

10.5. capping_distribution.csv (Distribution des cappings)¶

Utilité : Vision détaillée du croisement CAPPING_APPLIED × DECISION_PATH × RECO_SELECTIONNEE.

Structure du fichier :

CAPPING_APPLIED;DECISION_PATH;RECO_SELECTIONNEE;NB_OFFRES;HAUSSE_MOY_PCT
GEL_PAS;PAS_BAISSE_GEL_PRIX;GEL_PRIX;876;0,00
PRB_FINAL;PL1_CONSERVATION_PREMIUM;CONSERVATION_PREMIUM;89;2,34
PLANCHER_PL2_PL3;PL1_CONSERVATION_PREMIUM;CONSERVATION_PREMIUM;234;0,87
NONE;PL1_CONSERVATION_PREMIUM;CONSERVATION_PREMIUM;220;0,00
PRB_FINAL;OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;1234;8,76
BASIQUES_50PCT;OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;876;12,34
SENSIBILITE;OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;12345;6,45
NONE;OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;18001;4,23
PRB_FINAL;OPTIMISATION_STANDARD;RECO2_HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS;543;9,12
SENSIBILITE;OPTIMISATION_STANDARD;RECO2_HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS;321;7,23
NONE;OPTIMISATION_STANDARD;RECO2_HAUSSE_PROPORTIONNELLE_PAS;10384;3,89

Analyses possibles :

Analyse 1 : Cappings les plus actifs

Créer un tableau croisé dynamique : - Lignes : CAPPING_APPLIED - Valeurs : SUM de NB_OFFRES

Trier par NB_OFFRES décroissant :

NONE : 28 605 offres (63,4%)
SENSIBILITE : 12 666 offres (28,1%)
BASIQUES_50PCT : 876 offres (1,9%)
...

Interprétation : - NONE majoritaire (63%) : La plupart des recommandations sont en dessous des limites (bon signe) - SENSIBILITE actif (28%) : Les cappings type client jouent leur rôle de protection - BASIQUES faible (2%) : Peu de produits basiques nécessitent le capping 50%

Analyse 2 : Hausses moyennes par capping

Comparer HAUSSE_MOY_PCT par CAPPING_APPLIED :

NONE : 4,23% → Hausses naturelles sans contrainte
SENSIBILITE : 6,45% → Hausses bridées par sensibilité
BASIQUES_50PCT : 12,34% → Hausses bridées à 50% (les plus fortes)
PRB_FINAL : 8,76% → Hausses bloquées par le plafond PRB

Interprétation : - Les offres avec capping BASIQUES ont les hausses les plus fortes (12,34%) car le capping 50% est très permissif - Les offres avec capping PRB_FINAL sont aussi élevées (8,76%) car elles atteignent le plafond du corridor - Les offres SENSIBILITE sont modérées (6,45%)

Analyse 3 : Efficacité du capping basiques

Filtrer sur CAPPING_APPLIED = 'BASIQUES_50PCT' :

NB_OFFRES = 876
HAUSSE_MOY_PCT = 12,34%

Si ces offres n'avaient pas été cappées, leur hausse aurait été > 50%.

Calcul de l'impact :

Hausse moyenne sans capping = (HAUSSE_MOY_PCT / facteur_capping_moyen)

Si facteur moyen capping basiques = 0,7 (hausse réduite de 30%)
Hausse moyenne sans capping ≈ 12,34% / 0,7 ≈ 17,6%

Impact du capping basiques : -5,3 points de % en moyenne sur 876 offres

11. Modification des paramètres de configuration¶

11.1. Modifier les cappings par TYPE_CLIENT¶

Fichier concerné : inputs/capping_type_client.csv

Scénario : Vous voulez être plus conservateur sur RSI HM.

Procédure :

Ouvrir inputs/capping_type_client.csv dans Excel
Localiser la ligne RSI HM :
```
RSI HM;0,025;0,05;0,075
```
Modifier les valeurs :
```
RSI HM;0,02;0,04;0,06
```
(Réduction de tous les cappings)
Enregistrer (format CSV point-virgule, encodage CP1252)
Relancer Étape 1 (Option 1) pour un nouveau calcul complet

Important : Modifier ce fichier nécessite un nouveau run complet (Étape 1). Si vous voulez ajuster plus finement par cube, utilisez plutôt l'Étape 2.

11.2. Modifier les règles de repositionnement RECO1¶

Fichier concerné : config/pt2qe_config.json

Scénario : Vous voulez que les prix dans PL3_PL4 remontent directement vers PL2 au lieu de PL1.

Procédure :

Ouvrir config/pt2qe_config.json dans un éditeur de texte

Localiser la section recommendations.reco1_rules :

{
    "position": "PL3_PL4",
    "condition": "PRIX_TARIF_ACTUEL > NEW_BORNE_PL4_PL5",
    "action": "TO_PL2",
    "target": "NEW_BORNE_PL2_PL3",
    "comment": "Remonter vers PL2"
}

Modifier si nécessaire (déjà configuré pour PL2 dans l'exemple)
Sauvegarder le fichier
Relancer Étape 1 (Option 1)

Attention : Modifier ces règles change fondamentalement la logique de repositionnement. À faire avec précaution et validation.

Règles modifiables : - action : Nom de l'action (pour logs et documentation) - target : Colonne SQL cible (ex: NEW_BORNE_PL1_PL2, NEW_BORNE_PL2_PL3, etc.)

Ne PAS modifier : - position : Identifiant de la position - condition : Condition SQL (risque d'erreur)

11.3. Modifier le capping produits basiques¶

Fichier concerné : config/pt2qe_config.json

Scénario : Vous voulez limiter les produits basiques à +30% au lieu de +50%.

Procédure :

Ouvrir config/pt2qe_config.json
Localiser la section capping.basiques :
```
"capping": {
    "basiques": 0.50
}
```
Modifier la valeur :
```
"capping": {
    "basiques": 0.30
}
```
Sauvegarder le fichier
Relancer Étape 1 (Option 1)

Impact : Tous les produits avec LC_ATTRIBUT = 'Basiques' seront cappés à +30% au lieu de +50%.

11.4. Modifier les paramètres d'export¶

Fichier concerné : config/pt2qe_config.json

Scénario : Vous voulez que les exports CSV utilisent le point comme séparateur décimal au lieu de la virgule.

Procédure :

Ouvrir config/pt2qe_config.json

Localiser la section output :

"output": {
    "csv_separator": ";",
    "csv_encoding": "cp1252",
    "decimal_places": 3,
    "percentage_format": 2
}

Cette section contrôle :
csv_separator : Séparateur de colonnes (ne pas modifier)
csv_encoding : Encodage des fichiers (ne pas modifier)
decimal_places : Nombre de décimales pour les montants
percentage_format : Nombre de décimales pour les pourcentages
Pour changer le séparateur décimal, modifier le code Python n'est PAS recommandé. Le format virgule est imposé par Excel France.

Note : Ces paramètres sont avancés et rarement modifiés.

11.5. Paramètres non modifiables (hardcodés)¶

Certains paramètres sont fixés dans le code et ne peuvent pas être modifiés sans intervention développeur :

Filtres d'extraction : - UNIVERS = 'ZOOM1' : Extraction ZOOM1 uniquement - ID_SEQ IN ('A305', 'A565') : Séquences de prix - ID_TYP_CND IN ('ZFAP', 'ZFSP', 'ZIAP', 'ZISP') : Types de conditions

Scope temporel : - Nombre de trimestres fiscaux : 4 (hardcodé dans PeriodManager) - Type de trimestre : Complets uniquement (dont la date de fin est passée)

Arbre de décision : - Nombre de chemins : 3 (PAS_BAISSE, PL1_CONSERVATION, OPTIMISATION_STANDARD) - Logique des chemins : Définie dans le code SQL (module calculate_recommandations.py)

Ordre de la cascade de capping : 1. Sensibilité (selon TYPE_CLIENT) 2. Basiques (50% ou valeur config) 3. PRB final (plafond absolu)

Cet ordre n'est pas modifiable.

12. Cas d'usage et exemples¶

12.1. Cas 1 : Premier calcul simple sans ajustement¶

Contexte : - Première utilisation de PT2QE - PT1CE a été exécuté et validé - Vous avez préparé le fichier capping_type_client.csv

Étapes :

Vérifier les prérequis :
```
START.bat → Option 5
```
Vérifier que le fichier inputs/capping_type_client.csv est présent et correct
Lancer le calcul :
```
START.bat → Option 1
```
Attendre la fin du traitement (suivre les logs)
Analyser les résultats :
Ouvrir outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/impact_analysis.csv
Vérifier les hausses moyennes par TYPE_CLIENT
Vérifier la distribution dans price_increase_distribution.csv
Si satisfait, générer les offres finales :
```
START.bat → Option 3
```

Récupérer le fichier :

outputs/final_YYYYMMDD_HHMMSS/final_price_offers.csv

Durée estimée : Impossible à estimer (dépend du volume de données).

12.2. Cas 2 : Calcul avec ajustements itératifs¶

Contexte : - Après un premier calcul, certaines hausses sont trop fortes sur RSI HM en IDF - Vous voulez affiner les cappings pour ce segment sans tout recalculer

Étapes :

Analyser le premier run :

Ouvrir outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/impact_analysis.csv

Identifier :

TYPE_CLIENT;UNIVERS;HAUSSE_MOY_PCT;PCT_PLUS_20
RSI HM;ZOOM1;9,2;8,5  ← Trop agressif

Préparer les corrections :

Copier outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/capping_cubes_generated.csv
Coller dans corrections/capping_cubes_corrections.csv

Ouvrir corrections/capping_cubes_corrections.csv dans Excel
Filtrer sur TYPE_CLIENT = 'RSI HM' et GEO = 'IDF'

Modifier les cappings :

AVANT:
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,025;0,05;0,075

APRÈS:
ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,02;0,04;0,06

Enregistrer le fichier (CSV point-virgule, CP1252)
Lancer l'ajustement :
```
START.bat → Option 2
```

Comparer les résultats :

outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/impact_analysis.csv (avant)
outputs/corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/impact_analysis.csv (après)

Si satisfait, générer les offres finales :
```
START.bat → Option 3
```
Si pas satisfait, répéter les étapes 3-8

Nombre d'itérations possibles : Illimité

12.3. Cas 3 : Recalcul complet après changement de stratégie¶

Contexte : - Après analyse, vous décidez de changer la stratégie globale - Vous voulez être plus agressif sur tous les TYPE_CLIENT - Modification des cappings dans capping_type_client.csv

Étapes :

Modifier inputs/capping_type_client.csv :

AVANT:
TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,025;0,05;0,075
RSI HM;0,025;0,05;0,075

APRÈS:
TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RCI PI GI;0,03;0,07;0,10
RSI HM;0,03;0,07;0,10

Enregistrer le fichier
Important : Relancer un calcul complet (Étape 1), PAS l'Étape 2
```
START.bat → Option 1
```

Raison : L'Étape 2 utilise les cubes existants. Pour un changement global de stratégie, il faut un nouveau calcul complet qui régénérera les cubes avec les nouvelles valeurs.

Analyser les nouveaux résultats
Comparer avec le run précédent pour valider l'impact
Si satisfait, générer les offres finales

Différence Étape 1 vs Étape 2 : - Étape 1 : Nouveau calcul complet, nouveaux cubes, application des cappings TYPE_CLIENT depuis le fichier - Étape 2 : Recalcul sur cubes existants, application de corrections ciblées par cube

12.4. Cas 4 : Investigation d'une hausse aberrante¶

Contexte : - Dans final_price_offers.csv, vous repérez une offre avec 25% de hausse - Vous voulez comprendre pourquoi

Étapes :

Noter les identifiants de l'offre :
```
ID_CLN = 12345
ID_ART = 075130
```
Ouvrir outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/recommendations_detail.csv
Filtrer sur ID_CLN = 12345 ET ID_ART = 075130

Analyser la ligne :

ID_CLN;ID_ART;PRIX_TARIF_ACTUEL;PRIX_RECOMMANDE;PCT_HAUSSE_FINALE;DECISION_PATH;RECO_SELECTIONNEE;CAPPING_APPLIED;PRICE_SENSITIVITY;LC_ATTRIBUT;RECO1_BASE;RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE;RECO1_AVEC_CAPPING;RECO2
12345;075130;40,00;50,00;25,00;OPTIMISATION_STANDARD;RECO1_REPOSITIONNEMENT_PALIERS;NONE;LOW;Basiques;50,00;50,00;50,00;48,00

Observations :
DECISION_PATH = OPTIMISATION_STANDARD : Optimisation classique (CHEMIN 3)
RECO_SELECTIONNEE = RECO1 : Repositionnement par paliers a gagné
CAPPING_APPLIED = NONE : Aucun capping n'a été appliqué !
PRICE_SENSITIVITY = LOW : Sensibilité LOW → Capping 7,5%
LC_ATTRIBUT = Basiques : Produit basique → Capping 50%
Diagnostic :
RECO1_BASE = 50,00 € (repositionnement vers un palier supérieur)
Prix actuel × (1 + 0,075) = 40,00 × 1,075 = 43,00 €
RECO1_BASE (50,00) < 43,00 ? NON → Pas de capping sensibilité appliqué
Prix actuel × 1,50 = 40,00 × 1,50 = 60,00 €
RECO1 (50,00) < 60,00 ? OUI → Pas de capping basiques appliqué
RECO1 (50,00) < PRB ? Supposons OUI → Pas de capping PRB
Conclusion :
La hausse est due au repositionnement RECO1 vers un palier supérieur (borne = 50,00 €)
Les cappings n'ont pas bloqué car :
- Sensibilité LOW trop permissive (7,5%)
- Capping basiques très permissif (50%)
- Repositionnement ne dépassait aucun capping
Actions possibles :
Accepter cette hausse si elle est justifiée par le corridor
Réduire CAPPING_LOW pour le TYPE_CLIENT concerné dans capping_type_client.csv
Ajuster le capping par cube dans corrections/capping_cubes_corrections.csv
Réduire le capping basiques dans config/pt2qe_config.json

12.5. Cas 5 : Export pour une zone géographique spécifique¶

Contexte : - Vous voulez fournir un fichier d'offres uniquement pour la zone IDF - Pour transmission à l'équipe commerciale IDF

Étapes :

Ouvrir outputs/final_YYYYMMDD_HHMMSS/final_price_offers.csv dans Excel
Activer les filtres automatiques (Ctrl+Maj+L)
Filtrer la colonne GEO sur "IDF"
Copier les lignes filtrées (Ctrl+A, Ctrl+C)
Créer un nouveau classeur Excel
Coller les données (Ctrl+V)
Enregistrer sous export_IDF_YYYYMMDD.csv (CSV point-virgule, CP1252)
Transmettre ce fichier à l'équipe IDF

Alternative : Créer un script Python dédié pour automatiser cet export.

12.6. Cas 6 : Validation des hausses avant import SAP¶

Contexte : - Avant d'importer dans SAP, vous voulez valider manuellement les hausses > 15%

Étapes :

Ouvrir outputs/final_YYYYMMDD_HHMMSS/final_price_offers.csv
Filtrer sur VALIDATION_STATUS = 'A_VERIFIER' ou PCT_HAUSSE > 15
Pour chaque ligne :
Vérifier le TYPE_CLIENT et TYPE_RESTAURANT
Consulter l'historique transactionnel (colonnes MT_CAB_4Q, QT_UF_4Q)
Vérifier les positions (les 3 colonnes POSITION_*)
Décider : VALIDER ou CORRIGER
Pour les lignes à corriger :
Noter le cube concerné (UNIVERS, TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO)
Préparer un fichier de corrections
Relancer l'Étape 2 avec les corrections
Régénérer l'Étape 3
Vérifier que les hausses > 15% ont diminué
Si OK, procéder à l'import SAP

13. Résolution de problèmes courants¶

13.1. Erreur : "Fichier capping_type_client.csv manquant"¶

Symptôme :

ERREUR: Fichier inputs\capping_type_client.csv introuvable !

Cause : Le fichier de capping obligatoire n'est pas présent dans le dossier inputs/.

Solution :

Vérifier l'existence du dossier inputs/ (créer si nécessaire)
Créer le fichier capping_type_client.csv dans ce dossier

Format minimal requis :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
NATIONAL;0,025;0,05;0,075

Ajouter toutes les lignes nécessaires pour vos TYPE_CLIENT actifs
Vérifier le format : séparateur ;, décimale ,, encodage CP1252
Relancer le traitement

13.2. Erreur : "Tables PT1CE_OPTIMAL_* NON TROUVEES"¶

Symptôme :

[X] Tables PT1CE_OPTIMAL_* NON TROUVEES
    PT2QE NECESSITE que PT1CE ait ete execute auparavant !

Cause : PT1CE n'a pas été exécuté ou les tables n'ont pas été créées correctement.

Solution :

OBLIGATOIRE : Lancer PT1CE AVANT PT2QE

Étapes dans PT1CE :

cd C:\chemin\vers\PT1CE
START.bat
Option 1 : Application des nouveaux PAS/PRB
Option 2 : Finalisation des corridors optimaux

Vérifier la création des tables :

START.bat → Option 7 : Vérifier les prérequis

Doit afficher :

[OK] PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1 : XXXXX lignes
[OK] PT1CE_OPTIMAL_ZOOM2 : XXXXX lignes
[OK] PT1CE_OPTIMAL_ZOOM3 : XXXXX lignes

Si les tables existent dans PT1CE mais pas accessibles dans PT2QE :
Vérifier que les deux scripts utilisent la même base de données (TARIFAIRE)
Vérifier les droits Oracle (SELECT sur les tables PT1CE_OPTIMAL_*)
Revenir dans PT2QE et relancer

13.3. Erreur : "Connexion Oracle perdue"¶

Symptôme :

[X] ERREUR : Impossible de se connecter a TARIFAIRE

Causes possibles : 1. Perte de connexion réseau 2. Credentials Oracle incorrects 3. Nom de base incorrect 4. Service Oracle arrêté

Solution :

Vérifier la connexion réseau :
```
ping nom_serveur_oracle
```
Vérifier le service Oracle :
```
tnsping TARIFAIRE
```
Vérifier les credentials dans le fichier de configuration Oracle
Si problème persistant, contacter l'équipe DBA
Relancer le traitement une fois la connexion rétablie

13.4. Problème : "Aucune offre extraite"¶

Symptôme :

✓ 0 offres de prix extraites (ZOOM1 uniquement)

Causes possibles : 1. Aucune offre ZOOM1 valide dans SYS_TARIF_SIMULATION 2. Filtres trop restrictifs 3. Mappings TYPE_CLIENT/TYPE_RESTAURANT incomplets 4. Tables PT0CE manquantes ou vides

Solution :

Vérifier l'existence d'offres dans SYS_TARIF_SIMULATION :

SELECT COUNT(*) 
FROM SYS_TARIF_SIMULATION
WHERE ...
-- Appliquer les mêmes filtres que PT2QE

Vérifier les mappings :

SELECT COUNT(*) FROM PT0CE_TYPE_CLIENT_MAPPING;
SELECT COUNT(*) FROM PT0CE_TYPE_RESTAURANT_MAPPING;

Si vide : exécuter les scripts de création des mappings PT0CE

Vérifier les conditions :

SELECT COUNT(*) 
FROM SYS_MD_CONDITION
WHERE FG_CND_VLD = 'X'
  AND DT_FIN > SYSDATE
  AND ID_TYP_CND IN ('ZFAP', 'ZFSP', 'ZIAP', 'ZISP')
  AND ID_SEQ IN ('A305', 'A565')

Si le problème persiste, consulter l'équipe en charge des données sources

13.5. Problème : "Taux de matching faible (< 80%)"¶

Symptôme :

→ Résultats du matching :
  - MASTER : 15 000 offres
  - NATIONAL : 25 000 offres  ← Trop élevé
  - NO_MATCH : 5 000 offres  ← Trop élevé

Cause : Les cubes MASTER dans PT1CE sont incomplets ou les dimensions ne matchent pas.

Solution :

Pour NO_MATCH élevé :

Vérifier que les dimensions matchent :

-- Articles sans corridor
SELECT DISTINCT o.ID_ART
FROM PT2QE_PRICE_OFFERS o
LEFT JOIN PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1 c
    ON o.ID_ART = c.ID_ART
WHERE c.ID_ART IS NULL

Si beaucoup d'articles manquants : relancer PT1CE avec un périmètre article plus large

Pour NATIONAL élevé (> 30%) :

Vérifier que les cubes MASTER existent pour vos combinaisons :

SELECT COUNT(*)
FROM PT1CE_OPTIMAL_ZOOM1
WHERE CUBE_TYPE = 'MASTER'
  AND TYPE_CLIENT = 'RCI PI GI'  -- Exemple
  AND TYPE_RESTAURANT = 'REST. TRADI'
  AND GEO = 'IDF'

Si peu de résultats : PT1CE n'a peut-être pas créé tous les cubes MASTER nécessaires

Solution : Vérifier les seuils de volumétrie dans PT1CE (config → volume_min_articles)

Ajuster les seuils PT1CE si nécessaire et relancer PT1CE puis PT2QE

13.6. Problème : "Hausses moyennes trop élevées"¶

Symptôme :

✓ 45 123 recommandations calculées
  - Hausse moyenne: 15,2%  ← Trop élevé

Cause : Les cappings définis sont trop permissifs.

Solution :

Solution rapide (Étape 2) :

Identifier les cubes problématiques dans impact_analysis.csv :

TYPE_CLIENT;HAUSSE_MOY_PCT
RSI HM;18,5  ← Problématique

Ajuster via corrections/capping_cubes_corrections.csv :

ZOOM1;RSI HM;SOCIAL;IDF;MASTER;0,02;0,04;0,06

Relancer Option 2

Solution structurelle (Étape 1) :

Modifier inputs/capping_type_client.csv :

TYPE_CLIENT;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW
RSI HM;0,02;0,04;0,06

Relancer Option 1

Vérifier aussi le capping basiques :

Si beaucoup de produits "Basiques" avec hausses > 30%, réduire dans config/pt2qe_config.json :

"basiques": 0.30

13.7. Problème : "Trop d'offres avec VALIDATION_STATUS = 'A_VERIFIER'"¶

Symptôme :

VALIDATION;A_VERIFIER;2500  ← > 5% du total

Cause : Beaucoup de hausses > 20%.

Solution :

Analyser la distribution dans price_increase_distribution.csv :
```
TRANCHE_HAUSSE;NB_OFFRES;PCT_OFFRES
Plus de 20%;2500;5,5
```
Identifier les segments concernés dans impact_analysis.csv
Réduire les cappings pour ces segments (voir solution 13.6)
Relancer l'Étape 2 ou l'Étape 1 selon l'ampleur de la correction

13.8. Erreur : "MERGE query failed" lors de l'Étape 2¶

Symptôme :

ERREUR lors de l'application des corrections
ORA-XXXXX: ...

Cause : Problème dans le fichier de corrections (format incorrect, valeurs manquantes, etc.).

Solution :

Vérifier le format du fichier corrections/capping_cubes_corrections.csv :
Séparateur : ;
Décimale : ,
Encodage : CP1252
Pas de ligne vide

Vérifier que toutes les colonnes obligatoires sont présentes :

UNIVERS;TYPE_CLIENT;TYPE_RESTAURANT;GEO;CUBE_TYPE;CAPPING_HIGH;CAPPING_MEDIUM;CAPPING_LOW

Vérifier les valeurs :
UNIVERS : doit être 'ZOOM1' (sans apostrophes dans le CSV)
GEO : peut être NULL ou vide (mais colonne présente)
Cappings : valeurs décimales entre 0 et 1
Supprimer les caractères spéciaux invisibles (ouvrir dans Notepad++)
Régénérer le fichier depuis capping_cubes_generated.csv pour avoir une base saine
Relancer l'Étape 2

13.9. Problème : "Les résultats de l'Étape 2 sont identiques à l'Étape 1"¶

Symptôme : Après avoir modifié capping_cubes_corrections.csv et relancé l'Étape 2, les hausses n'ont pas changé.

Causes possibles : 1. Les modifications n'ont pas été enregistrées correctement 2. Les cubes modifiés ne correspondent pas aux offres problématiques 3. Les nouveaux cappings sont encore trop permissifs

Solution :

Vérifier que le fichier a bien été enregistré :

Ouvrir corrections/capping_cubes_corrections.csv dans Notepad++
Vérifier que les modifications sont présentes

Vérifier la correspondance cube ↔ offre :

Dans recommendations_detail.csv :
- Noter le TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO de l'offre problématique

Dans capping_cubes_corrections.csv :
- Vérifier qu'une ligne correspond exactement à ces dimensions

Vérifier que les nouveaux cappings sont plus restrictifs que les anciens

Comparer les fichiers avant/après :

outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/capping_cubes_generated.csv (avant)
corrections/capping_cubes_corrections.csv (ce que vous avez modifié)
outputs/corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/recommendations_detail.csv (après)

Si le problème persiste, supprimer tous les fichiers temporaires et relancer un calcul complet (Étape 1)

13.10. Erreur : "Python module not found"¶

Symptôme :

ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

Cause : Modules Python manquants.

Solution :

Vérifier l'installation de Python :
```
python --version
```

Installer les modules manquants :

pip install pandas oracledb openpyxl numpy python-dateutil

Vérifier l'installation :
```
python -c "import pandas; print('OK')"
```
Si erreur persistante, vérifier que le PYTHONPATH est correctement configuré dans les scripts .bat :
```
set PYTHONPATH=P:\PRD\Python\00_Commun\libs;%PYTHONPATH%
```
Relancer le traitement

14. Bonnes pratiques¶

14.1. Documentation et traçabilité¶

Recommandation 1 : Conserver tous les dossiers d'output

Ne jamais supprimer les dossiers outputs/run_* et outputs/corrections_* : - Permettent de tracer l'évolution des recommandations - Facilitent les audits - Permettent de comparer les résultats entre runs

Recommandation 2 : Noter les paramètres de chaque run

Créer un fichier run_log.xlsx avec : - Date du run - Dossier de sortie (ex: run_20250315_143022) - Fichier capping utilisé (copie de capping_type_client.csv) - Commentaires (raison du run, observations, décisions prises)

Recommandation 3 : Versionner les fichiers de configuration

Si vous modifiez pt2qe_config.json ou capping_type_client.csv : - Conserver l'ancienne version avec suffixe _v1, _v2, etc. - Noter la date de modification - Documenter la raison du changement

14.2. Gestion des cappings¶

Recommandation 1 : Partir conservateur

Lors du premier calcul : - Utiliser des cappings plutôt restrictifs (ex: HIGH=2%, MEDIUM=4%, LOW=6%) - Observer les résultats - Augmenter progressivement si nécessaire

Recommandation 2 : Analyser l'impact avant de valider

Avant de générer les offres finales (Étape 3) : - Vérifier la distribution des hausses dans price_increase_distribution.csv - S'assurer que < 5% des offres sont > 15% - Vérifier l'impact CA dans impact_analysis.csv

Recommandation 3 : Itérer sur l'Étape 2 plutôt que réexécuter l'Étape 1

Si seuls quelques cubes nécessitent des ajustements : - Utiliser l'Étape 2 (plus rapide) - Éviter de réexécuter l'Étape 1 sauf si changement structurel

14.3. Validation des résultats¶

Recommandation 1 : Contrôler les anomalies

Vérifier systématiquement dans validation_report.csv :

VALIDATION;ANOMALIE;0  ← Doit être 0

Si ANOMALIE > 0 : investiguer immédiatement (prix en baisse = bug potentiel).

Recommandation 2 : Valider les hausses > 20% manuellement

Ne jamais importer directement les offres A_VERIFIER dans SAP sans contrôle : - Analyser le contexte (historique client, corridor) - Vérifier si la hausse est justifiée - Corriger si nécessaire

Recommandation 3 : Comparer avec les objectifs business

Avant de valider : - Calculer la hausse moyenne globale - La comparer avec l'objectif fixé (ex: +3%) - Vérifier que les segments stratégiques respectent les contraintes

14.4. Workflow recommandé pour un nouveau calcul¶

Étape 0 : Préparation (avant le run)

Vérifier que PT1CE a été exécuté récemment
Vérifier que le fichier capping_type_client.csv est à jour
Vérifier les prérequis (Option 5)
Noter la date et l'objectif du run dans le log

Étape 1 : Calcul initial

Lancer Option 1
Surveiller les logs pendant l'exécution
Noter le timestamp du dossier de sortie

Étape 2 : Analyse des résultats

Ouvrir impact_analysis.csv
Ouvrir price_increase_distribution.csv
Identifier les points d'attention (hausses trop fortes, segments déséquilibrés)
Décider : valider OU ajuster

Étape 3a : Si validation directe

Lancer Option 3
Récupérer final_price_offers.csv
Contrôler les offres A_VERIFIER
Documenter la décision de validation

Étape 3b : Si ajustement nécessaire

Préparer corrections/capping_cubes_corrections.csv
Modifier les cappings des cubes problématiques
Lancer Option 2
Revenir à l'Étape 2 (analyse des nouveaux résultats)

Étape 4 : Finalisation

Archiver les résultats validés
Mettre à jour le run_log.xlsx
Transmettre les offres finales aux équipes concernées

14.5. Maintenance et mise à jour¶

Recommandation 1 : Mettre à jour les mappings régulièrement

Les tables de mapping PT0CE doivent être mises à jour lorsque : - De nouveaux TYPE_CLIENT apparaissent - De nouveaux TYPE_RESTAURANT apparaissent - La segmentation change

Recommandation 2 : Vérifier la cohérence avec PT1CE

Avant chaque run PT2QE : - Vérifier que PT1CE a été exécuté récemment - Vérifier que les dates de calcul PT1CE et PT2QE ne sont pas trop éloignées - Si PT1CE a été relancé, relancer PT2QE (Étape 1 complète)

Recommandation 3 : Surveiller les performances

Si les temps d'exécution augmentent significativement : - Vérifier la volumétrie des tables sources (SYS_TARIF_SIMULATION, SYS_FACTURE_LIGNE) - Vérifier les index Oracle - Consulter l'équipe DBA si nécessaire

15. Annexes¶

15.1. Glossaire des termes¶

Termes métier : - PAS (Prix d'Achat Standard) : Prix plancher minimum, en dessous duquel le prix ne doit pas descendre. - PRB (Prix de Référence Brut) : Prix plafond maximum du corridor. - Palier : Tranche de prix dans le corridor (PL1 à PLX). - Corridor : Fourchette de prix entre PAS et PRB, divisée en paliers. - Sensibilité prix : Réaction attendue du client face à une variation de prix (HIGH/MEDIUM/LOW). - Capping : Limitation de la hausse de prix (ex: +5% maximum). - TYPE_CLIENT : Segment client (ex: RCI PI GI, RSI HM, RSC HM). - TYPE_RESTAURANT : Type de restaurant (ex: REST. TRADI, SOCIAL, LIVRAISON). - UNIVERS : Périmètre d'analyse (ZOOM1/ZOOM2/ZOOM3). PT2QE traite uniquement ZOOM1.

Termes techniques : - MASTER : Cube spécifique avec dimensions complètes (TYPE_CLIENT × TYPE_RESTAURANT × GEO). - NATIONAL : Cube générique sans dimension GEO, utilisé comme fallback. - NO_MATCH : Offre sans corridor correspondant (ni MASTER ni NATIONAL trouvé). - RECO1 : Recommandation 1 (repositionnement par paliers). - RECO2 : Recommandation 2 (hausse proportionnelle au PAS). - FG_HM : Flag Hors Mercuriale ('1' = hors mercuriale, '0' = mercuriale).

Termes processus : - 4Q : 4 derniers trimestres fiscaux complets. - Run : Exécution complète de l'Étape 1 (nouveau calcul). - Correction : Exécution de l'Étape 2 (ajustement sans réextraction). - Final : Export généré par l'Étape 3.

15.2. Structure complète des fichiers d'output¶

Dossier outputs/run_YYYYMMDD_HHMMSS/ (Étape 1) :

recommendations_detail.csv         ← Export ligne à ligne complet (45 123 lignes)
statistics_by_dimension.csv        ← Stats par TYPE_CLIENT/RESTAURANT/UNIVERS
impact_analysis.csv                ← Impact CA par TYPE_CLIENT × UNIVERS
price_increase_distribution.csv    ← Histogramme global des hausses
decision_path_analysis.csv         ← Stats par chemin de décision
capping_distribution.csv           ← Distribution des cappings appliqués
capping_cubes_generated.csv        ← Cappings générés par cube (base pour corrections)
summary.txt                        ← Résumé textuel du run

Dossier outputs/corrections_YYYYMMDD_HHMMSS/ (Étape 2) :

recommendations_detail.csv         ← Même structure, valeurs recalculées
statistics_by_dimension.csv        ← Idem
impact_analysis.csv                ← Idem
price_increase_distribution.csv    ← Idem
decision_path_analysis.csv         ← Idem
capping_distribution.csv           ← Idem
summary.txt                        ← Résumé avec mention "Corrections appliquées"

Dossier outputs/final_YYYYMMDD_HHMMSS/ (Étape 3) :

final_price_offers.csv             ← Export final pour utilisation opérationnelle
validation_report.csv              ← Rapport de validation
export_summary.txt                 ← Résumé de l'export

15.3. Colonnes des fichiers CSV principaux¶

recommendations_detail.csv (91 colonnes) :

Identifiants (7) :
  ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART, ID_CND, DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION

Catégories produit (8) :
  CATEGORIE_N1, CATEGORIE_N2, CATEGORIE_N3, CATEGORIE_N4, CATEGORIE_N5, CATEGORIE_N6, MARQUE, LC_ATTRIBUT

Dimensions (5) :
  TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO, UNIVERS, MATCH_TYPE

Métriques 4Q (9) :
  MT_CAB_4Q, QT_UF_4Q, QT_KG_4Q, MT_CAB_4Q_FERMES, QT_UF_4Q_FERMES, QT_KG_4Q_FERMES, 
  MT_CAB_4Q_INDEXES, QT_UF_4Q_INDEXES, QT_KG_4Q_INDEXES

Prix et positions (17) :
  PRIX_TARIF_ACTUEL, PRIX_UNITAIRE_ACTUEL,
  PAS_ACTIF, PRB_ACTIF, BORNE_PL1_PL2, BORNE_PL2_PL3, BORNE_PL3_PL4, BORNE_PL4_PL5, BORNE_PL5_PL6, BORNE_PL6_PLX,
  NEW_PAS, NEW_PRB, NEW_BORNE_PL1_PL2, NEW_BORNE_PL2_PL3, NEW_BORNE_PL3_PL4, NEW_BORNE_PL4_PL5, NEW_BORNE_PL5_PL6, NEW_BORNE_PL6_PLX,
  POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES, PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES, POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES

Cascade de calcul (4) :
  RECO1_BASE, RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE, RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2

Décision finale (7) :
  DECISION_PATH, RECO_TYPE, RECO_SELECTIONNEE, CAPPING_APPLIED, PRIX_RECOMMANDE, PCT_HAUSSE_FINALE, POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES

Contexte (2) :
  PRICE_SENSITIVITY, ECART_TYPE

final_price_offers.csv (22 colonnes) :

ID_CLN, LC_CLN, ID_ART, LC_ART, TYPE_CLIENT, TYPE_RESTAURANT, GEO, UNIVERS,
ID_CND, DT_DEB_CONDITION, DT_FIN_CONDITION,
PRIX_TARIF_ACTUEL, NOUVEAU_PRIX, PCT_HAUSSE, HAUSSE_EUROS,
POSITION_TARIF_ACTUEL_DANS_ANCIENNES_BORNES, PALIER_TARIF_ACTUEL_VS_NOUVELLES_BORNES, POSITION_NOUVEAU_PRIX_DANS_NOUVELLES_BORNES,
PRICE_SENSITIVITY, TYPE_HAUSSE, VALIDATION_STATUS, DATE_CALCUL

15.4. Formules de calcul clés¶

Calcul RECO1_BASE (selon config) :

SI PRIX_ACTUEL dans PL6_PLX ALORS NEW_BORNE_PL6_PLX
SI PRIX_ACTUEL dans PL5_PL6 ALORS NEW_BORNE_PL5_PL6
SI PRIX_ACTUEL dans PL3_PL4 ALORS NEW_BORNE_PL2_PL3
SI PRIX_ACTUEL dans PL2_PL3 ALORS NEW_BORNE_PL1_PL2
SI PRIX_ACTUEL dans PL1_PL2 ALORS NEW_BORNE_PL1_PL2
SI PRIX_ACTUEL < PAS ALORS NEW_PAS

Calcul RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE :

RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE = MIN(
    RECO1_BASE,
    PRIX_ACTUEL × (1 + CAPPING_SELON_SENSIBILITE)
)

où CAPPING_SELON_SENSIBILITE =
  SI PRICE_SENSITIVITY = 'HIGH' ALORS CAPPING_HIGH
  SI PRICE_SENSITIVITY = 'MEDIUM' ALORS CAPPING_MEDIUM
  SI PRICE_SENSITIVITY = 'LOW' ALORS CAPPING_LOW

Calcul RECO1_AVEC_CAPPING (cascade) :

SI LC_ATTRIBUT = 'Basiques' ALORS
    RECO1_AVEC_CAPPING = MIN(
        RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE,
        PRIX_ACTUEL × 1,50
    )
SINON
    RECO1_AVEC_CAPPING = RECO1_APRES_CAPPING_SENSIBILITE

Calcul RECO2 :

RECO2 = PRIX_ACTUEL × (1 + HAUSSE_PAS)

où HAUSSE_PAS = (NEW_PAS - PAS_ACTIF) / PAS_ACTIF

Calcul PRIX_RECOMMANDE (selon DECISION_PATH) :

SI DECISION_PATH = 'PAS_BAISSE_GEL_PRIX' ALORS
    PRIX_RECOMMANDE = PRIX_ACTUEL (gel total)

SI DECISION_PATH = 'PL1_CONSERVATION_PREMIUM' ALORS
    PRIX_RECOMMANDE = MIN(
        MAX(PRIX_ACTUEL, NEW_BORNE_PL2_PL3),
        NEW_PRB
    )

SI DECISION_PATH = 'OPTIMISATION_STANDARD' ALORS
    PRIX_RECOMMANDE = MIN(
        MAX(RECO1_AVEC_CAPPING, RECO2),
        NEW_PRB
    )

Calcul PCT_HAUSSE_FINALE :

PCT_HAUSSE_FINALE = (PRIX_RECOMMANDE - PRIX_ACTUEL) / PRIX_ACTUEL

15.5. Contacts et support¶

Support technique : - Pour les problèmes d'exécution : Équipe Pricing - Pour les problèmes Oracle : Équipe DBA - Pour les problèmes de données : Équipe Data Quality

Documentation complémentaire : - PT1CE : Voir guide d'utilisation PT1CE - PT0CE : Voir guide d'utilisation PT0CE (mappings) - Calendrier fiscal : Voir documentation SYS_MD_CALENDRIER_SYSCO

Historique des versions : - v1.0.0 (Mars 2025) : Version initiale avec arbre de décision à 3 chemins et capping basiques

FIN DU GUIDE D'UTILISATION PT2QE

Guide d'utilisation - PT2QE (Pricing Tier 2 Quote Engine)¶

1. Introduction¶

2. Prérequis obligatoires¶

2.1. Prérequis techniques¶

2.2. Prérequis métier¶

2.3. Vérification des prérequis¶

3. Installation et configuration initiale¶

3.1. Structure des dossiers¶

3.2. Configuration initiale¶

4. Préparation des fichiers d'entrée¶

4.1. Fichier obligatoire : capping_type_client.csv¶

4.2. Modification des cappings pour un nouveau run¶

5. Lancement de l'application¶

5.1. Démarrage via START.bat¶

5.2. Menu principal (PT2QE_Menu.bat)¶

5.3. Niveaux de log disponibles¶

6. Workflow complet : Vue d'ensemble¶

6.1. Les 3 étapes du processus¶

6.2. Scénarios d'utilisation¶

7. ÉTAPE 1 : Calcul des recommandations (Obligatoire)¶

7.1. Quand exécuter cette étape¶

7.2. Lancement de l'étape 1¶

7.3. Déroulement détaillé de l'étape 1¶

7.4. Résultats de l'étape 1¶

7.5. Vérification de la réussite¶

8. ÉTAPE 2 : Ajustement des cappings (Optionnelle, Itérative)¶

8.1. Quand exécuter cette étape¶

8.2. Préparation du fichier de corrections¶

8.3. Lancement de l'étape 2¶

8.4. Déroulement de l'étape 2¶

8.5. Résultats de l'étape 2¶

8.6. Comparaison avant/après corrections¶

8.7. Itération : Réajuster si nécessaire¶

9. ÉTAPE 3 : Génération des offres finales (Finale)¶

9.1. Quand exécuter cette étape¶

9.2. Lancement de l'étape 3¶

9.3. Déroulement de l'étape 3¶

9.4. Fichiers générés¶

9.5. Vérification de la qualité de l'export¶

9.6. Utilisation du fichier final¶

10. Analyse des résultats : Guide détaillé¶

10.1. recommendations_detail.csv (Export complet)¶

10.2. impact_analysis.csv (Impact CA par segment)¶

10.3. price_increase_distribution.csv (Histogramme global)¶

10.4. decision_path_analysis.csv (Statistiques par chemin)¶

10.5. capping_distribution.csv (Distribution des cappings)¶

11. Modification des paramètres de configuration¶

11.1. Modifier les cappings par TYPE_CLIENT¶

11.2. Modifier les règles de repositionnement RECO1¶

11.3. Modifier le capping produits basiques¶

11.4. Modifier les paramètres d'export¶

11.5. Paramètres non modifiables (hardcodés)¶

12. Cas d'usage et exemples¶

12.1. Cas 1 : Premier calcul simple sans ajustement¶

12.2. Cas 2 : Calcul avec ajustements itératifs¶

12.3. Cas 3 : Recalcul complet après changement de stratégie¶

12.4. Cas 4 : Investigation d'une hausse aberrante¶

12.5. Cas 5 : Export pour une zone géographique spécifique¶

12.6. Cas 6 : Validation des hausses avant import SAP¶

13. Résolution de problèmes courants¶

13.1. Erreur : "Fichier capping_type_client.csv manquant"¶

13.2. Erreur : "Tables PT1CE_OPTIMAL_* NON TROUVEES"¶

13.3. Erreur : "Connexion Oracle perdue"¶

13.4. Problème : "Aucune offre extraite"¶

13.5. Problème : "Taux de matching faible (< 80%)"¶

13.6. Problème : "Hausses moyennes trop élevées"¶

13.7. Problème : "Trop d'offres avec VALIDATION_STATUS = 'A_VERIFIER'"¶

13.8. Erreur : "MERGE query failed" lors de l'Étape 2¶

13.9. Problème : "Les résultats de l'Étape 2 sont identiques à l'Étape 1"¶

13.10. Erreur : "Python module not found"¶

14. Bonnes pratiques¶

14.1. Documentation et traçabilité¶

14.2. Gestion des cappings¶

14.3. Validation des résultats¶

14.4. Workflow recommandé pour un nouveau calcul¶

14.5. Maintenance et mise à jour¶

15. Annexes¶

15.1. Glossaire des termes¶

15.2. Structure complète des fichiers d'output¶

15.3. Colonnes des fichiers CSV principaux¶