Lancez votre projet d'inventaire

Un détaillant de mode de taille moyenne, gérant à la fois cinq boutiques physiques et une plateforme e-commerce en pleine croissance, faisait face à des ruptures de stock chroniques et des surstocks coûteux. Leurs systèmes disparates ne communiquaient pas, rendant la visibilité des stocks impossible en temps réel. Le défi principal résidait dans la création d'une Application d'inventaire pour boutiques de mode centralisée capable de synchroniser les données instantanément. Smartbrain a déployé une équipe de deux développeurs Python seniors spécialisés en Django et en intégration d'API RESTful. Ils ont conçu une couche middleware robuste connectant le système de point de vente (POS) existant à la boutique Shopify. En utilisant Python pour l'orchestration des données, l'équipe a mis en place des tâches asynchrones (via Celery) pour mettre à jour les niveaux de stock sur tous les canaux à chaque transaction, sans ralentir les opérations de caisse. La solution a transformé la logistique du client. La synchronisation précise a permis d'activer le "Click & Collect" en toute confiance. Résultat : une réduction des annulations de commandes de 85% et une augmentation de la rotation des stocks, prouvant l'efficacité de l'augmentation d'équipe pour résoudre des problèmes techniques critiques.

Une marque de luxe établie cherchait à moderniser sa gestion de la chaîne d'approvisionnement pour réduire le gaspillage et améliorer la disponibilité des produits phares. L'entreprise disposait de vastes quantités de données historiques mais manquait d'outils pour les exploiter efficacement dans leur processus de réapprovisionnement. L'objectif était d'intégrer de l'intelligence artificielle dans leur Application d'inventaire pour boutiques de mode. Smartbrain a fourni un ingénieur Python expert en Data Science et Machine Learning. Travaillant en étroite collaboration avec le CTO du client, le développeur a utilisé les bibliothèques Pandas et Scikit-learn pour analyser les tendances saisonnières, les influences des réseaux sociaux et l'historique des ventes. Il a développé un algorithme prédictif intégré directement au tableau de bord de gestion des stocks, suggérant des commandes de réapprovisionnement automatiques. Cette approche proactive a permis à la marque d'anticiper la demande avec une précision inédite. La solution a généré une diminution des invendus de 30% dès la première saison, optimisant ainsi le fonds de roulement et renforçant la rentabilité globale de la marque grâce à une technologie de pointe.

Un réseau de boutiques de vêtements vintage en pleine expansion luttait avec une solution logicielle sur site vieillissante, lente et incapable de supporter leur croissance rapide. Les pannes fréquentes du serveur local paralysaient les ventes et frustraient les employés en magasin. Le défi était de migrer vers une Application d'inventaire pour boutiques de mode basée sur le cloud sans interrompre les opérations quotidiennes. Smartbrain a mobilisé une équipe augmentée de développeurs Python expérimentés en architecture cloud (AWS) et en refonte d'applications legacy. Ils ont réécrit le backend en utilisant Flask pour sa légèreté et sa rapidité, et ont migré la base de données vers une infrastructure cloud sécurisée et scalable. L'équipe a également développé une API mobile pour permettre aux vendeurs de scanner les articles uniques directement depuis des tablettes en rayon. La transition s'est faite sans heurts, offrant une accessibilité aux données 24/7 et une sécurité renforcée. Le client a constaté une amélioration de la vitesse de traitement des transactions, avec une réduction de la latence système de 60%, permettant une expérience client fluide et une expansion sereine vers de nouvelles localisations.