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Sectorisation et Geomarketing | 4 MIN DE LECTURE

3 modes de représentation pour comprendre et optimiser votre sectorisation

 26 nov. 2020

Vous devez créer ou optimiser votre sectorisation ? Ces trois approches visuelles rendent vos analyses plus percutantes et vos arbitrages plus justes.

On peut faire beaucoup de choses dans un tableur mais, en matière de sectorisation territoriale, rien ne vaut une approche visuelle. Qu’il s’agisse d’analyser vos indicateurs clés, de comparer des hypothèses de découpage, d’équilibrer les portefeuilles de vos commerciaux ou les zones d’affectation de vos techniciens de terrain, une bonne carte vous évite des heures de manipulation de données et souvent bien des erreurs d’interprétation. Encore faut-il s’entendre sur ce qu’est « une bonne carte ». La réponse est simple : c’est une carte qui délivre un message immédiat, parce que le mode de représentation choisi est adapté à la question étudiée et s’appuie sur des conventions graphiques (symboles, couleurs) que le cerveau humain comprend sur-le-champ. En voici deux exemples.

La carte de chaleur, idéale pour (sa)voir où est votre potentiel de vente

GTM_Heatmap

Le potentiel de vente fait partie des indicateurs incontournables pour construire une sectorisation équilibrée. Vous avez calculé cet indicateur – typiquement en appliquant un coefficient au chiffre d’affaires réalisé avec chaque client au cours des 12 ou 24 derniers mois. Vous avez des valeurs en euros, mais votre tableur préféré ne vous dit rien de la répartition spatiale de ce potentiel. La représentation de cet indicateur sous forme de carte de chaleur le révèle de façon spectaculaire. Parce que c’est une convention que nous avons tous intégrée, la gradation de couleurs utilisée (du rouge au bleu pâle = du chaud au froid) permet à toute personne d’interpréter en un clin d’œil ce type de carte : plus une zone est rouge, plus le potentiel de chiffre d’affaires est élevé et concentré.

Dans l’exemple ci-dessus, ce qui saute aux yeux, c’est évidemment l’inégale répartition du potentiel sur le territoire considéré, avec des zones de très forte concentration sur le littoral et une large pointe vers le nord où aucune coloration n’apparaît. Attention, cela ne signifie pas nécessairement que vous n’avez pas de clients dans cette zone, mais simplement que le potentiel y est faible. Si vous affichez sur cette même carte le lieu de résidence de vos commerciaux (ici sous forme de carrés), vous voyez immédiatement que celui qui réside à Mende est largement défavorisé par rapport à ses collègues de Nîmes, Montpellier et Béziers.

Les oursins, imparables pour (sa)voir où ça pique

GTM_Flux

Cette forme de représentation met en relief le lien entre la localisation des clients et celle de l’agence (ou du commercial) dont ils dépendent. Le fait de tracer une ligne droite entre chaque client/point de visite et la ressource qui lui est affectée dessine un « oursin » aux piquants plus ou moins longs, denses et polarisés. C’est un excellent point d’entrée pour repérer les déséquilibres entre les secteurs et identifier les affectations sur lesquelles il est possible de jouer pour réduire les disparités en nombre de clients et/ou en distance à parcourir pour les visiter.

Dans l’exemple ci-dessus, les oursins ont des morphologies très différentes. Celui de l’agence de Montpellier est extrêmement compact, contrairement à ceux des agences de Perpignan et surtout de Mende. On voit immédiatement, à la longueur et à l’orientation des « piquants », que cette agence sert principalement des clients situés à plus de 50 km au sud-sud-est et, qui plus est, éloignés les uns des autres. Pour les techniciens de ce secteur, cela signifie beaucoup de kilomètres chaque jour et, compte tenu des temps de trajets entre les sites des clients, moins d’interventions par jour. Cette situation peut avoir une explication historique : l’entreprise peut très bien avoir été créée à Mende il y a 15 ou 20 ans et si le siège a été déplacé à Montpellier depuis, l’établissement de Mende n’a jamais été remis en question. Au vu de la localisation des clients existants, il serait beaucoup plus judicieux d’avoir une agence dans la partie sud du secteur, à Alès par exemple. Si cette option n’est pas envisageable, on peut très bien imaginer renforcer l’effectif des agences de Nîmes et Montpellier et leur réaffecter les clients qui se trouvent le plus au sud du secteur actuel de Mende.

La représentation sous forme d’oursins fait émerger des hypothèses que vous n’auriez probablement pas envisagées en travaillant uniquement sur des listes de clients et de ressources. Bien sûr, dans un deuxième temps, vous allez devoir tester vos hypothèses, faire intervenir d’autres paramètres, tels que le potentiel de chiffre d’affaires, le nombre de visites obligatoires par an ou la durée des différents types d’intervention chez les clients. C’est ce que vous permet de faire la solution de sectorisation Territory Manager qui, à n’importe quelle étape de votre étude de sectorisation, vous donne accès à de multiples modes de représentation de vos données. Les cartes de chaleur et les oursins en font partie. Rassurez-vous : ces cartes sont générées automatiquement et si la forme n’est pas appropriée à ce que vous voulez voir et analyser, la solution vous le dit et vous oriente vers le mode de représentation le plus pertinent.

Des jauges dynamiques, pour affiner et équilibrer « à l’œil »

L’optimisation d’une sectorisation est nécessairement un exercice d’équilibrage et de pondération multicritère. Cela peut rapidement devenir très compliqué. En jouant sur un paramètre, par exemple le nombre de clients, vous déséquilibrez un autre paramètre, par exemple les temps de déplacement… Pour toujours avoir une vision claire de l’impact de vos choix, Territory Manager associe la carte de vos secteurs et la représentation de vos variables clés sous forme de jauges dynamiques.

GTM_Balance_Map

Dans cet exemple, on cherche à équilibrer les portefeuilles des commerciaux en termes de potentiel de vente. Celui-ci doit être compris entre 270 000 et 280 000 euros. Ces seuils sont matérialisés dans la jauge, et dans la carte, dont la couleur varie. C’est la raison pour laquelle la jauge et le secteur de Karine, très en deçà du minimum, apparaît en rouge comme celle de Laura, nettement au-delà du maximum. Les secteurs de ces 2 commerciaux étant contigus, il est possible de corriger le déséquilibre en réaffectant des clients de Laura à Karine. Cette opération peut être réalisée client par client sur la carte, jusqu’à ce que les représentions passent au vert. Si le potentiel des clients réaffectés à Karine s’avère insuffisant, sa jauge et le secteur s’afficheront en orangé. Pour qu’elles passent au vert, on pourra lui affecter certains clients de Nicolas dont le secteur est mitoyen mais dont le potentiel est proche du maximum prédéfini. A l’issue de ces réaffectations manuelles, les jauges et secteurs des trois commerciaux seront au vert et leurs contours auront été redessinés automatiquement sur la carte.

GTM_Final_Map

L’utilisateur peut également décider que la couleur des indicateurs change non pas en fonction du potentiel en euros mais de l’écart à la moyenne :

GTM_Ecart2

Combinant rigueur et intuition, cette approche visuelle et dynamique permet de réaliser avec les commerciaux concernés des équilibrages extrêmement précis. Que vous partiez d’une sectorisation existante ou d’une page blanche, ces ajustements sont indispensables pour aboutir à l’optimum : des secteurs et des portefeuilles équilibrés en termes de potentiel et de charge de travail, et d’autant mieux acceptés par les intéressés que vous les avez associés au processus pour prendre en compte leur connaissance du terrain et leurs contraintes spécifiques.

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