SEGMENTATION DU PARC DE POINTS DE VENTE EN BASSINS DE PRIX HOMOGÈNES
Pour appliquer efficacement leur stratégie prix, il est nécessaire que les Retailers adaptent le plus finement possible leur positionnement tarifaire aux spécificités locales de leurs points de vente. Un positionnement prix visant à renforcer les parts de marché n’est pas le même pour un point de vente implanté dans une zone très concurrentielle ou pour un point de vente en monopole local.
Plusieurs critères associés à l’implantation d’un magasin ont un impact sur sa clientèle : sa zone de chalandise et sa capacité à attirer des clients dans un rayon assez large, le
niveau de vie moyen de ses clients, l’intensité concurrentielle...Toutes ces dimensions affectent, avec des intensités diverses, les performances des magasins et donc leur positionnement prix optimal. Les entreprises classent parfois leurs magasins de manière ad hoc, sur un faible nombre de critères déterminés.
Cela comporte plusieurs risques. La classification peut être figée dans le temps, ne pas évoluer suffisamment vite et ne plus refléter, in fine, les évolutions du marché local. La classification peut ne pas être optimale, le classement étant effectué sur des critères secondaires, en raison de biais de perception des équipes opérationnelles. Il peut y avoir des effets de bord dus à l’application de seuils arbitraires.
L’analyse des données et l’utilisation d’outil d’intelligence artificielle permettent de répondre à ces problèmes et de segmenter de manière simple les magasins sur la base de leurs performances observées. Les algorithmes de clustering permettent en effet d’analyser simultanément un grand nombre de critères potentiels et de ne retenir que les plus pertinents. Ils offrent ainsi la possibilité de segmenter de manière optimale les magasins selon ces critères. Les méthodes permettent également de tenir compte de paramètres définis par l’utilisateur et des contraintes opérationnelles, comme par exemple le nombre cible de segments que le client souhaitera piloter.
