Édition
Groupe d'édition / distribution du livre français
Objectiver l'allocation des tournées commerciales sur des centaines de librairies par du machine learning
Le contexte
Ce qu'on a trouvé
Groupe d'édition / distribution du livre français. Une force commerciale de représentants visitait des centaines de librairies à travers la France, sans savoir objectivement quels clients méritaient plus de visites et lesquels en avaient trop. Les décisions d'allocation des tournées se prenaient à l'expérience, pas à la data. Impossible de mesurer l'impact réel des visites sur le chiffre d'affaires.
Notre périmètre
Modèle ML qui mesure la relation visites/CA, segmentation non supervisée, dashboard Power BI interactif
- Consolidation et nettoyage des données SAP commerciales
- Analyse statistique approfondie : corrélations visites/CA, performance par représentant, taux de retour, poids du fonds par client
- Modèle ML qui modélise la relation entre fréquence de visites et CA généré par client
- Détection automatique des clients sous-visités (fort potentiel, pas assez de visites) et sur-visités (beaucoup de visites pour peu de CA)
- Calcul d'un potentiel de croissance par client avec recommandations de fréquence de visite personnalisées
- Segmentation client avancée : classification non supervisée et personas détaillés automatiquement
- Dashboard Power BI interactif : segmentation, personas, performances commerciales, recommandations visites temps réel
Résultats
Ce qu'on a livré
Objectivation
des décisions d'allocation de tournées avec de la data, pas l'expérience
Sous-visités
détection des clients à fort potentiel pas assez visités
Sur-visités
détection des clients où l'effort commercial est sur-investi
Stack technique
Les outils mobilisés
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