Décider de la localisation de son prochain point de vente est loin d’être une décision arbitraire et facile à prendre, d’autant plus lorsque la zone est concurrentielle. La cartographie offre de véritables opportunités d’optimisation.  Les enjeux de la segmentation : Quelles zones géographiques privilégier face à l’impact de la concurrence ? Lorsque l’on cherche à implanter un nouveau point de vente, on est systématiquement tiraillé entre deux interrogations lié à l’impact de la concurrence.  Doit-on s’implanter là où se trouvent déjà certains de nos concurrents afin de bénéficier du trafic existant ? Ou doit-on plutôt privilégier certaines zones où nos concurrents sont moins présents ? Cette question est complexe et il faut rester prudent dans la réponse que l’on pourrait y donner au premier abord. Il convient donc d’étudier le sujet assez finement afin de pouvoir mesurer si oui ou non la performance est affectée par la présence des concurrents.La première approche d’analyse que l’on peut avoir est basée sur la cartographie. En effet, si le nombre de concurrents n’est pas trop élevé, on va pouvoir assez facilement réaliser une carte représentant le chiffre d’affaires généré par les points de vente, sur un niveau géographique pertinent, en y positionnant à la fois ses propres points de vente et ceux des concurrents. Cette carte va alors permettre de visualiser si le niveau de chiffre d’affaires est plus ou moins élevé selon la densité de ses propres magasins et de celle de ses concurrents. On peut en voir un exemple sur la carte ci-dessus. Les modèles statistiques pour mesurer l’impact de la concurrence Si cette approche est intéressante car simple à mettre en œuvre et très visuelle, elle est malheureusement assez peu précise, d’autant plus si on doit composer avec un grand nombre de concurrents.  Dans ce cas, il peut être intéressant de faire appel à des modèles statistiques, et en particulier aux modèles de régression, pour expliquer le niveau de chiffre d’affaires constaté dans les magasins en fonction d’un certain nombre de variables explicatives. On va par exemple pouvoir associer des variables endogènes (type de magasin, superficie…) à des variables exogènes (profils des clients sur la zone de chalandise, concurrents présents sur la zone…) afin de déterminer le modèle le plus pertinent. Une fois le modèle obtenu, on pourra ainsi identifier le poids de chaque composante dans le pouvoir explicatif du modèle. Ceci permettra alors de savoir quel est le poids de variables endogènes, du profil de la zone de chalandise ou de la concurrence sur le chiffre d’affaires. Méthodologie de mise en œuvre et bénéfices de ces modèles En termes de mise en œuvre, on vous conseille vivement de suivre le process suivant :–    Bien identifier les zones de chalandise de vos magasins. C’est la clé à plusieurs titres : bien identifier les concurrents présents sur le secteur, mieux comprendre le profil des ménages présents sur la zone–    Collecter un maximum de données tant endogènes (taille du magasin, type, âge…) qu’exogènes (concurrence, données open data…)–    Construire le modèle, le contrôler, l’ajuster et le valider sur un autre jeu de données (une autre période par exemple) Une fois le modèle obtenu, on pourra alors répondre à notre question de départ : est-ce que la présence de concurrents a un impact positif ou négatif sur le chiffre d’affaires ? Si vous mettez en œuvre ce type de modèles, vous verrez rapidement que la réponse est plus nuancée car certains concurrents auront plutôt un impact positif alors que d’autres influenceront négativement votre activité. A noter que ce type de modèle possède un deuxième intérêt : celui de faciliter les projections business liées à l’implantation d’un magasin. En effet, l’équation obtenue va permettre de comparer différentes implantations potentielles et de définir quel serait le niveau de chiffre d’affaires attendu selon les différents cas. Comment datacadabra vous aide à traiter ces sujets ?   datacadabra possède de nombreuses méthodes vous permettant de répondre à ce type de problématiques. Ainsi le module Cartographier vous permet d’intégrer nativement vos points d’intérêts (POI), qu’ils concernent vos magasins ou les magasins de vos concurrents. Vous allez ainsi pouvoir facilement visualiser votre performance commerciale sur des cartes réalisées en quelques clics. Le module Prédire va très prochainement s’enrichir d’une nouvelle méthode vous permettant de mesurer l’impact de la concurrence, vous pourrez ainsi en toute simplicité mettre en œuvre ce type de modèle.  Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra