Construction d’un modèle d’optimisation du réseau de distribution

Contexte

  • Réseau de distribution complexe avec multiples types de points de vente
  • Concurrence forte
  • Nécessité d’optimiser la performance du réseau existant
  • Besoin d’identifier les caractéristiques des points de vente performants

 

Secteur : Distributeur

Canaux : physique, internet

Distributeur multi-métier

Leader des jeux d’argent en France
Réseau de points de vente : bars, tabacs, presse…

Durée : 4 mois

Modèle distributif

Objectifs de la mission

Évaluer la performance du réseau de distribution

Identifier les caractéristiques favorables des points de vente

Établir des recommandations pour l’optimisation du réseau

Définir une stratégie d’implantation des futurs points de vente

Contenu de l’intervention

  1. Qualification des zones de chalandises – Modalités : Analyses géomatiques et consultation des experts métier
    – Définition des zones d’attraction par mode de transport (piéton, voiture, transport en commun)
    – Création base de données géographique (PostGIS, pgRouting)
    – Collecte données socio-démographiques (richesse, CSP, emploi, etc.)
  2. Analyse de performance – Modalités : Travaux d’analyse statistique et machine learning
    – Analyse des revenus totaux
    – Étude des structures de partenariat
    – Comparaison parts de marché par secteur
    – Projections de croissance : modélisation statistique
  3. Construction stratégie réseau – Modalités : Collaboration avec experts et géomaticiens du client
    – Optimisation pratiques de vente
    – Identification zones à potentiel
    – Analyse concurrentielle
    – Recommandations sur partenariats stratégiques

Principaux résultats

Modèle prédictif

Modèle prédictif de performance des points de vente

Cartographie du potentiel territorial

Stratégie d’optimisation du réseau

Rapports interactifs

Rapports interactifs pour les experts du client

Les facteurs clés de succès

Data-Driven

Approche data-driven rigoureuse

Expertise métier

Combinaison d’expertise métier et analyse statistique.

Outils avancés

Utilisation d’outils avancés (GIS, ML)

Livrables

Production de livrables actionnables

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