Analyses spatiales d’un réseau de distribution de points de vente : application à une entreprise canadienne de meubles distribués aux etats-unis

Auteurs

  • Cécile LOCART École Polytechnique de Montréal, département de mathématiques et génie industriel
  • Bruno AGARD École Polytechnique de Montréal, département de mathématiques et génie industriel
  • Damien POYARD École Polytechnique de Montréal, département de mathématiques et génie industriel

DOI :

https://doi.org/10.53102/2014.33.03.785

Mots-clés :

data mining, géomarketing, ségmentation

Résumé

Dans le contexte actuel de globalisation, la mise en place et le maintien d'un réseau de distribution performant sont essentiels pour les entreprises. Plusieurs critères permettent de juger de la qualité d'un réseau. Parmi ceux-ci, l'adéquation entre la localisation des points de vente et la position de la clientèle, à savoir, la couverture du marché, est prépondérante. Des techniques de data mining permettent de segmenter un marché en se basant sur les caractéristiques socioéconomiques des clients dans différentes zones géographiques. Dans cet article, nous proposons de mettre en place des mesures d'analyse spatiale et d'utiliser un système d'information géographique (SIG) pour qualifier l'intensité de recouvrement d'un réseau de distribution d'une entreprise. Dans le cadre de notre étude, nous étudions le réseau de distribution d'une entreprise de meubles haut de gamme avec des points de vente aux États-Unis. Il s'agit, in fine, de comparer, zone géographique par zone géographique, les résultats de la segmentation de la clientèle reflétant le potentiel commercial avec les indicateurs de recouvrement. Ce modèle intégrant les deux séries de résultats devient un outil d'aide à la décision pour l'entreprise dans le déploiement de son réseau.

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Publiée

01-09-2014

Comment citer

LOCART, C., AGARD, B., & POYARD, D. (2014). Analyses spatiales d’un réseau de distribution de points de vente : application à une entreprise canadienne de meubles distribués aux etats-unis. Revue Française De Gestion Industrielle, 33(3), 71–90. https://doi.org/10.53102/2014.33.03.785

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