De plus en plus, surtout en périodes macro économiques tourmentées, il est question de bien comprendre les attitudes, les motivations et les comportements de ses contacts, aux fins de transformer au plus rentable des prospects probables en clients fidèles et satisfaits. L'analyse statistique seule est là, parfaitement adaptée et fondée pour des décisions en conscience. Et l'implémentation de méthodologies rigoureuses spécifiques est la résultante d'une expérience transversale tant fonctionnelle que sectorielle.

Reprenons la carte de l'univers commercial, et la représentation de ses secteurs. Imaginons que dans son activité, le responsable des ventes de l'exemple ait le besoin d'investiguer sur les populations des régions A, B, C, D.

regions


Par exemple il pourrait chercher à comprendre la sensibilité aux offres promotionnelles qu'il met en place dans son réseau, secteur par secteurs.

Dans nos outils d'analyses de données, ce genre de schéma met en évidence l'attraction [en bleu] ou le rejet [en rouge] vis à vis d'une question. Plus la couleur est dense plus elle exprime la force de la réponse.
Par exemple, à la question "êtes vous sensible à cette offre ?", les répondants du secteur A ont majoritairement répondu oui, et ont rejeté la réponse non. Quant aux répondants du secteur D, leur réponse n'apporte rien de signifiant.
Ici, on voit bien que les prospects du secteur C non seulement ne sont pas intéressés, mais marquent en plus un fort rejet. Le cartouche bleu les concernant serait resté blanc, si ils ne voulaient pas préciser ce refus express.

Ou bien de déceler l'incidence sur l'augmentation de ses résultats, toujours comparée à ces secteurs.

On peut remarquer la forte incidence de la promotion dans les résultats du secteur A.
Les réponses des autres secteurs n'offrent pas d'informations suffisantes pour une interprétation pertinente.

Ici, c'est l'intérêt aux offres promotionnelles uniquement dans le secteur C, mais par âge des prospects.

Tenant compte du nombre de répondants, la longueur des barres symbolise un ordre de grandeur [relative et absolue] de la population concernée. Plus elle sont longues, plus la sous population représentée est numériquement importante.
Les 30 à 40 ans ont clairement un avis sur la question [rejet de "pas d'avis"].
Pour mieux comprendre le rejet de ces jeunes adultes du secteur, il faudrait par exemple analyser l'offre elle-même. Concernent t'elle des pratiques pour les hauts revenus que eux n'ont pas, sont t'ils particulièrement défavorisés pour elle, correspondent t'elle à leurs centres d'intérêts, est elle suffisante, ... ?

Considérant un produit problématique, n'ayant pas trouvé son public, il devrait se poser la question de modifier l'offre.

Imaginons que lors d'un salon sur le secteur C, un commercial soit interpellé. Quelques prospects souhaitent la création d'une offre spéciale leur permettant de contracter plus facilement avec l'entreprise.
La réponse doit être aussi technique, pour considérer son poids dans la population totale.
On voit ici que la demande est insuffisante et est infondée. Rejet affirmé du secteur A, et posture contraire d'un des quartiers où les prospects seraient concernés.

Ici, exemple sur la satisfaction à un nouvel équipement du sous groupe du secteur A.

Il est peut-être ici étonnant de considérer que c'est en fait la classe 40 à 50 ans de la population qui est ravie par l'offre promotionnelle.
On voit très bien se dessiner qu'elle concerne les gens plutôt aisés, plutôt à un âge où l'on a des moyens financiers plus importants, ....

Au sujet de l'offre globale.

Outil de prospective commerciale, pertinent et décapant, ce type de représentation spatiale est un puissant aide à la décision.
Elle permet d'être en connaissance de cause pour à l'avenir combler au mieux les desideratas des prospects.
La lecture se fait en considérant les proximités et éloignements. Par exemple ici, on voit bien la proximité entre l'intérêt à cette offre et le secteur A où l'on trouve une population plutôt dans la cinquantaine, à revenus plutôt élevés, prenant un peu le temps de la réflexion et sportifs. On voit bien également que malheureusement les moins intéressés sont sur le secteur C, alors qu'ils sont aussi les plus prompts à agir quand il sont séduits.

In fine dans cet exemple anodin, après considérations minutieuses de tous les éléments, il sera facile de modifier l'offre promotionnelle en vue de séduire le secteur C où existe le plus fort potentiel.

Cet exemple peut tant illustrer des problématiques Business to Business, que Business to Consumers, ... Les paramètres sont également interchangeables : satisfaction clientèle, période de réachat, modalité de réglement, solvabilité, gros volumes, ...

Dans la réalité, les situations sont évidemment nettement plus complexes. Plus de paramètres, des territoires plus nombreux, des populations constituées de sous ensembles très divers et variés, ayant des particularités croisées, et des niveaux d'exigence différents, ... Mais la puissance de l'informatique aujourd'hui, permet la compréhension de mondes ayant 100 voire 1 000 dimensions.

Exemples de populations envisageables : classes d'âges, catégories socio-professionnelles, activités professionnelles, loisirs, consommation, ... ou secteur d'activité, CA, effectifs, exportateurs, indépendance, réseau de distribution, ...

Quelques préoccupations souvent évoquées : éconologie, concurrence, externalisation, sécurité, mondialisation, environnement, loisirs, emploi, sociales, culturelles, sportives, intra communautaire, énergie, ...