Fonctionnement de l'outil Centre de point de vente moyen
La fonction Centre de point de vente moyen crée un centroïde dans le centre géographique moyen de vos points de clients.
Ce centroïde peut être calculé de la manière suivante :
- Nombre de clients
- Valeur pondérée (les ventes ou les visites)
Calcul du centroïde en fonction du nombre de clients
Lorsque le centroïde est calculé en fonction du nombre de clients, chaque point de client a une valeur égale. Comme le centroïde représente un point d'équilibre entre tous les clients, il se situe au centre des clients. Si les clients sont davantage concentrés sur un côté, le centroïde est tiré vers cette direction.
Supposons que vous voulez développer votre chaîne de magasins d'équipements sportifs dans une nouvelle zone commerçante. Votre profil de client existant montre que vous vendez à un segment démographique limité : revenu élevé, personnes d'éducation supérieure jouant au golf.
Pour commencer, vous pouvez acheter une liste de publipostage des ménages présentant des données démographiques similaires dans la zone qui vous intéresse, les géocoder avec l'assistant d'intégration des clients, puis calculer le centroïde en fonction du nombre de clients. Le centroïde obtenu peut être un bon endroit pour une nouvelle implantation éventuelle.
Calcul du centroïde en fonction de la valeur pondérée
Un centroïde calculé par une valeur pondérée considère que chaque client dispose d'une valeur individuelle. Le centroïde n'est pas créé au centre de tous les clients, mais au centre des clients qui répondent le mieux à la valeur que vous avez pondérée.
Supposons que vous voulez calculer le centroïde en fonction des ventes clients. L'emplacement d'un client qui a dépensé 100 USD dans votre point de vente est comptabilisé 100 fois plus qu'un client qui ne dépense qu'un dollar. Lorsque le centroïde est calculé, cette pondération tire le centroïde vers les points les plus importants.
Vous pouvez également utiliser cet outil pour comparer le centroïde géographique de vos clients à l'emplacement réel du point de vente. Les distances importantes entre le centre des clients et l'emplacement réel du point de vente peuvent illustrer des problèmes inhérents aux emplacements des points de vente existants.
Autres cas d'utilisation des centroïdes
- Un point de vente de vêtements haut de gamme pour hommes perd son bail dans un endroit où il était implanté depuis longtemps. Il utilise la base de données des clients pondérée par les ventes annuelles totales comme base de sa recherche d'un nouvel emplacement.
- Une franchise spécialisée dans les vidanges automobiles rapides utilise les adresses des entreprises des clients existants pour trouver l'implantation optimale d'un nouvel établissement afin de servir les clients à proximité de leurs lieux de travail.
- Une banque génère un centroïde pondéré pour chaque type de produit (prêts hypothécaires, prêts automobiles, certificats de dépôt, investissements, etc.) et demande à la succursale la plus proche de chaque centroïde de se spécialiser dans le produit en question.
Le nouvel outil facultatif de création des points de vente en fonction des grappes de clients utilise l'algorithme "des K-moyennes". Cet algorithme permet d'agréger n objets en fonction d'attributs dans k partitions, k < n. Il s'apparente à l'algorithme espérance-maximisation dans le cadre des modèles de mélanges gaussiens en ce sens qu'ils tentent tous les deux de trouver les centres des grappes naturelles dans les données. Il suppose que les attributs des objets constituent un espace vectoriel. Son objectif est de minimiser la variance intragrappe totale, ou la fonction d'erreur quadratique.