Petite rétrospective de la sectorisation commerciale

Grâce à des algorithmes avancés et à l'analyse de données en temps réel, l'Intelligence Artificielle permet aujourd’hui aux entreprises d'optimiser leurs territoires de manière plus précise que jamais. Il n’est pourtant pas si loin le temps où les équipes de vente punaisaient leurs secteurs sur une carte Michelin ! En quelques années, la sectorisation commerciale a suivi une trajectoire remarquable, passant d'une approche rudimentaire à une discipline de plus en plus sophistiquée. Petit voyage dans le temps…

Chapitre 1 : une approche empirique

Jusqu'aux années 2000, la sectorisation privilégie une approche intuitive. Se fiant à leur jugement et à leur expérience, les commerciaux délimitent leurs territoires directement sur des cartes en papier. La tâche s'avère fastidieuse, car les indicateurs fiables sont rares et les données clients souvent lacunaires. De nombreux paramètres importants, comme les habitudes d'achat ou les variations saisonnières, sont encore négligés. Les secteurs ainsi créés sont fréquemment déséquilibrés et peu adaptés à la réalité du terrain, ce qui engendre des pertes de temps et des défis logistiques. Plutôt perçue comme une contrainte, la sectorisation est mise à jour tous les trois ans en moyenne et peine à suivre les évolutions inéluctables du marché.

Chapitre 2 : l'ère des logiciels de cartographie

La révolution se produit dans les années 2000 avec l’arrivée des logiciels de cartographie, en particulier les Systèmes d'Information Géographique (SIG).  C’est l’avènement du géomarketing : les entreprises peuvent dorénavant visualiser leurs territoires sur des cartes numériques et y associer des données économiques. Les secteurs sont découpés principalement en fonction des flux de consommation et du potentiel de développement des points de vente. Il faudra attendre le développement du langage SAS, de la navigation GPS et de la cartographie en ligne pour que la sectorisation commerciale agrège pleinement les données du terrain.

Chapitre 3 : intégrer la notion de charge de travail

À partir de 2015, la sectorisation s’intéresse de près à la géographie : les infrastructures routières, les densités de population et les frontières naturelles sont intégrées dans l’analyse pour réduire les temps de déplacement des équipes itinérantes. De plus en plus sophistiqués, les algorithmes raisonnent en durées et fréquences de visite pour mieux répartir les charges de travail entre commerciaux. L’objectif : donner au collaborateur résidant en zone rurale les mêmes chances d’atteindre ses objectifs que son équipier résidant en milieu urbain.

Chapitre 4 : vers une sectorisation de plus en plus opérationnelle

Véritable aide à la décision et levier de croissance pour les entreprises, la sectorisation commerciale s’emploie aujourd’hui à garantir des objectifs équitables et réalistes pour les commerciaux. Toujours plus dynamique, elle démontre sa capacité à répondre aux évolutions rapides d’une organisation et de son marché. Une nouvelle priorité commerciale ? Une renégociation contractuelle ? En agrégeant les indicateurs les plus récents, l’intelligence géographique aide à redistribuer les charges de travail de manière objective et réactive.

Et demain ?

Avec l’essor de l’intelligence prédictive et du big data, les algorithmes pourront bientôt déterminer les déclencheurs d’achat et s’assurer que les commerciaux contactent leurs prospects au moment où ils sont le plus réceptifs. Dans un paysage commercial en constante évolution, la sectorisation opérationnelle aide à saisir les opportunités émergentes et à rester agile.

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