Le merchandising outdoor
Par Orhan • 24 Août 2018 • 925 Mots (4 Pages) • 435 Vues
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Utilité:
- Evaluer la performance d’une chaine de vente.
- Sélection l’emplacement optimal a la création de magasin
- Détecter les emplacements a fermer.
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Méthode par le modèle de régression multiple.[pic 36]
Etapes:
❑La reconnaissance des facteurs: identification et regroupement.
❑La mesure des facteurs: objective vs subjective.
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Méthode par le modèle de régression multiple.[pic 37]
- Le rassemblement des données en: Statistiques internes Statistiques démographiques Statistiques externes
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Méthode par le modèle de régression multiple.[pic 38]
- L’analyse de régression:
Equation: CA= ax1 + bx2+cx3+…+nxn+K
- L’analyse comparative par magasin: cas réel et
écart. On choisi les emplacement maximisant le chiffre d’affaire théorique.
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Méthode par le modèle de régression multiple.[pic 39]
Les limites:
- Difficultés de définir la zone de chalandise (les aires sont fragmentées)
- Recherche primaire de localisation de points de vente non précise.
- Pas applicable pour un nombre de magasins réduit, ou pour des points de vente dissemblables.
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L’analyse discriminante[pic 40]
- Analyse discriminante vs modèle de régression multiple: similitudes méthodologiques,
- Analyse discriminante sépare les magasins performants des autres en vue de rétroactions et implantation en aval.
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La méthode du marché potentiel[pic 41]
- Minimise la distance entre le futur emplacement et les clients, maximise celle qui le sépare des concurrents.
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[pic 42]
Limites:
- Les facteurs d’attraction jouant sur la fréquentation et propres aux magasins ne sont pas examinés (absence de données ou pour simplifier.)
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Le modèle P-Médian[pic 43]
Principe:
ne tient compte que des critères de la distance, de la demande et éventuellement des couts d’ouverture des points de vente comme base de sélection des emplacements adéquats.
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Le modèle P-Médian[pic 44]
- en théorie être plus précis lorsqu’il calcule la position idéale des points de vente la plus proche en moyenne des clients aux autres méthodes de localisation, la situation géographique des clients est examinée individu par individu.
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