Scoring / Ciblage

Etude Scoring / Ciblage / typologie / segmentation points de vente

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Écrit par Mael PELHATE
Mis à jour il y a plus d’une semaine

Mise à jour : 240305_LL


Sommaire

1) Objectifs des études de Scoring et Ciblage

Constat :

  • Le parc officinal français, reste très hétérogène (profils de pharmacies) et dynamique (évolution des points de vente, groupements, etc.)

  • Chaque marché répond à des dynamiques qui lui sont propres et dont la maîtrise représente souvent un vrai avantage compétitif

  • Chaque pharmacie dispose d’un potentiel dans un marché donné

Pourquoi faire un scoring ou un ciblage :

  • Cibler son marché permet de mieux appréhender l’univers de ses clients sur un marché défini et renforcer ses actions commerciales en priorisant l’action de ses forces de ventes

  • Mieux cibler, c’est allouer plus efficacement ses ressources en dégageant de l’espace pour développer des prospects et en maximisant le CA et la marge sur les client existants

2) Différences entre Scoring et Ciblage

  • Le Scoring consiste à vous fournir le sell-out de chaque pharmacie française sur un marché (présenté en 10 strates) afin d’identifier les pharmacies à fort potentiel

  • Le Ciblage consiste à croiser ce sell-out marché avec votre sell-in sur ce même marché afin d’identifier et vous fournir les différentes typologies de prospects et de clients

Ex : cibler les prospects prioritaires à fort potentiels, développer vos petits clients qui ont un potentiel de développement sell-out fort…

In fine, le Ciblage permet d’apporter encore plus de précisions que le Scoring pour l’élaboration (ou mise à jour) de votre plan de charge (visites). Notamment pour distinguer le potentiel de développement de votre parc client (prospection) de celui de vos clients.

Concrètement, en termes de livrable, vous disposerez de la liste nominative des pharmacies Françaises avec les informations détaillées ci-dessus.

  • Le rapport de synthèse / Recommandations stratégiques

Sur option, et après échange avec nos clients sur le contexte de leur demande nous pouvons réaliser un rapport de synthèse avec des recommandations stratégiques en termes de prospection et développement client.

3) Pré-requis

Scoring et Ciblage

  • Territoire couvert : France Métropolitaine hors Corse

  • Produits : Validation des définitions des marchés ciblés (classes)

    NB : le Marché peut-être soumis à étude de faisabilité en cas de distribution numérique sensiblement inférieure à 100%

  • Indicateur (Volume ou Valeur)

  • Période : par défaut : le cumul annuel mobile le plus récent disponible

Spécifique ciblage :

  • Réception de vos données de sell-in avec l’ensemble de vos produits inclus dans chaque marché ciblé, détaillé par point de vente, avec 36 mois d’historique

Avec les informations nécessaires au matching pharmacies selon les spécifications : "Pré-requis sell-in"


4) Intérêt du sell-in pour les études de ciblage

Source

Il est important d’avoir le détail au point de vente pour prendre en compte uniquement ceux du périmètre concerné.

Et par exemple de s’assurer, dans le cas présent, d’exclure les parapharmacies de GMS, indépendantes...

Territoire géographique

De façon analogue, cela permet de distinguer les points de vente des différents territoires géographiques et nous assurer de prendre en compte uniquement ceux concernés par le périmètre.

Certains territoires comportent des atypismes qui leur sont propres. C'est le cas de la Corse notamment.

Sachez que parfois nos clients nous transmettent également les données de pays étrangers, dont certains avec lesquels nous avons un partenariat (exemple : Allemagne, Belgique, Italie, Espagne, Portugal, Pologne).

Marché

Il est important d’avoir votre sell-in à la granularité produit afin de contrôler la liste des codes GTIN de vos agrégats comme la marque.

Cela nous permettra d’identifier l’éventuelle absence d’un code GTIN dans le fichier reçu ou dans le marché pris en compte pour l’analyse.

Exemple : un code avec des ventes sell-out pour lequel nous n’observerions pas de sell-in dans vos données ou inversement.

Connaître la composition des agrégats permet également des analyses plus évoluées comme celles d’assortiment.

Période temporelle

Le fait de ne disposer du sell-in que sur un an d’historique ne permet pas vraisemblablement de prendre en compte toutes les disparités en termes de comportement des clients (anciens / nouveaux / fortes évolutions).

Un historique de 3 ans permet de détecter des anormalités statistiques 

Exemples :

  • Pharmacie qui stocke très fortement en 2018 et n’achète pas en 2019

Très fort décalage en 2018 entre le Sell-in (0) et le Sell-out réalisé sur l’année

  • Pharmacie qui n’achète pas en 2018 et se met à acheter pour un an de stock en 2019

Le Sell-out sera très faible en 2019 en comparaison du Sell-in

  • Le Sell-in permet de détecter ainsi ces pharmacies à très fortes évolutions

2 ou 3 pharmacies dans ce cas peuvent parfois à elles seules porter la croissance d’un laboratoire.

Indicateurs

Le détail en volume et valeur est nécessaire, car l’indicateur « valeur » est calculé et dépendant du prix.

Chez OpenHealth, la méthode de calcul pour les ventes valeurs (sell-out) est la suivante : Volume x Prix à la transaction = Ventes valeurs. (par opposition à l’utilisation d’un prix de référence par d’autres fournisseurs de données)

Cette méthode nous permettant également de connaître la disparité de prix par produit en officine, notamment via le module : Price Dispersion


5) Suivi sell-out par typologie de pharmacie

Les "typologies" de clients/prospects retenues dans le cadre de ces études de Scoring ou Ciblage pourront être implémentées dans un suivi des marchés sur votre Plateforme, via l'option personnalisée "Customer Type".

Elle permet de visualiser vos données sur des groupes homogènes de pharmacies et non sur le total pharmacie pour monitorer votre plan de conquête/développement client

L’utilisateur plateforme étant libre de définir lui-même le groupe pharmacie.

Définition d’un type de pharmacie et ses modalités (ex : gold, silver, bronze / petit, moyen grand /groupé, non-groupé).


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