Analyser la performance commerciale et le portefeuille clients

Chapitre 2 : Analyser la performance commerciale et le portefeuille clients

1. L’analyse des indicateurs commerciaux

L’analyse des indicateurs commerciaux consiste à étudier différents éléments d’une population donnée, comme l’ensemble des clients d’une entreprise. Les éléments ou caractéristiques sur lesquels porte l’étude sont appelés des variables : celles-ci peuvent être qualitatives ou quantitatives.

1. Les variables qualitatives

Les variables qualitatives sont non mesurables : il s’agit de la nature des produits achetés, du type de client, des activités du client… Elles ne peuvent donc pas être des valeurs numériques. Cependant, on les analyse en calculant leur fréquence, c’est-à-dire en divisant le nombre d’individus présentant la modalité étudiée par l’effectif total. Le résultat obtenu est alors un nombre décimal compris entre 0 et 1. L’expression de la fréquence en pourcentage facilite les comparaisons.

[pic 1]

La fréquence permet de comparer plusieurs séries statistiques et de suivre l’évolution de la variable dans le temps et l’espace.

EXEMPLE : l’entreprise Netpro réfléchit à limiter les modalités de règlement de ses clients. Elle analyse les différents moyens de règlement sur une journée type.

[pic 2]

* Fréquence du règlement en espèces : (45 / 120) × 100 = 37,5 %.

La proportion des clients de l’entreprise Netpro qui paient en espèces par rapport à l’ensemble des clients de l’entreprise est de 37,50 %.

1. Les variables quantitatives

Les variables quantitatives sont mesurables (ex. : nombre de commandes par client, nombre de clients par tranche de chiffres d’affaires). Une variable quantitative est une valeur numérique. Elle est souvent représentée sous forme graphique.

On complète généralement cette comparaison par une analyse plus approfondie des séries statistiques en calculant les indicateurs de position et de dispersion.

1. Les indicateurs de position

Les indicateurs de position (ou de tendance centrale) ont pour objectif de caractériser l’ordre de grandeur des observations : on distingue le mode, la médiane et la moyenne.

a) Le mode

Le mode est la valeur de la variable correspondant à l’effectif le plus élevé. Il est noté « Mo ».

EXEMPLE : l’entreprise de fournitures de bureau Surfluo analyse le nombre de commandes par client sur une période déterminée.[pic 3]

L’effectif le plus élevé est 45 et donc Mo = 2.

b) La médiane

La médiane est la valeur de la variable qui coupe la série en deux effectifs égaux. Elle est notée « Me ». Pour la déterminer, il faut au préalable calculer les effectifs cumulés croissants, qui s’obtiennent par l’addition successive des effectifs (dans l’ordre croissant ou décroissant).

EXEMPLE (suite) : l’entreprise Surfluo souhaite déterminer le nombre médian de commandes clients, c’est-à-dire combien de commandes réalisent la moitié des clients :[pic 4]

* 45 + 20 = 65.

Médiane = N / 2 = 100 / 2 = 50. Toutefois, dans le tableau, il n’y a pas de valeur partageant la série en deux groupes de même effectif. On ne peut alors déterminer précisément la valeur de la médiane : en effet, si on prend Me = 1 commande, on aura 80 clients au-dessus ; si on prend Me = 2 commandes, on aura 55 clients au-dessus et 45 en dessous. On prend donc l’intervalle médian (1;2) qui comprend la valeur 50. Cela signifie que 20 % des clients réalisent une commande et 45 % deux commandes.

c) La moyenne

La moyenne est le rapport entre la somme des valeurs de la variable étudiée et l’effectif total. Elle permet de calculer un chiffre d’affaires moyen, un nombre de commandes moyen… On la note x̅.

EXEMPLE (suite) : l’entreprise Surfluo souhaite connaître le nombre de commandes que passe en moyenne un client.[pic 5]

Calcul de la moyenne : x̅ = 240 / 100 = 2,4. Un client passe donc 2,4 commandes en moyenne.

2. Les indicateurs de dispersion

Ils permettent :

– d’évaluer la dispersion de la série autour de la valeur centrale afin de rendre compte de l’étendue de la variation ;

– de compléter les précédentes analyses.

On distingue la variance et l’écart-type.

La variance n’a pas de signification en soi mais elle est utilisée pour calculer l’écart-type.

L’écart-type est la racine carrée de la variance. Il informe sur la manière dont les individus se répartissent autour de la moyenne : sont-ils concentrés autour de la moyenne ? Sont-ils, au contraire, dispersés entre des valeurs très basses et des valeurs très hautes ? Plus la valeur de l’écart-type est faible, plus les données sont resserrées autour de la moyenne.

[pic 6]

EXEMPLE (suite) : calcul de l’écart-type pour la société Surfluo

[pic 7]

Calcul de la variance : V (x) = 124 / 100 = 1,24. Calcul de l’écart-type : σ = [pic 8] = 1,1135

Ainsi, en moyenne, le nombre de commandes s’écarte de 1,11 par rapport au nombre moyen de commandes (2,4). L’écart-type est assez faible car il n’y a que très peu de disparité dans le nombre de commandes passées par les clients de ce portefeuille.

2. Les représentations graphiques des indicateurs commerciaux

Les variables ou indicateurs commerciaux peuvent être représentés sous forme graphique afin d’en faciliter la lecture et l’exploitation.

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