Analyse marketing : rentabilité produit et répartition géographique par distributeur

Cette étude porte sur l’analyse marketing et la gestion des données dans le secteur de la grande distribution et des assurances. Elle s’adresse aux étudiants et professionnels souhaitant comprendre comment structurer et exploiter des entrepôts de données (data warehouses) pour analyser la rentabilité des produits, la répartition géographique des ventes, ainsi que la gestion des polices d’assurance et des sinistres. Le travail illustre la conception de schémas multidimensionnels et la création de tableaux de bord pour faciliter la prise de décision.

La question

Le travail répond à plusieurs problématiques liées à la gestion et à l’analyse des données commerciales et assurantielles. Dans le cas de la grande distribution, il s’agit de déterminer quels produits sont les plus rentables dans le temps, d’identifier les disparités régionales de consommation, de comparer les ventes entre marques de fabricants et marques distributeurs, et d’évaluer le chiffre d’affaires par fournisseur. Pour la compagnie d’assurance, la question est de concevoir un entrepôt de données capable de suivre les polices d’assurance, les sinistres, et de produire des indicateurs clés comme le chiffre d’affaires, le nombre de transactions, les paiements, et les ratios de rentabilité. Enfin, une étude sur les employés d’un grand groupe vise à analyser les effectifs, les salaires, les absences, et les performances selon divers critères.

Concepts de base

Pour comprendre l’analyse proposée, il est essentiel de maîtriser plusieurs concepts clés :

• Entrepôt de données (Data Warehouse) : base de données spécialisée conçue pour stocker et analyser de grandes quantités de données historiques issues des systèmes opérationnels.
• Schéma en étoile : modèle de données multidimensionnel où une table centrale de faits est reliée à plusieurs tables de dimensions, facilitant l’analyse rapide et intuitive.
• Schéma en flocon : variante du schéma en étoile où les tables de dimensions sont normalisées, ce qui réduit la redondance mais complexifie les jointures.
• Dimensions et hiérarchies : les dimensions sont des axes d’analyse (produit, temps, région, fournisseur, etc.) organisés en hiérarchies permettant d’agréger les données à différents niveaux (exemple : mois → trimestre → année).
• Table de faits : table centrale contenant les mesures ou indicateurs quantitatifs (chiffre d’affaires, paiements, nombre de transactions) associés aux clés des dimensions.
• Mini-dimension : technique pour gérer des combinaisons fréquentes d’attributs dimensionnels, améliorant la performance des requêtes.
• Granularité : niveau de détail des données dans la table de faits, qui détermine la finesse des analyses possibles.
• Dimension dégénérée : clé ou identifiant stocké dans la table de faits sans table de dimension associée, utilisé pour regrouper ou filtrer les données (exemple : numéro de police d’assurance).

Approche

La démarche consiste à modéliser les données commerciales et assurantielles sous forme d’entrepôts de données multidimensionnels, permettant des analyses flexibles et rapides. Pour la grande distribution, les données issues des tickets de caisse sont organisées selon plusieurs axes : produit, magasin, fournisseur, localité, et temps, chacun avec une hiérarchie spécifique (exemple : produit → sous-famille → famille → gamme). Un schéma en étoile est proposé, avec une table de faits regroupant les ventes (CA) et des tables de dimensions normalisées pour chaque axe.

Dans le cas de la compagnie d’assurance, deux magasins de données sont créés : un pour les polices d’assurance et un autre pour les sinistres. Chaque magasin utilise un schéma en étoile avec des dimensions telles que le type de risque, la note du risque (probabilité de coût), la date, l’état de la police, le bien assuré, l’agent, et le client. Les tables de faits contiennent des indicateurs comme le chiffre d’affaires (CA), le nombre de transactions, les paiements et les montants reçus. Un entrepôt commun est ensuite conçu en combinant ces deux magasins, permettant d’éditer des tableaux de bord croisant ces données.

Pour la gestion des ressources humaines, les dimensions retenues incluent le type de contrat, le sexe, l’âge, le grade, la situation familiale, et l’ancienneté. Les mesures à analyser sont le nombre d’employés, le pourcentage d’employés, le salaire moyen, le taux d’occupation, les jours d’absence, et les primes de performance. Une hiérarchie est proposée pour certaines dimensions (exemple : âge regroupé en tranches).

Résultats

Le travail aboutit à plusieurs résultats concrets :

• Un schéma en étoile clair et structuré pour analyser les ventes en grande distribution, avec une hiérarchie précise des dimensions et des indicateurs adaptés.
• La création d’un entrepôt de données pour la compagnie d’assurance, capable de suivre les polices et sinistres, avec des indicateurs pertinents comme le chiffre d’affaires mensuel par type de risque, le nombre de transactions, et les paiements. L’intégration des deux magasins permet d’éditer des tableaux de bord croisés et d’évaluer des ratios de rentabilité (paiement/CA) pour décider du rejet ou de l’acceptation des risques.
• Une estimation de la taille des tables de faits, montrant l’importance du volume de données à gérer (plusieurs dizaines de gigaoctets pour les polices et plusieurs gigaoctets pour les sinistres), ce qui souligne la nécessité d’optimiser les schémas et les agrégations.
• Pour la gestion des employés, une proposition de dimensions et de hiérarchies adaptées aux analyses souhaitées, permettant de répondre à des questions sur la répartition des effectifs, les performances, et les absences selon différents critères.

Limitations et questions ouvertes

Le travail ne traite pas en détail les aspects techniques liés à la mise en œuvre des entrepôts, comme l’optimisation des performances, la gestion des mises à jour incrémentales, ou la sécurisation des données. Certaines hypothèses simplificatrices sont faites, notamment sur la granularité des données et la constance des dimensions dans le temps. Par exemple, la gestion des évolutions des employés (changement de grade, mutation) ou des polices d’assurance n’est pas approfondie. De plus, la question de la qualité des données issues des systèmes transactionnels n’est pas abordée. Enfin, l’étude ne propose pas d’analyse prédictive ou d’outils avancés d’aide à la décision, se limitant à la conception des schémas et à la production de tableaux de bord descriptifs.

Glossaire

• Entrepôt de données (Data Warehouse) : système centralisé pour stocker et analyser des données historiques.
• Schéma en étoile : modèle de base de données avec une table de faits centrale reliée à plusieurs tables de dimensions.
• Schéma en flocon : schéma en étoile avec dimensions normalisées en plusieurs tables.
• Table de faits : table contenant les mesures quantitatives liées aux dimensions.
• Dimension : axe d’analyse des données (ex : temps, produit, région).
• Hiérarchie : organisation des niveaux dans une dimension (ex : mois → trimestre → année).
• Mini-dimension : petite dimension regroupant des combinaisons fréquentes d’attributs.
• Granularité : niveau de détail des données dans la table de faits.
• Dimension dégénérée : clé stockée dans la table de faits sans table de dimension associée.
• Indicateur : mesure quantitative analysée (ex : chiffre d’affaires, nombre de transactions).