Optimizing Commercial Teams and Territory Design Using a Mathematical Model Based on Clients’ Values: A Case Study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study, set in Nors Construction Equipment ST in Canada, addresses logistical challenges by enhancing commercial team evaluation and market sectorization. Traditional performance assessments relied only on sales, lacking other efficiency measures. This research proposes a mathematical function to combine diverse Key Performance Indicators (KPIs) to better evaluate team effectiveness. Additionally, it aims to optimize the sales territory assignment, improving resource allocation across Canada’s expansive, sparsely populated regions. Customer segmentation was conducted using the RFM model, classifying clients into Low-, Mid-, and High-Value groups based on purchasing behavior. For incorporating multiple KPIs in the evaluation of commercial teams’ performance, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was used. Sectorization was modeled as a linear programming problem to minimize travel distances while ensuring compact sales territories. Constraints included balancing sales opportunities and customer types across assigned territories. As a result, the proposed optimization model significantly improves operational efficiency through better-balanced sales territories and reduced travel. Improved sectorization enhances market penetration and customer coverage, which is expected to lead to increased sales and support the company’s growth objectives. The mathematical models developed in this study allowed for a deeper understanding of the performance and provided management with tools to refine sales strategies and allocate resources more effectively. The article ends with a discussion on the possibility of ChatGPT being used to replace a mathematician in performing this analysis for the company. It was observed that ChatGPT (version GPT-4o) provided an extremely incomplete solution, evaluating the commercial teams solely based on profit and sales and not addressing the sectorization problem at hand.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».