Syntex a dimensionné sa force de vente à l'aide d'un modèle construit à partir du jugement des managers

Les forces de vente pharmaceutiques coûtent cher, et se tromper sur leur taille et leur déploiement gaspille de l'argent en visites mal ciblées ou fait manquer le produit qui mériterait d'être couvert.

Plutôt que de mener une expérimentation sur le terrain, Syntex a fait estimer par des managers et des commerciaux expérimentés la réponse des ventes de chaque produit à l'effort, au moyen d'un processus Delphi structuré, puis a construit des modèles de calcul décisionnel à partir de ces estimations.

Les modèles ont prédit les ventes à deux ans mieux que les prévisions dont Syntex disposait déjà, et ont conduit l'entreprise à accroître sa force de vente et à réaffecter l'effort. La décision a produit une augmentation continue des ventes de 25 millions de dollars et de 8 % par an, et le projet a remporté le prix Franz Edelman.

Modéliser la réponse des ventes, puis dimensionner l'équipe

L'estimation est plus rapide et moins coûteuse qu'une expérimentation sur le terrain, et les managers disposaient des connaissances nécessaires pour la réaliser.

Le fait de prédire mieux que les prévisions existantes a donné à la direction une raison de faire confiance au modèle.

Déployer l'effort vers les produits dont la réponse est la meilleure augmente les ventes totales sans ajouter des représentants partout.

Le modèle a réorienté la priorité stratégique vers les marchés de produits au potentiel à long terme plus favorable.

Le jugement des managers, transformé en courbes de réponse explicites, peut permettre de dimensionner une équipe de vente avant de réaliser un test.

Le projet Syntex est devenu un exemple classique de l'approche par calcul décisionnel pour la planification des forces de vente, et ses résultats ont été documentés dans un article d'Interfaces. La même technique a ensuite été largement appliquée dans le secteur pharmaceutique et dans d'autres domaines comme moyen de planifier l'effort de vente avant des tests coûteux.