Produisez une étude de marché avec R ou Python

Réalisation d’une étude de marché internationale avec R ou Python : collecte et fusion de données FAO et open data, analyse PESTEL, ACP et clustering (CAH, k-means) afin d’identifier des groupements de pays cibles pour l’expansion à l’export.

Mission

Dans le cadre de la stratégie d'expansion internationale de l'entreprise agroalimentaire "La poule qui chante", j'ai réalisé une étude de marché globale pour identifier les pays prioritaires pour l'exportation de poulets biologiques. L'objectif était de transformer une masse de données mondiales hétérogènes en une recommandation stratégique concrète pour le comité de direction (COMEX), en classant les pays selon leur potentiel commercial et leur niveau de risque.

Comment avez-vous procédé ?

1. Collecte et enrichissement des données (Approche PESTEL) : Pour obtenir une vision à 360° des marchés, j'ai consolidé des données provenant de la FAO, de la Banque Mondiale et de l'Office International de l'Eau. En suivant une structure PESTEL, j'ai sélectionné 18 variables clés couvrant 108 pays (soit environ 78% de la population mondiale). J'ai notamment intégré des indicateurs sur la consommation de volaille, la stabilité politique, le score logistique (LPI) et, de manière plus innovante, le stress hydrique, le poulet étant une protéine animale moins consommatrice d'eau que le bœuf.

2. Analyse en Composantes Principales (ACP) : Afin de simplifier l'analyse sans perdre d'information, j'ai réalisé une ACP pour réduire les dimensions du jeu de données. Cette étape a permis de synthétiser les 18 variables en 3 axes majeurs (expliquant une grande partie de la variance) :

La taille du marché et sa capacité productive.
La stabilité politique, l'ouverture commerciale et la performance logistique.
L'appétence spécifique pour le poulet corrélée aux contraintes environnementales.

3. Segmentation des marchés (Clustering multivarié) : J'ai utilisé des algorithmes d'apprentissage non supervisé pour regrouper les pays en profils homogènes. Après une Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) pour définir le nombre optimal de groupes, j'ai appliqué un algorithme de K-Means. Cette méthodologie a permis de faire émerger trois clusters distincts :

Marchés fragiles : Pays à risque politique élevé ou faible pouvoir d'achat.
Marchés stables et ouverts : Pays développés avec une logistique performante mais une production locale déjà forte.
Marchés à forte appétence pour le poulet : La cible prioritaire, combinant forte consommation, dépendance aux importations et stabilité suffisante.

4. Recommandations stratégiques et Aide à la décision : L'analyse finale a permis de désigner les pays du cluster "Marchés à forte appétence" comme les cibles prioritaires. Ces pays cumulent les critères de réussite : une préférence alimentaire marquée pour la volaille, un besoin d'importation réel et des risques maîtrisés. J'ai présenté ces résultats au COMEX en utilisant le storytelling pour vulgariser les concepts statistiques et orienter les investissements vers les zones à plus fort ROI.

Livrables réalisés

Notebook de Préparation (Python) : Script de nettoyage, de jointure de sources multiples et de feature engineering (création de variables comme le ratio de consommation de poulet).
Notebook d'Analyse (Python) : Workflow complet de l'ACP et du clustering avec visualisations 3D des groupes de pays.
Support de présentation COMEX : Rapport synthétique de 25 slides incluant la méthodologie, l'analyse des éboulis de valeurs propres et les préconisations par cluster.

Consultables ici : https://github.com/GaelleHenaf/OC_DA11---Produisez_une_etude_de_marche_avec_Python

Résultats Clés

Identification d'un cluster cible de pays "naturellement demandeurs" pour l'export.
Validation d'un modèle statistique robuste permettant de répliquer l'étude sur d'autres types de produits.
Proposition d'un axe stratégique basé sur la résilience environnementale (stress hydrique) comme avantage comparatif pour le poulet bio.