Kenapa Banyak Distributor Salah Menghitung Coverage Area?

Menghitung Coverage Area (CA) terlihat sederhana—pilih wilayah, bagi per kecamatan, lalu assign ke sales. Tapi di lapangan, banyak distributor FMCG dan manufaktur besar akhirnya mengalami masalah:

• Sales tidak menyelesaikan kunjungan sesuai target

• Banyak outlet potensial terlewat

• Biaya operasional naik karena rute tidak efisien

• Revisi target terus-menerus karena data awal tidak akurat

Mengapa ini bisa terjadi? Jawabannya sederhana: mayoritas perhitungan Coverage Area tidak berbasis data lapangan, melainkan asumsi.

Artikel ini membahas penyebab utamanya, dampaknya bagi bisnis, dan bagaimana memperbaikinya dengan metode berbasis data.

1. Outlet Universe Tidak Pernah Dihitung Dengan Benar

Banyak perusahaan hanya menggunakan data outlet dari distributor lama atau supplier, padahal:

• data sudah tidak update,

• banyak outlet baru muncul,

• sebagian outlet sudah tutup,

• lokasi outlet “fiktif” masih ada dalam database.

Studi ResearchGate menunjukkan bahwa pertumbuhan outlet tradisional dan modern retail di Indonesia sangat dinamis sehingga data harus diperbarui secara berkala.

Tanpa data outlet universe yang akurat, cakupan area otomatis salah hitung.

2. Mengukur Coverage Area Berdasarkan Peta, Bukan Waktu Tempuh

Banyak supervisor hanya melihat radius atau batas kecamatan di Google Maps. Padahal rute sales tergantung:

• pola lalu lintas,

• kepadatan area,

• jam operasional toko,

• akses jalan,

• parkir.

Penelitian Journal of Transport Geography menjelaskan bahwa distance ≠ travel time, karena mobilitas urban jauh lebih dipengaruhi traffic daripada jarak.

Akibatnya, area yang terlihat “kecil” di peta bisa memakan waktu lama untuk dijangkau sales.

3. Tidak Menghitung Visit Duration di Setiap Tipe Outlet

Durasi kunjungan sangat bervariasi tergantung:

• tipe outlet (GT, MT, horeca),

• jumlah SKU yang dipesan,

• proses stok & transaksi,

• kemampuan negosiasi sales.

Di banyak distributor, durasi kunjungan hanya diasumsikan “5–7 menit”, padahal realita bisa 12–20 menit untuk outlet aktif.

McKinsey menyebutkan bahwa time-in-store adalah faktor terbesar penyebab turunnya produktivitas sales force.

Jika durasi outlet tidak dihitung, target 40–60 call per hari akan menjadi mustahil.

4. Tidak Ada Data Real Visit vs Planned Visit

Tanpa data kunjungan aktual, CA disusun “buta” tanpa mengetahui:

• rute mana yang paling cepat,

• mana yang paling padat,

• mana yang harus dipisah atau digabung,

• area dengan potensi tinggi yang belum terjamah.

Banyak distribusi menggunakan weekly route plan, tetapi tidak memiliki data real-time sehingga plan tidak pernah divalidasi.

5. Grouping Area Tidak Mengikuti Pola Kunjungan Natural

Distributor sering membagi area berdasarkan administratif, bukan pola ekonomi atau flow pergerakan orang.

Contoh:Kelurahan A dan B berdekatan di peta, tetapi akses jalannya memutar dan memakan waktu 20 menit. Ini membuat rute sales tidak efisien.

Harvard Business Review membahas pentingnya territory alignment berbasis data untuk meningkatkan efisiensi tenaga lapangan.https://hbr.org/

How to Fix Coverage Area Calculation (Practical Framework)

✔ 1. Lakukan Outlet Universe Update 2× Setahun

Menggunakan metode:

• canvassing,

• data sales rep,

• reconfirmation saat kunjungan.
  

✔ 2. Gunakan Data Travel Time, Bukan Jarak

Perhitungkan rute sesuai jam operasional toko.

✔ 3. Hitung Durasi Kunjungan Berdasarkan Tipe Outlet

Buat kategori:

• quick visit,

• normal visit,

• heavy visit.
  

✔ 4. Validasi Coverage Area Dengan Real Data

Gunakan GPS tracking & visit history untuk menemukan area yang terlalu berat.

✔ 5. Lakukan Territory Optimization Setiap 3–4 Bulan

Gunakan data:

• jumlah outlet,

• waktu tempuh,

• sales capacity,

• order frequency.

  
  

💡 How Sales Watch Helps

Sales Watch membantu distributor memperbaiki Coverage Area dengan:

• real-time travel time data,

• route optimization otomatis,

• visit duration tracking,

• outlet universe update berbasis GPS,

• rekomendasi territory yang lebih efisien.
  

Dengan data yang lebih akurat, CA tidak lagi dibuat berdasarkan asumsi—melainkan bukti nyata dari aktivitas sales.