L'assurance des particuliers est à un carrefour : entre réduction des marges et concurrence accrue, la réglementation (réforme FGAO, gender directive et loi Hamon...) et le développement des comparateurs incitent à établir des tarifs suffisamment et correctement segmentés. Il ne s'agit plus seulement d'identifier le coût du risque, mais de parvenir à un positionnement tarifaire basé sur le comportement des assurés face aux offres proposées par la concurrence. Cette approche est en effet la seule qui permette de positionner un tarif optimisé attractif pour l'assuré tout en sécurisant part de marché et marge. Encore faut-il disposer d'un modèle de prime pure sous-jacent robuste faisant que les algorithmes d'optimisation permettent d'identifier la meilleure stratégie tarifaire plutôt que d'exploiter les failles du modèle. Or, l'une des failles potentielles réside dans le zonier.

Si tous les acteurs de la place exploitent maintenant assez efficacement les GLM (generalized linear models) pour trouver les bonnes variables segmentantes, peu ont encore exploité au maximum les techniques de classification géographique.

Classiquement, la détermination d'un zonier intervient après l'établissement de la prime pure et consiste à trouver les variables géographiques (dont facteurs externes : taux de chômage, criminalité ; niveau d'éducation, revenus ; densité...) permettant d'expliquer les résidus du modèle GLM (de façon simpliste, l'écart entre la sinistralité observée et celle issue du modèle). Il convient ensuite de procéder à un lissage spatial et de regrouper les codes postaux en zones. Cette technique, appelée zonage dans le jargon des actuaires, permet d'établir le zonier.