L’essor du big data ces dernières décennies a offert aux analystes et marketeurs un éventail de données considérable mais également des outils et techniques pour l’analyse de des comportements.
Parmi ces techniques, le ciblage marketing devient plus précis et s’effectue, non plus sur nos simples habitudes de consommation ou d’usage dans le temps, mais également dans l’espace géographique que nous occupons.
De la data à foison
La multitude des données géographiques existantes nous permet de mieux connaître et comprendre notre environnement, et d’adapter notre discours en fonction de notre cible. Nous, individus, sommes définis par nos actes de consommation, dans une temporalité et un espace, ce qui permet par exemple d’identifier les déplacements, des zones de chalandises attractives, des zones de saturation routières etc…
Aujourd’hui, grâce (ou à cause) de Google (entre autres) tout (ou presque) est géolocalisé, tout est transformé en points de coordonnées. Dans le B2B, on ne retrouve malheureusement pas cette rigueur dans la normalisation des adresses des entreprises (voir notre article sur le RNVP). Il est parfois nécessaire de reverse géocoder des points pour retrouver des adresses postales exploitables dans la mise à jour des données prospects et clients.
Grâce aux outils de traitement des données et de datavisualisation, les zones de chalandises, les bassins de prospects, les itinéraires optimisés, les temps de trajets… sont des axes d’analyse devenus choses courantes. Qui n'a jamais demandé à utiliser le géomarketing dans la rétention et fidélisation clients ?
Excel intègre même depuis quelques années la possibilité de faire des cartographies de nos données. Pour le grand public, on connait Google Maps, Openstreetmap, SIG open source (Système d'information géographique) accompagnées de tutos en ligne pour faciliter la prise en main. Tout un chacun dispose désormais des ressources nécessaires pour utiliser la cartographie. Et pour aller plus loin, les fournisseurs de données géographiques libèrent eux aussi leurs datas.
Alors, perdus dans un océan de datas et d'outils disponibles, nous avons besoin de repères pour nous situer dans un environnement concurrentiel et prospectif.
Pour taper juste, il faut bien cibler !
Et oui, on parle bien de repères. Car en géomarketing, la dimension spatiale n’apporte que très peu de différenciation sur les offres, si ce n’est ni des questions d’éloignement, de distance, de temps, de toponymie. Mais elle s’adresse correctement à son public.
La dimension spatiale permet néanmoins de relativiser des comparaisons de KPI et d’adapter les actions de pilotage de manière plus fine.
Prenons le secteur de l'énergie pour exemple :
Avec la loi relative à la transition énergétique pour la croissance verte, promulguée le 18 août 2015, la France s’est fixée pour objectif d’atteindre 32 % d’énergies renouvelables dans la consommation totale d’énergie de la France à horizon 2030.
Avec 60,8 GW de capacité installée, l’Allemagne possède le parc le plus important devant l’Espagne (25,7 GW) et le Royaume-Uni (23,9 GW). Le parc français est le quatrième plus important d’Europe avec 16,5 GW de capacité installée en 2019.
On constate que 50% de la production est concentrée sur 2 régions.
Source : EDF
Pour cela, la donnée géographique prend plus de place dans nos systèmes d’information, à travers nos CRM :
- Les acteurs de la normalisation d’adresses se multiplient,
- Dans certains secteurs, le choix d’un géocodeur est primordial,
- Une bataille du déploiement des satellites prend un tout autre enjeu,
- La libération des données géographiques également.
Pour aller plus loin, nous vous proposons de découvrir notre solution My-Analytics by Ellisphere, notre application personnalisée d'analyse et d'exploitation de données.
Par David Boronat
Responsable de projets data