un géomarketing (presque) sans carte

Un géomarketing (presque) sans carte !

Stéphane Boucharenc, Socio LogicielsThibaut Lagorce, Socio Logiciels

Club Etudes Marketing

Vendredi 9 octobre 2015

GéomarketingIls savent tout sur vous !

En partenariat avec :

Un géomarketing (presque) sans carte !

2

GEOMARKETING

Une approche dynamique intégrant les dimensions

sociodémographiques, spatiales et temporelles dans l’analyse marketing.

Géomarketing - Ils savent tout sur vous !

3 histoires de Géomarketing

3

& Open Data

& Recherche Opérationnelle

& Big Data

1

2

3



4

& Open Data


& Big Data

1

2

3


1) Géomarketing et Open Data

5 Thématique

Un laboratoire pharmaceutique souhaite comparer la

performance commerciale des pharmacies vendant ses

produits sans ordonnance

Quelles sont les pharmacies sur et sous-performantes au

regard de leur environnement géographique et socio-

démographique ?


6

Pharmacie, Hypercentre de Toulouse

Pharmacie, Dremil Lafage (2500 hab., 16km Toulouse)



7

Comment comparer la performance

intrinsèque de ces 2 pharmacies ?



8

1 : rendre les pharmacies comparables dans leur contexte

2 : utiliser les données de l’Open Data pour caractériser ce contexte

3 : créer des groupes (clusters) de pharmacies comparables

4 : classer les pharmacies au sein de leur cluster



9

Quelles sont les variables pertinentes ?

Intensité de la concurrence

Densité d’habitation

% de retraités, d’actifs, d’enfants…


pharmacie de

centre-ville

sans

concurrence

pharmacie

rurale sans

concurrence

pharmacie de

centre-ville hyper

concurrencée

pharmacie de

centre

commercial sans

concurrence

pharmacie

rurale très

concurrencée

Création de clusters homogènes


Evaluation de la performance au sein de chaque

cluster

Perf ++ : CA >> CA Moyen du groupe

Perf = : CA =~ CA Moyen du groupe

Perf -- : CA << CA Moyen du groupe




12 Thématique

Bénéfices

• Ciblage des actions commerciales sur les

pharmacies sous-performantes

• Mise en place d’un plan d’action pour identifier

les leviers de performance


13

& Open Data


& Big Data

1

2

3


1) Géomarketing et Recherche Opérationnelle

14

Un réseau d’agences d’une grande marque souhaite

rationaliser son maillage territorial

Quelle(s) agence(s) fermer ? Lesquelles déplacer ?

Comment dimensionner chaque agence ?



15

Qu’est-ce que la Recherche Opérationnelle ?

• Une discipline issue de la recherche militaire

• Qui combine mathématiques (modélisation) et informatique

(résolution)

• Pour trouver la meilleure solution à un problème complexe

• En prenant en compte toutes les contraintes

• L’exemple classique : le problème du voyageur de commerce



16

Les contraintes

Pas plus de

1000 clients /

salarié agence

Moins de 5 minutes pour se

rendre à son agence

Une agence

doit comporter

+ de 3 salariés

et - de 7

Le nombre total

de salariés doit

rester constant

Plus de 5

minutes entre

2 agences

Le risque de

cannibalisation

doit être

minimisé



17

Mise en équation du problème à résoudre

𝑃𝑐)

min𝑥,𝑦,𝑧

𝑖,𝑗 ∈𝐼×𝐽

𝑥𝑖𝑗𝑑𝑖𝑗

𝑠. 𝑡.

𝑗∈𝐽

𝑥𝑖𝑗 = 𝑐𝑖 , ∀𝑖 ∈ 𝐼

𝑖∈𝐼

𝑥𝑖𝑗 ≤ 𝐾𝑒𝑡𝑝

𝑎∈𝐴

𝑦𝑗𝑎 , ∀𝑗 ∈ 𝐽

𝑚𝑒𝑡𝑝𝑧𝑗𝑎 ≤ 𝑦𝑗

𝑎 ≤ 𝑀𝑒𝑡𝑝𝑧𝑗𝑎 , ∀𝑗 ∈ 𝐽, ∀𝑎 ∈ 𝐴

𝑗∈𝐽

𝑧𝑗𝑎 ≤ 1 , ∀𝑎 ∈ 𝐴

𝑎∈𝐴

𝑧𝑗𝑎 ≤ 1 , ∀𝑗 ∈ 𝐽

𝑎∈𝐴

𝑗∈𝐽

𝑦𝑗𝑎 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑒𝑡𝑝

𝑎∈𝐴

𝑧𝑗𝑎 + 𝑧𝑗′

𝑎 ≤ 1, ∀ 𝑗, 𝑗′ ∈ 𝐽2 ∶ 𝜃𝑗𝑗′ = 1

𝑥 ∈ ℝ, 𝑦 ∈ ℕ 𝑜𝑢 ℝ , 𝑧 ∈ 0; 1

L’âge de l’univers ne suffirait pas

à explorer toutes les solutions

15 000 contraintes

300 000 variables



18 Thématique

Simulation de plusieurs scénarii (1/2)

5

5,5

6

6,5

7

7,5

8

6 7 8 9 10 11 12 13

Tem

ps

de

traj

et m

oye

n (

min

ute

s)

Nombre d'agences

Impact du nombre d’agences sur le temps de trajet moyen


19

Solution avec fermeture seulement Solution avec fermeture & déplacement

Simulation de plusieurs scénarii (2/2)



20 Thématique

Facteurs clés de réussite

• Identifier l’ensemble des contraintes pour

rendre le modèle le plus opérationnel possible

• Définir le périmètre de l’optimisation

• Ne pas hésiter à faire plusieurs itérations pour

simuler divers cas de figure



21

& Open Data


& Big Data

1

2

3

3) Géomarketing et Big Data

22

Analyser les flux des personnes qui sont présentes sur

site à l’aide des traces téléphoniques

Est-ce que ces personnes sont déjà venues ? D’où

viennent-elles et où vont-elles après ? Où résident-elles

? Quel(s) mode(s) de transport utilisent-elles ? A quelle

fréquence viennent-elles ?


Un téléphone même en veille laisse une trace numérique chez son opérateur en passant d’une cellule de couverture à une autre


23

Reconstitution des trajets

théoriquement possibles

Big Brother ? Les contraintes juridiques (en France)


24

• Interdiction de croiser avec les données CRM de

l’opérateur

• Interdiction d’analyser moins de 6 traces

simultanées d’un point A à un point B

• Dans un cadre étude, c’est la compréhension des

logiques clients qui nous intéresse et non son

identification


Une capacité unique à remonter dans le temps


25

• Dans la plupart des dispositifs d’études quantitatives, il faut

avoir préparé l’étude en amont, et notamment avoir un point

P0 avant changement

• Grâce à l’historisation des traces numériques on peut étudier

les phénomènes de flux a posteriori


De la mise en donnée à son exploitation…


26

• Comment passer d’un nombre d’alias numériques à un

nombre de personnes ?

• Quelle représentativité notamment des résidents

étrangers (Roaming) ?

• Comment isoler la présence sur site parmi plusieurs

millions de lignes ?

• Comment estimer la résidence, le mode de transport ?


Exemple : comment déduire le mode de transport ?


27

La voiture : peu de gens dans le véhicule, suit les routes, se distingue du taxi par le fait de

stationner

Le Bus – Car : déplacement groupé, suit les routes, fait des arrêts

Le Ferré : déplacement groupé, suit les lignes de chemin de fer, fait des arrêts



28 Thématique

Quelques résultats (1/3) : le suivi dans le temps avant et après

+1h1/2-2h +2h1/2-3h



29

Quelques résultats (2/3) : Suivi des variations spatio-temporelles


A biais constant, analyse très

fine des fluctuations


30Géomarketing - Ils savent tout sur vous !

Quelques résultats (3/3) : la fréquence de visite


31 Thématique

Bénéfices

• Capacité à jouer les voyageurs temporels (sur une période limitée de

12 mois) et à déclencher a posteriori certaines études.

• Prédire les fluctuations, comprendre l’impact d’une opération de

promotion sur la modification de la zone de chalandise.

• A chaque fois que l’on veut un suivi temporel fin et sur une longue

durée, impossible à mener avec une autre approche

• Le géomarketing ne consiste plus seulement à positionner des clients ou des prospects sur une carte

• L’Open Data permet d’enrichir le géomarketing en associant des éléments de contexte

• Le Big Data rend le géomarketing dynamique avec la capacité à analyser les flux

• Associé à la Recherche Opérationnelle, le géomarketing devient prédictif

Conclusions


Des questions ?


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London

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Une société du groupe 34

Merci.