Sur SMO, on a vu naître la plupart des business liés à la localisation (Location Based Services) ! D’ailleurs pour la plupart des analystes, cela a été longtemps un sujet phare dans les prédictions, en 2010 une étude mettez en avant l’intérêt des fonctionnalités de la localisation comme le fait que la moitié des Français, souhaitez pouvoir « trouver un magasin à proximité ». Les premières campagnes de services publicitaires géolocalisés à destination des portables ont eu lieu par les opérateurs à cette époque.
Suivre les déplacements et menez une action sur cette information sont des services qui maintenant en 2017 sont parfaitement compris des mobinautes, de Google Maps (2004) à Foursquare (2009),en passant par UBER (2009), Zenly (2011) à PokemonGo (2016) il y aura toujours des progrès à faire dans ce domaine… Voici donc une startup Roostreet qui a fait 2 ans de R&D pour offrir une plateforme performante avec des algorithmes de géomarketing prédictif permettant de générer les données suivantes : historiques de géolocalisation et estimation des trajets réalisés, prédictions des futur trajets des mobinautes, geofencing natif et prédictif, détection et catégorisation (points d’intérêts et modes de transports), suivi des visites en points de vente, segments d’audiences…
À l’heure du Drive to Store, la circulation dans les magasins est devenue une priorité stratégique numéro un pour de nombreux commerçants.Personnaliser l’expérience de l’utilisateur numérique, pour cibler les bonnes personnes, pour mesurer l’impact du programme de marketing, et pour optimiser les performance devient un enjeu. Mais la localisation ne doit pas seulement servir à cela !
[Tamecco, une entreprise basée à Tokyo, propose un produit actuellement déployé dans 2 500 magasins physique à travers le Japon. Leur site Web indique: «Sachez quand vos clients entrent et où ils vont, maximisant la satisfaction du client avec des récompenses de fidélité et en améliorations la disposition du magasin. Teemo cible les prospects en fonction des lieux qu’ils fréquentent, ils acquiert ces données par le biais de partenariats d’applications mobiles directes et, à ce jour, ils ont recueilli plus de 1 170 milliards de points de géolocalisation. Là encore, l’historique des positions de chaque client est exploité afin que le détaillant puisse identifier les consommateurs les plus précieux, présenter une campagne plus personnalisée et augmenter les conversions.]
Trip Based Services
la prochaine évolution est en marche avec l’arrivée des « Trip Based Services » : des produits et services qui s’adaptent non seulement aux positions mais aussi aux déplacements passés et futur. La compréhension des déplacements est une problématique actuelle et essentielle à de nombreux secteur. Par exemples pour les villes et collectivités, il y a un enjeu de connaitre les informations de déplacement.
Ces données leur permettent notamment de prendre les bonnes décisions sur le dimensionnement de leurs infrastructures de transport mais aussi d’équipements collectifs afin de rationaliser les coûts et fournir au citoyen un meilleur service et pour les touristes une meilleure attractivité. Les collectivités cherchent notamment à modéliser les flux inter et intra communaux ou entre les différents pôles générateurs d’activité (zones d’activités, centre commerciaux etc). Il leur est ainsi possible de comprendre les déplacements pour adapter / créer de nouvelles offres de transports et infrastructures.
La startup Roofstrett a développé des algorithmes qui permettent sur une faible base de point de reconstituer l’ensemble des trajets d’une personne, les données sont issues du smartphone. Plus le déplacement est répétitif, plus le trajet renvoyé par ces algorithmes sera précis.Par ailleurs, lorsqu’un trajet est créé il est possible de comprendre comment se déplace une personne d’un point A à un point B afin de détecter des déplacements récurrents et de s’en servir de base pour prédire le ou les prochains trajets.
La capacité à générer des trajets précis sur un petit nombre de points collectés permet de s’affranchir de contraintes majeures étant :
– Economiser la consommation de batterie des téléphones
– Respecter les restrictions imposées par les constructeurs sur la fréquence de collecte.
Autres solutions ?
Il existe d’autres sources de données existantes mais qui rencontre une limitation dans leurs usages.
– Données INSEE : sur ce type de données il n’est par exemple pas possible de d’obtenir le flux par axe emprunté, ni de descendre en dessous de la commune ou de la zone IRIS (16000 zones de territoires), ni de considérer une période de temps plus fine que celle étudiée à l’origine.
– Enquête terrain : Les comptages terrain sont généralement réalisés sur 1 ou plusieurs zones spécifiques demandée par le client. Un comptage couvrant l’ensemble d’une agglomération serait trop couteux. Certaines permettent notamment de reconstituer les parcours de panélistes sur une logique déclarative.
– Traceurs (iot, app) : Les équipements de ce type sont généralement matériels, ils nécessitent l’acquisition de matériel, leur installation et désinstallation ainsi que les mises à jour logicielles et matérielles associées. Certaines applications comme Waze peuvent calculer des itinéraires routiers réalisés, mais ces données sont la propriété de ceux qui les collectent.
– Open Data transport : Les données open data de transport en commun si elles peuvent être très utiles pour connaître les horaires de bus, les stations, tracés des lignes, station de vélos libre-service, concernent très peu les déplacements de personnes.
– Opérateurs télécoms : des limitations techniques existent et ne permettent généralement pas de descendre à un niveau de précision inférieur à plusieurs centaines de mètres.
SDK & GPS : Ces données sont utilisées aujourd’hui principalement à des fins publicitaires et de ciblage client par des méthodes de geofencing ou de ciblage de segment de personnes ayant été vu à un endroit qui représente un intérêt pour un annonceur.
Cas d’usages
Tous les métiers sont impactés par la transformation digitale, ce qui à un impact sur la relation client et la localisation joue un rôle très important, car la data générée et analysé donne un atout concurrentiel certains, ci-dessous l’e-commerce, le commerce physique
– connaître les flux de déplacement par Axe routier ou non routier entre quartiers et / ou communes / pôles générateurs et ce avec une granularité temporelle très fine (heure, jour type, semaine type).
– identifier les provenances, lieux d’habitation ou de travail et les trajets empruntés par toute personne avant de se rendre dans une zone donnée. Seuls les trajets permettent de reconstituer ce type d’historique.
– prendre en compte les trajets d’une personne pour lui proposer des points de retrait adaptés afin de faciliter son expérience avec la marque.
– la connaissance des trajets associé au plan de lignes permet de connaître de manière automatique, sans avoir à demander à l’usager, quelles sont les lignes qu’il emprunte afin de pouvoir l’avertir en avance, sur ces lignes et uniquement au moment opportun, des perturbations.
La privacy
Dans ce marché de la localisation ont a souvent oublié de demander un consentement éclairé de l’utilisateur. On utilise le ciblage, la localisation bien souvent au détriment des utilisateurs. Les entreprises doivent fournir un cadre (RGPD) à leurs clients pour leur expliquer ce qu’ils feront avec leurs données, où elles seront stockées et comment les supprimer… Le RGPD compte amener une transparence pour tous, l’information étant le sésame des entreprises pour la croissance économique de celles-ci. Le profilage est donc bien dans le viseur de cette nouvelle réglementation et risque de toucher de plein fouet l’activité marketing des entreprises.
Toute forme de profilage devra être faite avec le consentement direct et explicite de l’utilisateur.
De plus vous allez devoir faciliter l’export des données de vos contacts, dans le cadre du RGPD, vous devez simplifier la portabilité des données des utilisateurs vers des acteurs tiers. Un utilisateur à désormais le droit de vous demander les informations que vous avez stockées à son sujet. Ainsi cet utilisateur a le droit de vous demander la suppression de ces données dans le cadre du droit à l’effacement (droit à l’oubli).