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Que vous soyez un Retailer, Agence Media ou société de conseil, vous faites face à de nombreux chalenges pour optimiser les campagnes. De nouveaux outils sont à votre disposition.

Si vous vous êtes déja posé ces question : « Comment maximiser les campagnes média physique (affichage, imprimés, presse) grâce aux données de géolocalisation », l’étude de cas ci-dessous a pour but de vous présenter une nouvelle façon de traiter les flux de déplacements dans vos études géomarketing. Vous apprendrez :

• Comment les données de flux vous permettre de mieux comprendre les bassins potentiels de consommation?
• Pourquoi les données de géolocalisation permettent d’aller plus loin dans les analyses de potentiel commercial?
• Comment créer une zone de chalandise nouvelle génération en 4 étapes

Le média physique n’est pas mort !

Au contraire il est en pleine croissance et se transforme pour répondre aux nouveaux enjeux. C’est en alliant des technologies et sources de données modernes que l’on pourra en développer pleinement son potentiel. D’après les chiffres de l’IREP, l’année 2016 est marquée par une augmentation du marché publicitaire physique (ISA – +0,8%, affichage urbain +3,1%) avec une nuance sur le courrier publicitaire (-4%). Source : https://www.irep.asso.fr/marche-publicitaire-chiffres-annuels.php Les solutions de géomarketing utilisent habituellement des données telles que :

• Les catégories socio-professionnelles (INSEE)
• Les données de marché, taux de pénétration, bassin de consommation
• Les données d’enquête ménage

Afin d’extraire les zones à plus fort potentiel de conversion. Il existe pourtant une donnée extrêmement utile : les données de mouvements dans le temps et l’espace. Que ce soit pour de thématiques ISA ou d’affichage extérieur, les flux de déplacements, comptage des passages et le suivi de leur évolution dans le temps sont des indicateurs forts du potentiel d’une zone de chalandise. Qui n’a pas rêvé d’avoir accès à une donnée de flux réelle, précise, fraiche et représentative ? Découvrez commet créer la zone de chalandise nouvelle génération en 4 étapes :

1.      Avoir accès à des données

Accéder à une donnée de fiable, de qualité et pérenne est un vrai challenge. Quel que soit votre besoin, votre fournisseur doit vous assurer un accès à la donnée stable dans le temps et disposer de méthodes de traitement et nettoyage appropriées afin de garantir leur fiabilité. De plus la notion de représentativité est clé et le coefficient de redressement doit être adapté en fonction de la zone choisie afin de limiter au maximum les biais d’analyse. Ce coefficient est primordial lorsque vous souhaitez réaliser des comptages en valeur absolue et est moins important lorsque vous travaillez en relatif via des % ou comparaison entre différentes zones.

2.      Modéliser les trajets à proximité de la zone de votre choix

Lorsque vous souhaitez modéliser les trajets, vous devez vous assurer qu’une masse critique minimum doit être observée dans la zone, c’est de cela que dépendra la taille du rayon choisi autour de cette zone. Le rayon peut varier entre 50m et 500m autour d’un point de vente en fonction de la densité de la zone afin d’obtenir un échantillon d’une taille suffisante pour que l’analyse soit pertinente. Plus le rayon est faible, plus vous êtes sûr que le flux capté est qualitatif sur le point de vente donné. L’ensemble des trajets menant à ou passant par cette zone peuvent être reconstitués à partir de données GPS. Le schéma ci-dessous montre quels sont les trajets empruntés pour toute personne se rendant dans la zone représentée par le carré au cours d’un mois. Pour une question de visualisation, une transparence sur le nombre de trajets modélisée a été appliquée. Cela permet rapidement d’évaluer la densité de traffic observé sur chacun des axes. Si vous souhaitez réaliser un comptage de passages il convient de définir quels sont les critères que vous souhaitez utiliser :

• Analyser un ou plusieurs axes à la loupe, il conviendra dans ce cas de découper les axes choisis en portion de trajets.
• Réaliser un comptage par carreaux, il conviendra de définir la taille des carreaux et la zone à observer, la carte sera donc ensuite découpée et les matching effectué permettre de compte le nombre de passages par carreaux.

3.      Mettre en valeur les flux entrants et sortants

Vous pouvez également modéliser les flux entrants et sortants sur les tranches horaires de votre choix. Il pourra par exemple être intéressant pour une enseigne de restauration de connaître la densité des trajets entrants entre 10h et 12h dans la zone de son point de restauration afin de pouvoir positionner les affiches publicitaires au bon endroit.

4.      Détecter les provenances des chalands et les bassins d’habitations associés

Un trajet correspond à un déplacement entre une zone d’origine et une zone de destination. Quels sont les bassins d’habitation de mes chalands  La zone de chalandise évoluée permet de détecter les origines des trajets relevés aux alentours d’un point de vente donné et de qualifier si cette origine correspond à un lieu d’habitation. Il est donc possible de représenter les densités des lieux d’habitation détectés afin d’en apprendre plus sur les domiciles des chalands.

Représentation de la densité des foyers d’habitation pour les passages dans cette zone

Il ne vous reste plus qu’à exporter ces données dans le format de votre choix et les utiliser dans vos études géomarketing. « Nous n’aimons pas traverser les ponts » Grâce à ces données, nous avons par exemple confirmé l’importance des barrières naturelles tels que les fleuves sur l’influence du comportement de déplacement et d’achat. L’innovation est partout, y compris dans la data, de nouvelles sources de données apparaissent et peuvent vous aider dans vos problématiques actuelles. Que vous soyez une société de conseil en géomarketing, un Retailer ou une agence média, vous pouvez à votre tour bénéficier de ces informations afin d’optimiser les efforts marketing physique et en apprendre plus sur les comportements de vos clients. N’hésitez pas à nous contacter ou à partager cet article si vous l’avez apprécié. [/et_pb_text][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]