Utiliser les données de localisation d’appareils mobiles pour identifier les tendances de la vente au détail et de l’immobilier
Les données démographiques reflètent les caractéristiques de la population, les conditions économiques et parfois les préférences d’achat des gens. Les renseignements tirés des sondages du recensement nous indiquent où vivent les gens, leur éducation, leur âge, leur revenu, ainsi que ce qu’ils achètent et où ils travaillent. Cependant, pendant que nous continuons de comprendre l’utilisation et l’impact de la technologie mobile, le volume des données de localisation, lui, augmente à un rythme croissant. Ces données nous fournissent un aperçu plus dynamique de la façon dont les gens recherchent de l’information, voyagent et font des achats. L’évolution des modèles de mouvement pendant la pandémie, par exemple, s’est produite si rapidement que les données de recensement recueillies, même il y a un an, sont maintenant désuètes. Les données de localisation d’appareils mobiles permettent maintenant de mieux comprendre le comportement des consommateurs, car les gens se sont adaptés aux conditions économiques volatiles.
Bien que ces données constituent la première étape vers la compréhension du comportement des consommateurs, les données de localisation mobile présentent également des avantages inhérents pour le marketing hyperlocal, surtout pour les détaillants qui ont besoin de mieux segmenter les différents profils et segments de clientèle. Ces données peuvent être découpées temporellement et les périodes de pointe peuvent être décelées. Cela permet aux détaillants de prévoir le volume des ventes, surtout pour les restaurants d’alimentation rapide, les cafés de spécialité et les catégories de consommateurs discrétionnaires. En prévoyant les ventes, il est alors possible de déterminer l’inventaire de la marchandise et les effectifs requis.
Les répercussions de la pandémie révélées par les données de localisation
Bien que les données de localisation d’appareils mobiles soient utiles pour indiquer les tendances précises des consommateurs, elles ont été particulièrement utiles pour montrer l’impact de la pandémie de COVID-19 sur l’industrie de la vente au détail. Les données de localisation d’appareils mobiles, comme le trafic piétonnier, ont été utilisées pour comprendre comment les entreprises ont été touchées par un nombre réduit de personnes visitant des établissements de commerce de détail. Certains secteurs de l’industrie, comme la rénovation, ont bien réussi, et d’autres, comme les restaurants, ont vu leur clientèle diminuer drastiquement. En novembre 2020, l’achalandage des librairies (baisse de 62 %), des bijouteries (baisse de 56 %) et des boutiques de passe-temps (baisse de 59 %) semblait avoir été le plus touché, et les détaillants de fournitures d’arts et d’artisanat (baisse de 35 %) ainsi que les centres de rénovation domiciliaire (baisse de 34 %) enregistraient de meilleurs résultats, selon Gravy Analytics. Alors que les acheteurs restaient chez eux, les détaillants en ligne ou ceux qui ont fait la transition de leurs ventes vers des plateformes de commerce électronique et des restaurants à service rapide qui offraient des options de service au volant ou de commande à emporter ont gagné de l’achalandage. Le Chipotle Mexican Grill, par exemple, a vu ses ventes en ligne augmenter de plus de 200 % d’une année à l’autre (d’octobre 2019 à 2020) selon MarketWatch, tandis que son trafic piétonnier a diminué de 25 % à 45 % sur une base hebdomadaire selon Placer.ai.
Cette tendance est définie davantage dans une étude menée par Foursquare qui montre la baisse du trafic piétonnier dans les catégories de commerce de détail individuelles entre juillet 2019 et 2020, mais une augmentation de l’utilisation des applications dans les mêmes catégories (voir l’illustration ci-dessous).
Alors que la catégorie des restaurants décontractés a connu de fortes baisses, comme prévu, les consommateurs étaient toujours intéressés par la restauration rapide, telles que les pizzas et les sandwichs. Ceux qui avaient des applications mobiles pour les achats en ligne ont connu la plus forte augmentation d’utilisation. À l’avenir, les utilisateurs de données de mobilité devraient surveiller les points d’inflexion, surtout s’ils peuvent combiner le trafic piétonnier dans des endroits où les vaccins contre la COVID-19 sont distribués en plus grandes concentrations avec moins de défis logistiques.
La technologie est également devenue particulièrement utile pour les organismes de santé municipaux, d’État et provinciaux pour aider à déterminer les « points chauds » de la COVID-19, pour suivre la mobilité globale à des fins de distanciation sociale et pour déterminer l’adhésion aux directives de « rester chez soi ». Les tendances de mouvement compilées par le COVID-19 Mobility Data Network, un consortium d’épidémiologistes en maladies infectieuses dans les universités, avec le soutien du projet Data for Good de Facebook, suivent les tendances de la mobilité dans plusieurs pays.
Comme dans les exemples ci-dessus, la sensibilisation aux données de mobilité à l’ère de la COVID-19 permet de faire la lumière sur la façon dont des données plus dynamiques et en temps réel ont été utilisées. Mais quelle est la prochaine étape? Quelles sont les autres applications où les données de mobilité fournissent des renseignements sur l’intelligence géospatiale? Maintenant que nous comprenons mieux son potentiel, les utilisateurs peuvent dorénavant rechercher ces applications supplémentaires des données et de la technologie. Examinons-en quelques-unes :
Applications de données de localisation d’appareils mobiles
La reprise des activités et l’utilisation de l’espace de bureau
Quand l’expérience de travail reviendra-elle à la normale? On croyait que les employés de bureau seraient de retour à l’été 2020, puis la date a été repoussée à l’automne. Maintenant, ce ne sera peut-être pas avant l’automne 2021! Selon un sondage mené par JLL, une société de l’immobilier commercial (SIC), environ un quart des travailleurs espèrent retourner au bureau à temps plein tandis qu’environ la moitié voudrait un modèle hybride en travaillant en moyenne deux fois par semaine à distance et au bureau pendant le reste de la semaine. Les conséquences sont énormes pour l’immobilier commercial à long terme, car les tarifs de location fluctueront pendant que les sociétés immobilières évaluent le besoin de louer autant d’espace qu’auparavant. De nouvelles stratégies de location se présenteront et l’utilisation des données de mobilité devrait fournir à l’industrie de la SIC les données nécessaires pour l’appuyer.
La résilience des districts commerciaux centraux
Les villes comptent sur les données de taxe de vente pour financer les transports en commun et les services d’urgence. Le déclin du commerce de détail dans les districts commerciaux centraux (DCC) modifiera radicalement la façon dont ces services continuent de fonctionner. Selon l’institution Brooking, « certaines localités imposent leur propre taxe de vente en plus ou en remplacement de la taxe de vente de l’État. […] Une grande partie du ralentissement a touché les services, comme la coiffure, qui sont moins susceptibles d’être imposés que les biens. Il y a eu d’importantes augmentations des achats de nourriture à l’épicerie, ce qui n’est généralement pas assujetti à la taxe de vente, et de fortes baisses des dépenses dans les restaurants et les hôtels, qui sont souvent plus taxés que d’autres choses. » Comment alors les municipalités projettent-elles la taxe de vente à l’ère post-pandémique? À mesure que de plus en plus de travailleurs retourneront dans les bureaux et que les consommateurs reviendront chez les détaillants des DCC, l’utilisation des données sur la mobilité, tant des véhicules que des piétons, aidera à définir comment revenus tirés de la taxe de vente augmenteront.
Les expériences dans les magasins connectés
Les données de mouvement à l’intérieur des magasins, documentées comme étant le « temps moyen de la visite », sont importantes pour déterminer les préférences des utilisateurs. La fusion des données d’identification par radio fréquence (RFID) et de mobilité a créé de nouvelles possibilités de développer des expériences utilisateur novatrices. Selon Retail Touchpoints, le magasin phare de Rebecca Minkoff dans le district SoHo de New York utilise des capteurs RFID connectés aux vêtements pour aider les clients à faire des choix. « Une fois que vous êtes entré dans votre salle d’essayage, le miroir interactif s’allume. Grâce à la technologie RFID, le miroir reconnaît tous les articles que vous essayez et offre des recommandations de produits. » Les détaillants qui adoptent ce type d’expérience utilisateur peuvent maintenant examiner l’achalandage en magasin vers des rayons spécifiques, faire le suivi des stocks qui ont été essayés puis achetés, et voir si la technologie a attiré de nouveaux clients.
Retail Touchpoints a également décrit comment l’adoption de la technologie devait s’accélérer afin de maintenir l’engagement des clients, mettant en évidence de nombreuses applications des données de mobilité. « L’adoption a eu lieu dans tous les canaux du parcours des acheteurs, avec des détaillants qui exploitent la technologie pour passer à la caisse sans contact, la cueillette en magasin, le contrôle de la circulation en magasin, le magasinage sur rendez-vous et même la livraison le jour par des fournisseurs tiers (et dans certains cas, par des drones!). » En somme, les données de localisation ont joué un rôle clé dans l’adoption et l’implantation de la technologie ainsi que la livraison des produits.
Précision, proximité et enrichissement
L’adoption de données mobiles de trafic piétonnier offre aux utilisateurs du secteur des choix quant à la façon dont les données sont utilisées. Ces données sont plus dynamiques car elles fournissent une compréhension précise et en temps réel de la façon dont les gens visitent certains emplacements et quand. Les fournisseurs de données mobiles peuvent assimiler l’information par points d’intérêt (PI) et par marque de détail, ajoutant du contexte à chaque emplacement. La fréquence des visites et la proximité d’un emplacement donné sont souvent une indication de l’intérêt envers la marque, du désir d’acheter, ainsi que des préférences à l’égard d’un concurrent. Les détaillants peuvent mettre ces données en corrélation avec les campagnes publicitaires pour déterminer l’efficacité et, par conséquent, commenter le niveau des dépenses publicitaires. Ensemble, ces données constituent de puissantes informations pour les gestionnaires immobiliers qui cherchent à sécuriser des emplacements de choix pour l’expansion d’une marque et d’une franchise.
Mobilité, connectivité et emplacement
Les consommateurs sont connectés à leur détaillant préféré par des applications de fidélité et ces applications servent à savoir si les clients achètent souvent en ligne ou se déplacent vers des établissements physiques. Alors que le monde revient à un certain semblant de normalité, les consommateurs sont susceptibles de quitter leur domicile pour renouveler leur connexion avec leur détaillant préféré. Les données de mobilité aideront les détaillants à interagir avec eux de nouveau, en face à face, et à ajuster leur marque pour tirer parti d’une approche omnicanale.
Où Korem peut-il aider?
L’utilisation accélérée des données de localisation d’appareils mobiles est un signe de la transformation numérique de la technologie et de l’information géospatiales. Depuis ses débuts, Korem a bâti sa réputation en tant qu’expert géospatial et en agissant comme conseiller neutre de la technologie géospatiale. Korem est également un partenaire de premier plan d’entreprises de grande envergure tel que Foursquare, Environics Analytics, HERE Technologies et Precisely. Nous offrons le portefeuille le plus complet de données de mobilité, y compris les points d’intérêt, les données de trafic piétonnier et les données de proximité en temps réel pour vous aider dans vos efforts de marketing. Nous personnaliserons et intégrerons les données pour nous assurer qu’elles sont alignées avec votre base de données d’enregistrement et pour faciliter l’analyse de localisation.
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