La Data Science est l’art d’extraire de la connaissance des données de toute formes, y compris les données géographiques ! C’est exactement à ce type de données que se consacre cette science méconnue qui est la “géomatique”. Mais avant toute chose, une petite définition s’impose : Contraction de “géographie” et “d’informatique”, la géomatique regroupe l'ensemble des outils et méthodes permettant d'acquérir, de représenter, d'analyser et d'intégrer des données géographiques. La géomatique consiste donc en au moins trois activités distinctes : collecte, traitement et diffusion des données géographiques (merci Wikipedia !).
Plus concrètement, la géomatique se consacre à l’ensemble des données liées à des positions géographiques : emplacement des entreprises, répartition des habitants, réseau de transport, etc. Une première application concrète concerne l’implantation commerciale. Exploiter les données géographiques permet de choisir au mieux l’emplacement d’un magasin en fonction de sa zone de chalandise, de la concurrence en place et du profil des habitants. Une application concrète de la science des données géographiques consiste alors à développer un algorithme sélectionnant de manière automatique l’emplacement idéal suivant des contraintes définies (distance maximale au moyens de transport, densité d’habitants minimale, présence de magasins concurrents, etc).
Ensuite, croiser l’historique interne des performances réalisées auprès de ses clients avec les données géographiques aide à constituer le “profil type” du prospect à cibler et d’optimiser sa prospection commerciale afin d’améliorer son taux de transformation, de renouvellement, etc. L’emplacement géographique constitue alors un élément clé dans le “lead scoring” en constituant une donnée d’entrée dans le développement d’un modèle prédictif. Tout ceci donne lieu alors à une gestion plus intelligente de ses forces de vente.
La géomatique permet aussi de mieux connaître ses clients et de définir plus finement sa stratégie marketing : on parle alors de géomarketing. Elle se base sur différentes données démographiques : répartition suivant l’âge, le sexe, les revenus ou la catégorie socioprofessionnelle, etc. Connaître les revenus des habitants permet par exemple de travailler son pricing et de revoir ses marges au besoin pour réduire son taux de churn (minimiser la perte de clients).
Une question se pose alors, où trouver ces données ? Les sources de données géographiques sont nombreuses, notamment grâce au virage récent vers l’Open Data réalisé par les administrations publiques et les collectivités territoriales. Un texte adopté en première lecture par l’Assemblée Nationale encourage en effet désormais les collectivités de plus de 3500 habitants à ouvrir leurs données. L’INSEE, l’institut national de la statistique et des études économiques, fournit par ailleurs des données géographiques riches et exploitables pour des analyses géomatiques. Le tout, étant comme avec la Data en général, de l’exploiter correctement en faisant appel à des experts. Le cœur de métier de DataGenius se situe là : accompagner les entreprises dans une exploitation de données diverses pour améliorer leurs prises de décisions.
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Taha Zemmouri