Data météo : la 4e dimension qu’il manquait à la connaissance client ?

« Les Français sont accros à la météo ! », dixit Laurent Romejko. Pour cause: la météo influence nos activités, nos comportements, donc nos achats. Le marché US estime le gisement business des data météo à 500 Mds USD. Beau temps pour la planète météo.

L’influence de la météo n’est pas qu’intuition

70%, c’est le pourcentage des Français qui suit la météo, c’est dire si le sujet conditionne notre activité ! Alors, léger, le sujet météo ? Au contraire, une aubaine à saisir.

Il pleut ? Vous pourriez vouloir reporter votre achat de chaussures de running. Vous pourriez vouloir fêter le retour du printemps en achetant des plantes chez votre pépiniériste. Vous êtes sous influence climatique…

Pour le marketer, la météo data est un axe d’analyse prédictive nouvelle; loin du « simple » calcul de saisonnalité et du fastidieux traitement de données météo que l’on connaissait jusqu’à 2016. Les nombreuses data permettent d’expliquer et d’anticiper individuellement les actes d’achat des clients, par ciel bleu, par ciel gris. Les enjeux sont l’optimisation du ROI du marketing, de la création de valeur, un meilleur pilotage d’une entreprise météo-sensible. Ou simplement de vivre mieux dans son environnement fait aussi partie des bénéfices de la data météo.

Comment ? Depuis qu’elle s’est mise à l’heure de l’open data début 2016, France Météo met à disposition des données météo sur son site internet. Les marques et distributeurs s’en emparent allègrement. Objectif: rendre les ventes prévisibles, malgré des aléas climatiques. Une gageure ?

Commerçants, imaginez pouvoir améliorer l’aménagement de la boutique, optimiser le dimensionnement d’équipe en point de vente en fonction des prévisions de temps, renouvelées toutes les 2h. Enfin, décidez de reporter la mise en rayon de la nouvelle collection…ou de l’avancer.

L’e-commerce n’est pas en reste. Les internautes au sec derrière leur écran sont aussi influencés par le temps qu’il fait dehors. Leurs achats sont aussi prédictibles !

1. Data météo, ventes prédictibles à J+16

Que celui qui ne s’est jamais dit : « C’est le printemps ! On va pouvoir passer du temps en terrasse…autour d’une bière ! », lève la main.

Les fabricants de boissons ont vite compris comment mieux appréhender la saisonnalité de leurs ventes. Ils ont appris à croiser des données de conditions météo aux ventes. Cette corrélation était largement étayée par des constats, selon laquelle :

Hausse des températures = Augmentation des ventes de bière !

Certes. Là où la météo data devient intéressante pour les marques et débits de boissons – petits bars et petits commerces – c’est qu’avec des prédictions de ventes jusqu’à 16 jours indexés sur la météo, il est possible d’obtenir une estimation fine de la commande à réaliser. Meilleur ROI, moins de stockage superflu dans les cuves, impacts positifs sur la trésorerie du commerçant sont des résultats immédiatement visibles dans l’entreprise. Deux jours de soleil prévus sur les 15 prochains jours à Paris au mois d’août ? Inutile d’anticiper des dépenses inutiles; il pourrait être plus judicieux de pouvoir proposer d’autres boissons.

2. Connaître la météo-sensibilité de ses produits

L’on sait à présent isoler et chiffrer précisément le facteur météo dans l’économie, ce, dans tous les secteurs de l’économie. La mauvaise nouvelle, c’est que le manque à gagner ou les pertes correspondent à des sommes colossales (retail, vente de gros, agriculture, transports, énergie, etc) y compris dans des organisations très en pointe pour le calcul des risques climatiques (assurance-risques,…).

Entre une journée de 15° pluvieuse et une journée ensoleillée de 22°, les ventes sur certaines catégories de produits peuvent varier de 40% !

Pour la première fois, une étude publiée par Meteo Protect sur les ventes au détail en Grande Bretagne classe les secteurs des ventes au détail en fonction de leur vulnérabilité à la variabilité climatique. Le rapport conclut sur l’urgence de gérer les conséquences de la variabilité climatique sur les ventes de nombreux détaillants et grossistes. Leur performance commerciale serait en jeu.
La bonne nouvelle, c’est que le croisement de Big data et de data météo permet de connaître la météo-sensibilité produit par produit; mieux: client par client. Cette solution rend possible une offre personnalisée et accroît le ROI, sans investissement significatif.

1er cas d’usage : Imaginez que vous êtes vendeur de glaces. Si globalement la hausse de la température au-delà de 20°C induit une hausse des ventes de glace, cette règle « macro » n’est qu’un calcul moyen. Il n’est pas homogène d’un client à un autre. Certains, par exemple, ne seront pas « météo-sensibles » et continueront à acheter la même quantité. D’autres le seront à partir de 23°C, d’autres encore, à partir de 19°C, mais avec un achat moins important. En apprenant, produit par produit, la météo-sensibilité de chaque client, vous pouvez proposer des offres personnalisées.

2e cas d’usage : Vous êtes un e-commerçant de prêt-à-porter et enregistrez une hausse des ventes d’un modèle de tee-shirt sans manches, 100% coton. Vous souhaitez comprendre les raisons de cette hausse :

L’ajout de ce nouveau modèle a-t-il dynamisé les ventes ? »
Serait-ce une reconnaissance de la qualité de vos produits (enfin !)
Les retombées positives d’une action de SEO dans la période considérée ?

Comment connaître le levier qui a le plus joué en faveur des ventes du débardeur : entre techniques marketing, et clémence céleste, quelle part ?

En ayant intégré simplement les data météorologiques dans votre dashboard Google Analytics, vous auriez eu la réponse instantanément. Vous auriez pu définir avec précision le poids que la météo a eu sur vos ventes ou l’intérêt porté aux produits avec un climat au beau fixe, ou au contraire, à ne pas mettre un chien dehors. En divers points du globe.

Saviez-vous qu’il est possible de réaliser une analyse, semaine par semaine, action marketing par action marketing, de l’impact de la météo sur leurs performances, tant à la baisse qu’à la hausse ?

3e cas d’usage: Un grand distributeur alimentaire, souhaitant connaître davantage le comportement de sa clientèle, croisa ses données de ventes et des data météo sur un historique de 3 années.

De ce croisement, des signaux très nets sont apparus : les jours pluvieux d’été, les pizzas surgelées enregistraient un bond de +22%, le café en dosette +16%, le chocolat de +13% ! Sans surprise, les crèmes solaires ont baissé de 42%, les crèmes glacées et…les insecticides de 25%.

Ce test lui permit de prévoir quels produits alimentaires mettre en valeur par temps de pluie en été. La probabilité de voir ces résultats se réitérer était forte, puisque la profondeur d’historique permettait de constater ces mêmes signaux à chaque fois.

Ainsi, il s’agit d’une couche supplémentaire dans le mille-feuille du Big Data. Mais une couche dont la valeur est décisive et pouvant peser lourd dans le chiffre d’affaire. Tout comme les comportements d’achat sont reliés à nos émotions, ils sont aussi reliés aux situations climatiques. L’intégration de data météo dans la gestion de l’entreprise génère une avance concurrentielle, pour un coût quasi-nul.

Quels coûts ? Les données météo sont gratuites pour certaines. Elles ne se restreignent pas à la température, niveau d’humidité, force du vent. Il existe jusqu’à 150 critères de data (qualité de l’air à 2m du sol, concentration de particules, hygrométrie, température, plage, montagne, info trafic en temps réel, etc.) Pour certains formats, les météo data sont taxées d’une redevance, à partir de 0,40 € de licence par image, et à partir de 0,043€ par donnée d’observation.

3. Data météo, créateur de valeur pour les marques

Montrer au public que l’on peut s’amuser avec de la data, c’est faire oublier un peu que sa finalité est, rappelons-le, de cerner toujours de plus près le comportement humain !

C’est ce qu’à fait Dove, fabriquant de savon, pour faire le buzz :

Quand Dove utilise les data météo

Dévoilé à Times Square en avril, le dispositif publicitaire utilisait les données de Forecast.io et s’activait uniquement lorsqu’il pleuvait. Dove a combiné la technologie la plus aboutie avec les data météo pour faire sourire, même un jour de pluie.

Instaurer une proximité avec les clients ou leur rappeler que le climat reste indomptable: un tour de force à l’heure de la maîtrise et du contrôle à tout-va, avec un produit banal.

4. Augmenter la météo data avec le Big data

C’est avec des projets Big Data que la météo donne des résultats inégalés en vitesse de calcul et en quantité de pistes d’exploration.

Le croisement inédit de masses de données à une vaste échelle permet de détecter des signaux donnant lieu à de nombreuses applications possibles, et dans l’innovation. Quels sont les usages les plus récents ?

Information météo hyperlocale : partant du constat qu’un des sujets principaux sur Twitter était « la pluie et le beau temps » avec quelques 3.000 tweets/min., la jeune pousse Weezoo offre en temps réel des informations adressées aux utilisateurs au plus près de leur localisation, ou de leur intention de s’y rendre. Le service rendu aux organisateurs d’un festival – ou même pour une réunion familiale – est facile à imaginer. Plus question d’annuler avec des enjeux financiers significatifs. Les informations peuvent même être intégrées dans l’ordinateur de véhicules, les équipements de régulation de chauffage de bâtiments, et le parapluie bien sûr.
La gestion prédictive de la ville et des transports : data météo et info trafic aident à réduire les émissions de gaz à effet de serre. Mais aussi à renforcer la résilience des territoires, à étudier finement les effets de concentration de populations en un point donné. La capacité des territoires à anticiper, gérer mais aussi de se remettre d’une crise d’ordre sécuritaire ou de santé, sont précisément en jeu. La météo a également un impact direct sur l’utilisation et la disponibilité du réseau de la SNCF. Un coup de foudre peut s’anticiper et permettre de couper le réseau avant que la panne ne se produise. Même si aucun problème n’est intervenu, l’impact a pu endommager les câbles ou les isolateurs, ce qui requiert une opération de maintenance prédictive.
La gestion énergétique hyperlocalisée : les données techniques anonymisées et agrégées issues des réseaux mobiles permettent d’estimer instantanément les densités de personnes sur une zone. Les informations sont utiles afin d’orienter les efforts des services d’intervention lors d’une inondation ou un accident. Analyser et croiser les données entre les usages du mobile et les données d’un réseau électrique permet aussi d’optimiser la planification d’un réseau électrique. Grâce à ces analyses, il est notamment possible de favoriser l’usage des énergies renouvelables comme l’a montré le lauréat du challenge Orange Data For Development au Sénégal en 2015.
La prédiction court-terme des besoins énergétiques: Kayrros offre des prédictions originales de flux énergétiques. La start-up effectue des prévisions sur les flux de production, de stockage ou de consommation de pétrole et de gaz à court terme. Ses algorithmes se servent de données publiques tels que trafic routier, activité des pipelines, et météo, afin de reconstituer la somme des flux de production passés, afin d’,effectuer des prévisions à court terme.

La liste des usages de data météo ne fait que s’allonger, grâce à la puissance de super-calculateurs.

Le Big data et le numérique ont tout changé. On peut ainsi développer des centaines de milliers de modèles, permettant de savoir, quel que soit le pays étudié, quelle sera sa variable météo et qui elle sera susceptible d’impacter. Les nouveaux outils ont permis d’intégrer la chaîne de valeur en nous équipant de notre propre base de données météo, de télécharger une masse considérable de données toutes les heures et partout dans le monde, puis de les analyser en interne et de vérifier leur qualité avant de la traiter. Un tel procédé était inenvisageable il y a trois ou quatre ans. Grâce au digital, le coût de traitement d’un risque naturel a été divisé par 100, si ce n’est plus. J.-L. Bertrand, MeteoProtect.

Les data météo apportent une dimension étayée et en même temps bluffante de la connaissance des clients, sans avoir à maîtriser les spécificités culturelles de ces derniers. Prédire de manière universelle ou presque, mais aussi comprendre les tendances, en anticiper d’autres sont les enjeux actuels des sites commerçants et des marques. Ainsi, la best practice n’est pas une utilisation opportuniste de la data météo pour justifier une sous-performance. Le déploiement d’un pilotage intégrant l’influence de la météo de manière pourrait être véritablement systématisée afin de rendre les entreprises plus performantes.

Pour obtenir les données libres des modèles de Météo France, visitez la page du modèle AROME dans la partie Open Data du site de Météo France : ici

Pour intégrer les météo data à votre Dashboard Google Analytics, suivez les instructions ici.

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Article du même auteur : https://mbamci.com/data-marketing-elections/ (Mai 2017)