Drive-to-store (1/2) : quelle est la fiabilité des méthodes de géolocalisation via le mobile ?

Pour lutter contre le développement de l’e-commerce, dont le marché a représenté 81,7 milliards d’euros en 2017, selon la Fevad (Fédération de l’e-commerce et de la vente à distance), les distributeurs et les enseignes veulent orienter les consommateurs vers leurs points de vente. Cela contribue au développement du marché du drive-to-store. De nouveaux acteurs comme Teemo, Singlespot, FidZup et Vectaury proposent en effet ces dernières années aux marques d’analyser les parcours et les points de vente fréquentés par leurs prospects, à l’aide des données de géolocalisation transmises par leurs mobiles, puis de leur adresser des publicités ciblées, et enfin de mesurer le trafic ainsi généré en magasin.

Certains analysent aussi le comportement des clients dans le point de vente (temps de la visite, rayons parcourus…). “La visite incrémentale en magasin va devenir le nouveau KPI du marketing digital pour les retailers”, estime Nicolas Rieul, chief strategy & marketing officer de S4M. Les marques les plus intéressées sont celles de la grande distribution, les concessions automobiles et la distribution spécialisée.

Trois méthodes de géolocalisation

Les acteurs du secteur disposent de trois méthodes principales pour obtenir la donnée de géolocalisation des consommateurs : installer leur SDK dans les applications mobiles d’éditeurs partenaires ; écouter les bid requests envoyées par les SSP ; installer des bornes wifi ou des beacons dans les points de vente. Chacune a ses avantages et ses inconvénients sur trois des principaux critères pour évaluer la valeur d’une donnée de géolocalisation : la fréquence du recueil (qui déterminera notamment la récence de la donnée), le reach (pour créer des segments d’audience suffisamment grands) et la précision (pour s’assurer qu’une cible a bien franchi la porte du magasin).

Source : analyse de mind Media après enquête auprès des spécialistes du marché

Sur la fréquence

Certains SDK, comme ceux de Teemo et Singlespot, peuvent récolter la géolocalisation même lorsque l’application n’est pas utilisée, en fond de tâche, si bien qu’ils disposent de plusieurs dizaines de points de géolocalisation par jour et par mobinaute. Tandis que les acteurs qui écoutent les bid requests, comme S4M et Admoove, ne connaissent cette information que lorsqu’un utilisateur est exposé à une publicité mobile. Soit pas plus d’une dizaine de fois par jour. Une fréquence de recueil importante permet par exemple de connaître l’ensemble des points de vente où se rend un mobinaute dans la journée et de mesurer précisément la durée de ses visites.

Sur le reach

Mais écouter les bid requests envoyées par des SSP telles que Smart, AppNexus, Google et MoPub (Twitter) présente le meilleur reach – généralement près de la totalité des utilisateurs de mobile en France. “Le reach est important pour construire les segments de ciblage les plus larges possibles et toucher une audience suffisamment grande en programmatique. Il permet aussi mesurer sans extrapoler”, précise Nabil Beckhti, responsable média chez Mobext (Havas).

Les acteurs qui s’appuient sur des SDK font face à plusieurs contraintes qui réduisent leur reach. Premièrement, ils doivent convaincre les éditeurs d’installer leur SDK, ce qui n’est pas toujours simple. Alors que leurs applications sont déjà surchargées de ce type de logiciels (lire notre dossier sur ce sujet), les éditeurs craignent de nuire à l’expérience utilisateur (stabilité de l’application, utilisation de la batterie du téléphone…).

Sans compter la menace du RGPD, qui entrera en vigueur le 25 mai. “Nous ne travaillons avec aucun de ces acteurs du drive-to-store car nous ignorons l’impact qu’aura le RGPD sur cet écosystème, et nous ne savons pas comment justifier à l’utilisateur que notre application suive sa géolocalisation même lorsqu’il l’a fermée”, expliquait en mars le directeur de la monétisation de 20 Minutes, Bruno Latapie, à l’ATS Paris. Pour convaincre les éditeurs d’embarquer leur SDK malgré les risques, ces acteurs du drive-to-store doivent donc souvent leur promettre des minimums garantis élevés.

Une deuxième contrainte limite le reach des SDK : tous les mobinautes n’acceptent pas de partager leurs données de géolocalisation avec les applications qui leur en font la demande. “Le marché s’accorde sur le chiffre de 30 % de consentement, mais cela varie selon que la géolocalisation soit plus ou moins naturelle et utile pour l’usage de l’application. Le taux sera plus élevé pour une application météo ou de covoiturage par exemple”, explique Anh-Vu Nguyen, cofondateur et COO de FidZup. Si bien que le reach des acteurs s’appuyant sur un SDK dépasse rarement 15 millions d’utilisateurs.

Sur la précision

“Avec les SDK, si l’on descend à l’échelle d’un point de vente, le segment utile sera extrêmement réduit”, ajoute Cyril Zimmerman, le président d’AdUX, qui s’appuie sur les bid requests. Le reach des acteurs qui installent leurs bornes wifi et beacons dans les points de vente est encore plus limité, compte tenu du coût du déploiement. Mais ils sont en revanche les plus précis. Un maillage serré de beacons ou de bornes wifi dans un magasin permet ainsi de connaître la localisation d’un client au rayon près. A condition toutefois, dans le cas du beacon, que les visiteurs aient téléchargé une application dotée d’un SDK et qu’ils aient activé leur Bluetooth.

Les acteurs qui s’appuient sur les SDK et les bid requests, de leur côté, dépendent de la localisation calculée par le smartphone des utilisateurs, qui n’est pas toujours des plus fiables. “En comparant l’information du beacon lorsqu’un mobinaute entre dans son périmètre avec la donnée de géolocalisation envoyée au même moment par son smarphone, nous observons que le GPS n’est précis à 5 mètres que dans 5 % des cas, et à 100 mètres dans 35 % des cas. Nos opérations nous ont montré que les régies qui s’appuient sur un SDK, malgré le traitement de leurs données, ne sont fiables qu’entre 2,5 et 7,5 %”, explique Guillaume Tassetto, le président de Kairos Fire, qui intervient comme mesureur tiers de confiance dans les campagnes de drive-to-store.

Les acteurs qui disposent d’un SDK tentent de compenser cette faiblesse par la fréquence du recueil : “Nous avons une trentaine de points de localisation associés à chaque visite. Si bien que les mesures que nous avons effectuées nous donnent un taux de validité des visites de 95 %”, assure Thomas Opoczynski, le cofondateur de Singlespot. Et ceux qui écoutent les bid requests essaient de former leurs algorithmes à trier le bon grain de l’ivraie. “Nous analysons 200 millions d’enchères chaque jour. Au-delà de la géolocalisation, une bid request contient 20 à 30 critères d’information différents. Parmi celles qui ont une information de géolocalisation, nous en jetons 70 %, car nous estimons qu’elles ne sont pas assez précises. Si bien qu’il nous reste au final 1 à 10 points de géolocalisation par jour et par utilisateur”, explique le président de Vectaury Mathieu Daguenet.

Cyril Zimmerman pointe un autre biais : “plus d’un tiers des coordonnées GPS des points de vente accessibles librement sont fausses, car elles correspondent à une zone commerciale dont le rayon peut atteindre deux ou trois kilomètres plutôt qu’au magasin lui-même. Pour pallier ce problème, nous avons fait un travail de requalification des données GPS des 200 000 principaux points de vente en France.”