Data driven

Data météo – impact & prédictivité

15 septembre 2015

“Les Français sont accros à la météo” raconte à tout va Laurent Romejko, ce que confirme l’audience des différents bulletins météo, à la télévision, sur internet, ou sur mobile. Ainsi, plus de 70% des Français consultent la météo quotidiennement.

Ces chiffres révèlent l’ampleur de la météo sur notre vie de tous les jours : visites, achats, comportements, consommation… Les Français sont avant tout météo-sensibles.“

DE LA SAISONNALITÉ A LA MÉTÉOROLOGIE

Pourquoi est-il nécessaire de s’intéresser aux impacts de la météo ?

En analysant leurs résultats, les entreprises ont appris à appréhender la saisonnalité de leurs activités parvenant à lier un ensemble de conditions météorologiques avec un impact sur les ventes, telle la corrélation bien connue entre hausse des températures et augmentation des ventes de bière. Néanmoins, au-delà de la prise en compte de la saisonnalité année après année, l’impact météorologique était souvent évalué de manière intuitive en comparant, dans le meilleur des cas, le bulletin météorologique de la semaine avec celui de l’année précédente. En effet, les avancées technologiques ne permettaient pas, à un coût raisonnable, de traiter un gigantesque volume de données et d’y adjoindre la puissance de calcul nécessaire.

Désormais, avec l’arrivée des structures de type Big Data – et notamment le développement d’infrastructures Hadoop, qui démultiplient la parallélisation des calculs – il est possible d’intégrer de grandes masses de données et d’en tirer via des algorithmes avancés une véritable connaissance au service de l’entreprise.

TopFlopEn effet, la météorologie ne se limite pas aux indicateurs de températures, d’ensoleillement et de pluviométrie, il existe près de 150 indicateurs météorologiques différents.

En couplant ces derniers à une maille géographique fine (nationale, régionale, au niveau d’une agglomération) et à des horizons temporels variant de la semaine à l’heure, le volume à traiter explose. Pour éviter d’être submergées, les entreprises doivent définir l’usage de ces données avant même d’envisager de les intégrer.

EXPLIQUER LE PASSÉ

L’usage le plus évident pour les entreprise est d’analyser, au global, la sensibilité de leur activité à la météorologie. Au-delà de cette étude macro, les entreprises peuvent aussi approfondir l’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.

En effet, le véritable enjeu n’est pas une utilisation opportuniste pour justifier une sous-performance mais bien le déploiement d’un pilotage intégrant l’influence de la météo de manière systématisée. Les dirigeants pourront challenger leur équipe en leur révélant leur véritable apport une fois l’impact – négatif comme positif – de la météo neutralisé. Cette démarche induit toutefois un changement complet d’approche couplé à un fort sponsorship.

L’exploitation des données climatiques ouvre ainsi des perspectives en matière de modélisations économiques comme mieux évaluer le retour généré par chaque investissement afin d’optimiser l’allocation des ressources.ConsoEnergetique

Une fois les facteurs météorologiques ainsi que la modélisation de leur influence sur l’activité et la performance de l’entreprise correctement appréhendés, l’entreprise peut se projeter sur l’exploitation de cette connaissance « historique » pour développer son savoir-faire prédictif.

ET PRÉDIRE LE FUTUR ?

En effet, en comprenant comment quelques indicateurs météo sélectionnés impactent la fréquentation d’un site (ou d’un magasin), l’entreprise peut capitaliser sur cette connaissance pour mieux dimensionner et/ou sélectionner ces futurs investissements notamment pour des infrastructures liées à des activités touristiques (parking, office de tourisme…).

De même, avec des prévisions locales fiables à 15 jours, il devient plus aisé d’optimiser la gestion des ressources humaines (dimensionnement d’équipe en point de vente…) et des stocks en magasin (d’une journée de 15° pluvieuse à une journée ensoleillée de 22°, les ventes sur certaines catégories produits peuvent varier de 40%), voire la gestion des moyens de transport (comme cette entreprise de médicaments qui réalisent des économies significatives en substituant des camions réfrigérés par des véhicules non réfrigérés).

En s’appuyant sur cette démarche en 3 temps :

  1. Compréhension de l’influence météo sur l’activité passée
  2. Modélisation de l’impact de la météo sur l’activité passée
  3. Exploitation projective de la modélisation économétrique en s’appuyant sur les prédictions météorologiques

De nouvelles opportunités s’ouvrent pour les entreprises : marketing personnalisé et contextuel (Retail), schémas logistiques adaptés (Transport), planification de la production (Energie et Agriculture), anticipation des risques (Génie Civil).

UNE COMMUNICATION PLUS PROCHE DU CLIENT

DecauxMeteoOptimizeLa météo explique des variations, des comportements de masse. Cependant, dans le cadre d’une démarche Big Data où objectifs et données sont précisément définies, il est possible aujourd’hui d’appréhender la météo-sensibilité client par client.

En effet, si globalement la hausse de la température au-delà de 20°C induit une augmentation des ventes de glace, cette règle « macro » reste une moyenne et, n’est donc pas homogène d’un client à un autre. Certains clients, grand consommateurs de glaces, par exemple, ne seront absolument pas météo-sensibles et continueront à acheter la même quantité. D’autres le seront à partir de 23°C d’autres à partir de 19°C mais avec un impact moins important. En appréhendant, catégorie produit par catégorie produit, la météo sensibilité de chaque client, l’entreprise se met en position d’une part d’adapter son offre en magasin en fonction de son parc de clientèle (susceptible d’être différent d’un magasin à l’autre) d’autre part de personnaliser les messages et les offres à ses clients en fonction de leur météo-sensibilité et leur promo-sensibilité à telle ou telle catégorie produit.

In fine, acquérir et traiter les données météos amènent à se doter d’un merveilleux outil de projection dans la compréhension de son client. Savoir quand il viendra, dans quel magasin et anticiper les produits qu’il va acheter, l’obtention de cette avance est possible à condition de connaitre le triptyque client x produit x météo-sensibilité et de parvenir à le contextualiser le plus précisément possible pour lui pousser les offres (coupons, promotions) les plus pertinentes pour lui comme pour l’entreprise :

  • Où se trouve mon client ?
  • Quand et où va-t-il faire ses courses ?
  • Pour quelle période achète-t-il ?
  • Quelles seront les conditions météorologiques ?
  • Quels seront les stocks de produits dans son magasin ?

EN PRATIQUE

L’étude de l’impact des données météorologiques est un projet ambitieux alliant des enjeux tant business que technologiques. En effet, pour tirer avantage de la météorologie dans le big data, l’identification et le cadrage des usages qu’on peut en faire ne seront pas suffisants sans la maîtrise d’un large spectre de compétences tant fonctionnelles que techniques ainsi que le déploiement d’une infrastructure adaptée.

La réussite d’un tel projet nécessite donc de mobiliser une équipe pluridisciplinaire avec des objectifs clairs et une bonne compréhension des enjeux météo pour l’entreprise.

En effet, la météorologie impacte significativement nombre d’autres secteurs que le retail. Ainsi les activités aussi diverses que le tourisme, l’assurance, l’énergie et l’agriculture, sont également météosensibles. Néanmoins, selon les secteurs, les bénéfices liés à l’intégration des données météo diffèrent fortement : anticiper les comportements du consommateur, personnaliser la communication auprès du client, optimiser le point de vente (merchandising, ressources humaines…), améliorer les approvisionnements et la gestion des stocks… Ainsi la garantie d’un retour sur investissement rapide, pérenne et conséquent sur les projets « météo » exige une profonde connaissance de ces activités et de leurs spécificités pour cibler prioritairement sur les usages les plus attractifs et réalistes.

Par Jonathan Vercruysse, Julien Doutremépuich, Tiphaine Gascon, Ronan Vuillemard

 

Cet article s’appuie sur les échanges que nous avons pu avoir avec ces start-up :

Climpact-Metnext est une entreprise spécialisée dans l’analyse de l’impact et la prévision liée aux facteurs climatiques. Elle propose une offre de services modulaires, allant de la simple conduite d’études ponctuelles à l’analyse de l’impact sur l’activité de ses clients.

bliaSolutions

Blia Solutions est spécialisée dans l’analyse historique et la prévision des impacts liés aux facteurs météorologiques appliqués au fonctionnement d’une entreprise

Metrics720Metrics 720 analyse les données opérationnelles de l’entreprise afin de comprendre et quantifier les différents paramètres qui peuvent impacter le chiffre d’affaires de ses clients, tels que la météo, ainsi que les synergies créées entre différents paramètres.

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