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standard post: Le Météo Marketing

meteo marketing

1999, le Chicago Mercantile Exchange, un des principales places financière américaines, lance le premier produit capable de gérer l’impact de la météo sur les entreprises. A cette époque, ces  produits étaient destinés à des clients actifs sur le marché de l’énergie disposant de moyens financiers importants et qui récoltaient assez de données pour leur permettre de créer de nouveaux outils financiers. Le but de ces derniers était de limiter les pertes en cas d’aléas météorologique défavorables. Cet événement ne signifie pas grand-chose pour la plus part d’entre nous, cependant il montre la volonté de ne plus subir les aléas météorologiques mais de les comprendre et de les utiliser pour optimiser le résultat de nos entreprises.

Il s’est ensuite fallu de quelques années supplémentaire pour que le marketing s’empare de cette discipline – utilisée en gestion de risque à l’origine –  pour en faire un outil offensif. Le but étant d’utiliser la météo pour améliorer le résultat financier et non plus exclusivement pour se prévaloir du risque. Le géant américain de la grande distribution, WalMart, par exemple, utilise les données météorologiques pour définir quel produit doit être mis en avant en rayon.  Autre cas, la campagne d’affichage d’Europecar en 2014 : l’affichage digital avait permis de changer le type de voiture et le message présenté en fonction du climat.

Pour atteindre de telles réussites, il faut comprendre au préalable les données météorologiques et leurs implications. Le comportement humain n’étant pas déterminé par une seule variable, il est aussi non intuitif. Les pays nordiques sont par exemple les plus grands consommateurs de glaces aux mondes par habitants sans que le climat soit à priori propice à l’achat de ces produits.

Le saviez-vous : Häagen-Dazs est en réalité une marque américaine dont le nom a été choisi pour évoquer des origines scandinaves.

Ce type d’informations met en garde sur le fait que les données météorologiques sont aussi corrélées à un nombre important d’autres variables qu’il faut garder à l’esprit avant de programmer une action marketing.

Le type de produit, le lieu d’achat ou encore l’historique météorologique de la région sont des données qui peuvent être facilement corrélées. En ce sens, et d’après une étude de PriceMinister, la température est une variable influente sur les comportements d’achat des sites Ecommerce en France. Il existe cependant une différence notable entre Paris et Marseille, selon qu’il pleuve ou qu’il y ait du soleil, les ventes  varient dans un sens identique mais dans des proportions différentes, la cité phocéenne gagnant 8 points de pourcentage de plus que la capitale lors des journées pluvieuses ! Cet exemple permet de voir que même s’il existe un lien puissant entre la variable météorologique et le comportement d’achat (il fait chaud, j’achète de la glace), cette seule variable ne suffit pas à être une donnée explicative du comportement engendré. (Voir les résultats de l’étude)

D’après une étude menée par 2 chercheurs américains, David Hirshleifer et Tyler Shumway, sur l’impact de la météo sur la bourse, celle-ci aurait un effet positif sur les cours.  Ceci étant expliqué par le sentiment de bonne humeur qui favorise les jugements plus positifs. (source)

La donnée météorologique  est, sans conteste, puissante et capable de nous donner des informations importantes sur le comportement des consommateurs. Cependant, ces indications comportementales sont cohérentes dans la mesure où elles sont prises de manière globale et contextualisées. C’est-à-dire en adéquation avec un ensemble plus complet de données explicatives. Le défi actuel n’est plus de prendre en compte la météo ou de récolter la donnée mais plutôt de l’utiliser, de la compiler avec d’autres variables et de l’analyser pour tenter d’expliquer le comportement d’un consommateur ou d’un prospect. Autrement dit cette donnée est prédicatrice des comportements seulement si elle est contextualisée dans l’environnement particulier du produit / service concerné.

 

Chez Ariane Lab, nous avons parfaitement assimilé l’enjeu que représente la donnée et son besoin d’être utilisé dans un modèle complet. C’est pourquoi, outre la donnée météo, nous compilons près de 64 variables sociodémographiques auxquelles données comportementales et déclaratives  sont ajoutées pour vous permettre l’envoi de campagnes de Web push notification toujours plus smart.

 

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