Les principales méthodes et applications du géomarketing
Le géomarketing regroupe un large éventail de méthodes, allant de la simple cartographie descriptive à des modèles prédictifs avancés, en passant par la sectorisation et l’étude de la mobilité.
Parmi les plus courantes on trouve :
1. L’étude de zone de chalandise
C’est sans doute l’application la plus répandue. Définir la zone de chalandise consiste à délimiter la zone géographique d’où provient la majorité de la clientèle d’un point de vente (souvent 70–80 % des clients). Pour ce faire, on analyse :
- La distance (ou le temps de parcours) entre le point de vente et le domicile (ou lieu de travail) des clients.
- Le maillage routier (notamment la présence d’axes majeurs, de stations de transport en commun).
- Les obstacles naturels (fleuves, forêts, relief), qui peuvent influer sur la répartition de la clientèle.
Grâce aux données issues des tickets de caisse, des cartes de fidélité ou des enquêtes terrain, on peut représenter sur la carte la distribution des clients existants et en déduire un périmètre pertinent.
Cette zone de chalandise sert de base pour estimer la population potentiellement adressable, le pouvoir d’achat local et, par extension, le chiffre d’affaires réalisable.
2. La sectorisation commerciale
Ici, il s’agit de découper un territoire en secteurs équilibrés selon différents critères : population, chiffre d’affaires potentiel, nombre de prospects, etc.
La sectorisation est particulièrement utile pour optimiser le réseau de forces de vente (répartir les portefeuilles clients, définir les tournées) ou répartir équitablement les franchisés d’un réseau afin de réduire la cannibalisation entre points de vente.
Avec un logiciel de géomarketing, on peut ajuster cette sectorisation en fonction des distances réelles, de la répartition socio-démographique, ou encore du nombre de concurrents.
Résultat : des zones cohérentes, mieux exploitées, qui maximisent la performance de chaque site.
3. Les analyses prédictives et scoring d’emplacement
Au-delà de la description et de la cartographie, le géomarketing s’est enrichi de modèles prédictifs qui croisent plusieurs variables : densité de population, niveau de revenus, habitudes de consommation, concurrence existante, flux de déplacements… pour estimer le potentiel d’un emplacement avant de s’y implanter.
Ces analyses, couplées à des techniques de machine learning, permettent d’assigner un score d’attractivité à chaque zone, reflétant le niveau de chiffre d’affaires prévisionnel.
En France, on estime globalement que 9 grands groupes de distribution sur 10 ont déjà recours à des modèles prédictifs de ce type, bien qu’à des degrés de sophistication variés.
4. L’étude de concurrence et la veille concurrentielle
Dans un marché saturé, connaître précisément l’implantation de ses concurrents (a minima leurs emplacements et leurs zones d’influence) est un atout majeur. Le géomarketing permet ici de :
- Cartographier les points de vente concurrents
- Estimer leur zone de chalandise
- Croiser ces informations avec la nôtre pour identifier des zones de chevauchement (où la concurrence risque d’être rude) ou, au contraire, des zones sous-exploitées (de potentiels « trous dans la raquette » à combler).
La « veille concurrentielle spatiale » s’étend aussi à la recherche d’opportunités de croissance : repérer les quartiers en expansion, les futures zones d’aménagement urbain, etc.
5. Le géomarketing tactique (campagnes locales)
Enfin, le géomarketing a aussi des applications tactiques dans la mise en place de campagnes de communication ou d’opérations commerciales ciblées. Par exemple, pour cibler une campagne de distribution d’imprimés publicitaires, on va sélectionner précisément les codes postaux ou micro-zones qui correspondent le mieux au profil du client idéal, plutôt que d’arroser un large périmètre.
De même, dans l’univers du digital, le géomarketing s’exprime via la publicité géolocalisée, où l’on diffuse des annonces en ligne auprès des utilisateurs se trouvant dans un certain rayon autour du magasin.
Cette granularité permet souvent de maximiser le retour sur investissement des actions marketing.
Les données du géomarketing
Pour fonctionner, le géomarketing s’appuie sur un large éventail de données :
Données sociodémographiques
Population, âge, revenu moyen, catégories socioprofessionnelles, taux d’activité, etc.
Ces informations proviennent généralement d’instituts statistiques (Insee en France, Eurostat à l’échelle européenne).
Données d’infrastructures et de mobilité
Réseau routier, transports en commun, zones de trafic piétonnier.
Des organismes comme l’IGN (Institut national de l’information géographique et forestière) ou des plateformes spécialisées (TomTom, Here) fournissent des bases cartographiques détaillées.
Données de consommation
Dépenses moyennes par foyer, secteurs d’achat privilégiés.
On retrouve ces chiffres dans certaines études (panel distributeurs, Kantar, etc.). Les enseignes peuvent aussi récolter leurs propres données via cartes de fidélité ou enquêtes internes.
Données concurrentielles
Localisation des points de vente concurrents, parts de marché, éventuels indices de performance.
Obtenues via des bases d’adresses professionnelles (par exemple Kompass, Société.com) ou directement sur le terrain.
Données internes
Tickets de caisse, fichiers clients, historique des ventes.
Ce sont souvent les plus précieuses car elles reflètent la réalité du comportement des clients d’une enseigne.
Données contextuelles et d’urbanisme
Évolution des PLU (plans locaux d’urbanisme), projets immobiliers, zones touristiques, etc.
Des renseignements utiles pour anticiper l’arrivée de nouveaux flux ou la valorisation future d’une zone.
Le croisement de ces données, leur mise à jour régulière et leur qualité (fiabilité, granularité) sont déterminants pour la pertinence d’une analyse géomarketing. C’est pourquoi de plus en plus d’entreprises investissent dans des solutions d’intégration et de nettoyage des données, voire embauchent des data analysts spécialisés.
Les meilleurs outils pour réussir en géomarketing
Pour mettre en œuvre ces méthodes et manipuler ces données, il existe une large palette d’outils :
Les SIG généralistes
- ArcGIS (ESRI), QGIS (open source), MapInfo, etc.
- Ils offrent de puissantes capacités de cartographie, d’analyse spatiale et de gestion des données. Cependant, ils peuvent être assez techniques à maîtriser.
Les plateformes de cartographie en ligne
- Google Maps Platform, Bing Maps, OpenStreetMap…
- Accessibles et simples d’utilisation, elles permettent de localiser facilement des points d’intérêt, mais leurs fonctionnalités d’analyse avancées sont limitées par rapport à un SIG complet.
Les solutions spécialisées en géomarketing
- Ce type de logiciel geomarketing comme Mygeomarket intègrent des modules prêts à l’emploi pour l’étude de zone de chalandise, la sectorisation, ou encore la simulation de chiffre d’affaires.
- Généralement plus intuitifs qu’un SIG brut, ils sont conçus pour des équipes marketing ou développement réseau qui veulent obtenir rapidement des insights concrets sans forcément maîtriser tout l’arsenal GIS.
Les suites d’analyse data et de Business Intelligence
- Tableau, Power BI, etc.
- On peut y intégrer des cartes et réaliser certains traitements spatiaux, mais leur vocation première reste l’analyse de données plus généraliste. Elles nécessitent parfois des compléments ou des connecteurs spécifiques pour la partie géomarketing.
Les algorithmes de machine learning
- Implémentés dans des environnements comme Python (bibliothèques scikit-learn, GeoPandas, etc.) ou R, ils permettent de bâtir des modèles prédictifs et des scores d’attractivité.
- Réservés toutefois à des utilisateurs maîtrisant la programmation et la data science.
Dans tous les cas, pour réussir en géomarketing, il est recommandé de définir clairement son besoin (étude de marché, expansion de réseau, ciblage local…), d’identifier les données disponibles et de choisir l’outil correspondant à ses compétences et à ses enjeux de rapidité.
De plus en plus d’entreprises optent pour une solution géomarketing « clé en main », combinant cartographie, bases de données socio-démographiques et modèles prédictifs.
C’est dans ce créneau que s’inscrit Mygeomarket.
La plateforme Mygeomarket et notre positionnement sur le sujet du géomarketing
Au cœur des enjeux d’expansion de réseau, Mygeomarket propose une plateforme entièrement dédiée au géomarketing appliqué. Son ambition : permettre à toute entreprise (enseigne de retail, franchiseur, réseau de restauration, etc.) de sécuriser ses projets d’implantation grâce aux données.
Une approche complète et intuitive
Contrairement aux SIG génériques, Mygeomarket s’adresse spécifiquement aux équipes marketing et développement réseau. La plateforme intègre :
- Des données cartographiques actualisées, couvrant la France et d’autres pays sur demande (réseau routier, limites administratives, etc.).
- Des données socio-démographiques : population, pouvoir d’achat, segments de consommation.
- Un module de scoring permettant d’estimer rapidement le potentiel d’un emplacement.
- Un système de reporting générant automatiquement des études de marché local ou des États Locaux de Marché (ELM) pour la franchise, prêts à être partagés avec les décideurs.
L’interface propose une expérience utilisateur fluide : en quelques clics, on visualise sa zone de chalandise, on repère la concurrence sur la carte, on calcule le CA prévisionnel et on édite un rapport complet.
Un avantage concurrentiel pour les réseaux structurés
Sur un marché où le facteur géographique est souvent déterminant, Mygeomarket apporte une vision objective des performances probables d’un site.
Pour un réseau en franchise, par exemple, cela représente un levier de crédibilité vis-à-vis des candidats : ils peuvent constater que l’étude est menée avec des données tangibles et des outils professionnels.
En phase de négociation avec un bailleur ou une banque, cela renforce aussi la confiance : le projet d’implantation repose sur un diagnostic clair, étayé par des cartographies et des données solides.
Enfin, Mygeomarket travaille en continu pour mettre à jour sa base de données et son module de scoring, en fonction des retours terrain des utilisateurs, des évolutions démographiques et des tendances de consommation. Cela garantit une pertinence à long terme pour les réseaux qui évoluent dans un environnement changeant (nouveaux comportements, nouveaux concurrents, etc.).
