Redynamiser les centres-villes : comment les données de localisation et de dépenses soutiennent le développement économique

Redynamiser les centres-villes

Comment les données de localisation et de dépenses soutiennent le développement économique

Dans ce webinaire, nous examinons comment les collectivités locales et les BID peuvent exploiter les données de fréquentation et de dépenses pour comprendre le comportement des visiteurs, les profils de fréquentation et les dynamiques de localisation, afin de prendre des décisions éclairées et fondées sur les données concernant la rue commerçante et le centre-ville. Regardez le webinaire complet pour comprendre comment les données de fréquentation et de dépenses peuvent nourrir la croissance économique et la résilience.

Regarder le webinaireConcentrez-vous sur les initiatives qui ont fait leurs preuves dans des lieux comparables, afin de maximiser l'impact sans tâtonnements inutiles. Adaptez vos campagnes marketing et vos initiatives pour attirer des visiteurs à forte valeur ou récurrents, et garantir un usage efficace des ressources. Utilisez les données de fréquentation pour déterminer si l'élargissement des horaires d'ouverture ou la diversification de l'offre pendant les mois traditionnellement calmes peut générer des retombées positives, en phase avec les priorités des consommateurs. Analysez les résultats des données pour définir les initiatives futures, plutôt que de vous limiter à l'analyse des performances passées, afin de rendre plus efficaces des décisions prises sous contrainte de ressources.Redynamiser les centres-villes : comment les données de localisation et de dépenses soutiennent le développement économiqueMark : Bienvenue au webinaire du jour, « Redynamiser le centre-ville : comment les données de localisation et de dépenses soutiennent le développement économique ». Je m'appelle Mark Freeman et je vais vous guider tout au long de cette session, consacrée à la façon dont les enseignements tirés des données peuvent transformer la prise de décision dans le secteur des collectivités locales. Face à des défis croissants comme la hausse du coût de la vie, la contraction des dépenses des consommateurs et l'incertitude des entreprises en matière d'investissement, comprendre où et comment les gens interagissent avec les lieux et les espaces devient de plus en plus déterminant pour les initiatives destinées à soutenir les commerces locaux et à faire prospérer les territoires. Aujourd'hui, nous allons voir ensemble comment la combinaison des données de fréquentation et de dépenses offre une vision globale de l'activité économique locale, et aide l'auditoire à identifier, suivre et valider les initiatives qui favorisent la croissance et l'engagement des habitants. Nous avons un excellent plateau d'intervenants aujourd'hui. Ils partageront leur expertise et quelques exemples concrets, dont un très bon à la fin avec Joel. Mais d'abord, une brève présentation de ma part de ces intervenants. Nous accueillons Gary Beaumont, responsable des transports et des données au Hertfordshire County Council. Nous accueillons Joel Doherty, vice-président en charge de la gestion produit chez Mastercard, et enfin Conrad Poulson, PDG de huq. Je passe maintenant la parole à Gary, qui se présentera plus en détail, suivi de Joel et de Conrad. Gary : Bonjour à toutes et à tous. Je suis Gary Beaumont, responsable de la planification des transports et des données au Hertfordshire County Council, et je travaille au sein de la Growth and Infrastructure Unit. J'ai environ 16 ans d'expérience à Hertfordshire, où j'ai joué un rôle déterminant dans la mise en place des fondations d'une prise de décision fondée sur les données et sur les faits. Mon travail consiste à ancrer une culture du suivi et de l'évaluation, qui nous permet de mesurer le succès et, tout aussi important, de tirer des données des enseignements précieux sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Joel : Joel Doherty, de Mastercard. Comme Mark l'a indiqué, je dirige la partie gestion produit de l'activité autour de l'ensemble de nos données de transaction. Pour la conversation d'aujourd'hui, voyez donc Mastercard moins comme une société de cartes de crédit que comme une entreprise de données, qui étudie tous les types d'enseignements et d'analyses que l'on peut tirer des transactions par carte de crédit des consommateurs, et les histoires que l'on peut mettre au jour. Mon équipe conçoit à l'échelle mondiale différentes solutions, différents produits et différents enseignements, pour le secteur public comme pour d'autres secteurs, dont les institutions financières, les commerçants et d'autres industries. Conrad : Bonjour à toutes et à tous. Conrad Poulson, PDG de huq. huq mesure la fréquentation et permet de comprendre en détail la façon dont les populations utilisent l'environnement bâti. Nous fournissons aujourd'hui des données à plus de 90 collectivités locales et BID au Royaume-Uni, et nos données aident ces organisations à débloquer des financements et à mesurer précisément l'impact de leurs initiatives, de leurs pratiques et de leurs politiques. En tant qu'entreprise, nous sommes donc obsédés par la plus haute qualité de données, et nous allons voir aujourd'hui comment et pourquoi nous travaillons avec Mastercard à cet égard. Nos propres données alimentent nos produits et, de ce fait, nos produits permettent à nos clients de comprendre bien plus que la seule fréquentation, ce que nous détaillerons au fil du webinaire. Mark : Très bien. Nous avons un programme chargé aujourd'hui. Je précise simplement que cette session sera enregistrée. Nous partagerons naturellement l'enregistrement avec les participants d'aujourd'hui. Une session de questions-réponses aura lieu à la fin. N'hésitez donc pas à soumettre vos questions au fil de la session ; nous essaierons de constituer une bonne liste de questions à la fin et de les traiter par thème. C'est l'occasion d'interroger les experts présents sur les enseignements qu'ils peuvent vous apporter à propos d'une initiative ou d'un projet auquel vous réfléchissez, ou sur des thèmes et problèmes plus généraux. Posez donc ces questions dès que possible. Bien, nous entrons maintenant dans le vif du sujet. Pour commencer, nous allons préciser et développer ce que nous entendons par données de dépenses et données de fréquentation, et souligner la valeur qu'elles apportent une fois combinées. Ainsi que la vue d'ensemble qu'elles offrent à l'auditoire d'aujourd'hui : pour les collectivités locales et les BID, où se situe la valeur de ces données dans votre univers ? Comme nous l'avons évoqué en introduction de ce webinaire, il est aujourd'hui plus crucial que jamais de comprendre réellement où la fréquentation est plus forte ou plus faible, où les gens dépensent et comment cela évolue dans le temps. Ce sont autant d'indicateurs de santé et de vitalité, d'impact d'un projet, ou de besoin d'investissement ou de changement. Ces enseignements deviennent essentiels pour toutes les personnes présentes aujourd'hui : quand on a pour mission de mobiliser les habitants, de soutenir l'économie locale et d'attirer des visiteurs sur son territoire, ces données deviennent de plus en plus indispensables. Ce sont des points de repère fiables sur lesquels vous pouvez appuyer vos initiatives.Dans ce contexte, pouvez-vous nous en dire plus sur les données de transaction et sur les raisons pour lesquelles comprendre le comportement de dépense des consommateurs devient plus important pour les collectivités locales et les BID ? (11:13)Joel : La valeur et l'importance des données de transaction sont souvent négligées et sous-estimées. Il s'agit d'un jeu de données incroyablement riche, qui nous aide à comprendre précisément comment les consommateurs dépensent, mais surtout comment ils prennent ces décisions de dépense. Quand on pense aux données de transaction issues de l'ensemble de nos transactions par carte Mastercard, elles nous aident à comprendre non seulement combien un consommateur dépense, mais aussi : où dépense-t-il ? Quelle distance a-t-il parcourue pour faire cet achat ? Était-il près de chez lui, ou s'agissait-il plutôt d'un achat effectué en déplacement ? Pour quels types de commerçants semble-t-il avoir des affinités ? Où consacre-t-il une part plus importante de ses dépenses discrétionnaires ? Cela permet de dessiner un parcours client complet et nous en apprend énormément : non seulement où les gens dépensent, non seulement combien ils dépensent, mais aussi tout le contexte de ces décisions, ce qui éclaire largement les questions et hypothèses que se posent, nous le savons, les collectivités et les acteurs du secteur public.Pourquoi la combinaison des données de fréquentation et de dépenses est-elle un outil si précieux, et pourquoi avez-vous intégré Mastercard au réseau de partenaires de huq ? (12:52)Conrad : Dans le prolongement du propos de Joel : un jeu de données isolé ne raconte souvent qu'une partie de l'histoire. Aussi riches que soient nos données, et quels que soient les enseignements que nous pouvons apporter sur le nombre de personnes qui fréquentent un environnement, sur leur provenance et sur la durée de leur présence, cela ne constitue qu'un seul prisme. Pour comprendre réellement comment un espace est utilisé et quel est son véritable potentiel, il faut le croiser avec d'autres jeux de données. La qualité des données est absolument essentielle. Nous sommes parfaitement conscients que des politiques et des initiatives reposent sur les produits et services que nous proposons à nos clients du secteur public, et qu'elles ont un impact sociétal et économique. Il est donc extrêmement important de pouvoir se fier aux données sous-jacentes qui fournissent ces enseignements. Mastercard est à l'évidence un partenaire formidable pour cela. Mastercard offre la qualité et l'étendue de données que nous savons indispensables. C'est cette constance qui a été déterminante lorsque nous avons décidé de travailler ensemble. Joel : J'ajouterais simplement que cette combinaison des données de fréquentation et d'achat aide effectivement à raconter toute l'histoire. Imaginez que vous n'ayez qu'une seule des deux vues : vous sauriez peut-être que des personnes se rendent dans différents lieux mais n'y prennent pas de décisions de dépense, ou à l'inverse qu'elles prennent des décisions de dépense sans que vous sachiez quels autres trajets et visites elles effectuent. Si vous ne combinez pas ces deux éléments, vous risquez de vous engager sur la voie de décisions très mal orientées, en vous appuyant sur des suppositions plutôt que sur la véracité et la solidité du jeu de données. Pourquoi les collectivités locales devraient-elles exploiter ces données de dépenses et de fréquentation pour certaines des décisions clés qu'elles doivent prendre ? (15:20)Gary : Les données sont absolument cruciales parce qu'elles permettent des décisions fondées sur des preuves, qui conduisent aux meilleurs résultats possibles. Elles nous permettent de documenter nos actions et d'en tirer des enseignements, ce qui contribue à limiter les erreurs dans le secteur public, en particulier là où la transparence et la responsabilité sont primordiales. Les données nous permettent de justifier nos décisions auprès du public que nous servons en définitive. Il est vraiment essentiel que nous fassions cela correctement. Mark : J'espère que cela a un peu démystifié ce que sont les données de fréquentation : les éléments qui ressortent vraiment comme ayant de l'impact, et la manière dont ils peuvent commencer à vous aider dans votre secteur et à construire une solution avec vous et vos initiatives. Nous allons rapidement passer aux applications et à la question de la valeur. Cette section portera sur la façon dont ces données peuvent servir à obtenir des financements et à justifier des investissements et des initiatives. Les collectivités locales et les BID ont souvent besoin d'enseignements clairs et actionnables pour étayer ces dossiers, ainsi que d'une bonne compréhension du pourquoi, du problème, de l'enjeu. Il faut démontrer l'impact tangible potentiel de toute dépense publique sur les économies locales et le développement urbain. Si l'objectif ou la mission consiste à augmenter la fréquentation et à faire évoluer les dépenses, il s'ensuit naturellement que les données qui rendent compte de cela sont vitales, et cela semble bien être un élément central de nombre des initiatives de développement en cours. Beaucoup de nos participants constatent toutefois aujourd'hui qu'il est difficile de comprendre comment les habitants et les visiteurs interagissent avec les espaces publics et les pôles commerciaux. Cela a un coût. C'est problématique : la précision, le calendrier, tout cela combiné, sans oublier des budgets contraints. C'est une donnée difficile à obtenir, mais qui a un réel impact quand on y parvient. Aujourd'hui, nous voulons vous donner une introduction à son utilisation : les données de fréquentation et de dépenses des consommateurs, lorsque vous y avez accès et que vous pouvez les appliquer, donnent l'image la plus fidèle de vos territoires et rendent compte des comportements réels. Ce sont ces enseignements régulièrement mis à jour, chaque semaine, qui vous apportent la validation ciblée dont vous aurez besoin pour vos initiatives de transformation. Beaucoup de nos clients disent qu'il est très utile de disposer de données de dépenses et de voir où les consommateurs dépensent activement et, de plus en plus, où ils ne dépensent pas. Comment les collectivités et les BID peuvent-ils tirer le meilleur parti des données de dépenses pour qu'elles produisent des résultats concrets et mesurables ? (13:15)Joel : Tout dépend toujours de la qualité et de la simplicité des cas d'usage que vous avez définis. Je vais vous donner deux exemples concrets. Le premier concerne le Wembley Stadium, au Royaume-Uni, où l'hypothèse était que le trafic généré par certains événements à Wembley pesait moins sur le réseau de transports publics que prévu. Nous avons utilisé les données Mastercard pour examiner toutes les activités auxquelles se livraient les spectateurs venus à Wembley assister au match de football. Arrivaient-ils la veille au soir et logeaient-ils à l'hôtel ? Dépensaient-ils au restaurant avant le match, ou dans les pubs après le match ? Venaient-ils effectivement en transports publics, ou se déplaçaient-ils plutôt en utilisant un stationnement privé ? Lorsque nous avons examiné tous ces éléments de mobilité et de dépense, cela a mis en évidence quelques lacunes dans l'infrastructure de transports publics, a montré de quels bassins de population provenaient les visiteurs de cet événement en particulier, et a nourri une planification d'investissements supplémentaires à plus long terme pour y répondre. Sur le terrain du développement économique, une situation analogue s'est présentée, dans laquelle les données Mastercard et les données de fréquentation jouent un rôle. Ce cas ne concerne pas le Royaume-Uni : par l'intermédiaire du World Economic Forum, nous travaillons actuellement sur un projet où un club de football a plié bagage et quitté la ville. Il a laissé un véritable vide au cœur du centre-ville. L'étude consiste à mobiliser très rapidement les données pour déterminer quelles autres offres commerciales il faudrait amener dans ce cœur de ville pour y ramener le même segment de clientèle, stimuler des niveaux de dépense comparables et créer de fait une nouvelle économie là où l'économie du football a plié bagage. Les données nous disent très clairement qui sont ces consommateurs, ce pour quoi ils souhaitent dépenser, à quels moments de la journée et quels jours de la semaine ; et l'ensemble contribue à bâtir un plan de redynamisation pour ce cœur de ville. Mark : Voilà d'excellents exemples, merci Joel. Ils illustrent certains des projets d'envergure et l'expérience que Mastercard a déjà accumulée en partenariat partout dans le monde. Nous verrons d'autres exemples au fil de ce webinaire. Pouvez-vous développer la question de la visibilité et expliquer comment elle aide les collectivités locales et les organisations à évaluer et améliorer leurs initiatives, et à mieux comprendre les territoires et les communautés ? (21:21)Joel : Le mot visibilité, appliqué aux données, recouvre deux sujets liés. Premièrement, la visibilité des données devrait être une constante. Vous l'avez souligné, Conrad aussi. C'est un point critique, parce que nous ne savons parfois pas ce qui va se produire au moment où cela se produit. Nous avons mené des études avec certaines collectivités du Royaume-Uni pour anticiper les canicules et comprendre l'impact d'une canicule sur les commerçants et sur différentes parties du territoire. La capacité à visualiser ou à disposer d'une visibilité jusqu'aux échelles géographiques les plus fines de la collectivité devient plus critique. Elle devient aussi beaucoup, beaucoup plus difficile. La façon dont nous concevons le traitement des données et leur mise à disposition à un niveau très fin est soigneusement pensée. Cela offre une puissance considérable : je peux désormais partir du niveau régional, comprendre certaines des dynamiques à l'œuvre du point de vue des dépenses, de la fréquentation et des opportunités de croissance. Ensuite, je peux descendre au niveau de la collectivité, puis à celui de la rue commerçante, et regarder ce qui se passe à quelques pâtés de maisons près. Lorsque vous commencez à analyser ce qui est possible à ce niveau et à le comprendre réellement, l'effet sur votre prise de décision, sur la planification de votre collectivité, sur tout cela, est radicalement positif. Le seul autre commentaire que je ferais sur la visibilité tient au concept de visualisation des données. Nous avons tous beaucoup trop de données à absorber aujourd'hui. C'est un fait. Les seules façons pour nous, êtres humains, d'interpréter correctement les données supposent deux conditions. Premièrement, un certain contexte quant à ce que je cherche à en tirer. C'est pourquoi j'insiste sur des cas d'usage bien définis. Deuxièmement, la possibilité de visualiser ces données afin de pouvoir les interpréter efficacement et, en général, dans l'instant. Cela ne signifie pas nécessairement une avalanche permanente de graphiques, de courbes et de tableaux de bord. Cela peut prendre des formes de visualisation variées, selon la manière dont ces données s'interprètent le mieux. Toute la question de la visibilité porte sur la granularité, mais aussi sur la façon d'interpréter les données au niveau de granularité où l'on se trouve, et les repères visuels deviennent alors absolument indispensables. Mark : C'était un excellent point sur la complexité et le volume des données. Beaucoup de services jonglent avec de nombreux jeux de données, et l'objectif est de trouver ce dénominateur commun, cette adhésion et cette conviction ; quelque chose qui se relie vraiment à ce qui se passe sur le terrain. Dès que vous commencez à mobiliser cela dans les initiatives et les stratégies que vous menez et déployez, la dynamique ne cesse de s'amplifier. Quelles démarches concrètes les responsables de BID peuvent-ils entreprendre pour intégrer les données à leurs demandes de financement ? (16:26)Conrad : L'opportunité, dans le prolongement du propos de Joel, consiste à utiliser les données pour adopter une vision beaucoup plus longue. Le problème que nous observons souvent, c'est que des personnes viennent nous dire : « Voilà, j'ai besoin de ces données pour valider une idée que je me suis déjà faite, ou une initiative que nous avons déjà menée. » C'est parfaitement légitime, bien entendu. Mais ce qui se produit généralement au cours de cette exploration des données, c'est que les données elles-mêmes révèlent où sont les opportunités. Les données elles-mêmes révèlent les changements que vous pourriez opérer et ce qui peut en découler. Sur le plan de l'application concrète des données, nous recommandons donc de commencer bien plus tôt dans le processus, car elles contribuent à définir ce que vous pourriez ou devriez faire. Deuxièmement, il y a les changements de long terme. Pour les types de comportements dont nous parlons ici, il y a parfois un impact, parfois un impact immédiat lorsqu'on organise un événement ou ce genre de choses ; mais souvent, les clients avec lesquels nous travaillons cherchent à utiliser ces événements pour produire un changement durable. Du type : « Je fais découvrir mon espace à un nouveau public. Je lui fais découvrir les équipements de ma ville et tout le reste. » Il peut y avoir un effet euphorisant à court terme : d'accord, j'ai attiré quelques personnes. Mais ce que vous cherchez vraiment à comprendre sur le long terme, c'est : ces personnes reviennent-elles maintenant qu'elles savent ce qu'il y a ici et ce qui est possible ? Les types de données dont nous parlons aujourd'hui sont parfaitement adaptés à cette mesure. Il ne s'agit pas seulement du volume de fréquentation : quand nous parlons de données de fréquentation et de données de mobilité, elles révèlent aussi d'où provenaient ces trajets. Vous pouvez ainsi identifier, par exemple, les secteurs de codes postaux qui fréquentent aujourd'hui notre ville alors qu'ils ne la fréquentaient pas avant la mise en place de ces initiatives. Concernant le déblocage de financements, nous avons d'excellents exemples. Celui que je retiendrai est celui d'une équipe de Manchester qui essayait depuis environ six ans, sans succès, de faire construire un équipement dans l'un de ses parcs. En s'appuyant sur les données pour bâtir le dossier économique — « nous avons la preuve qu'il existe le bon public, le type de public qui génère la demande pour ce type d'équipement » —, elle a pu débloquer un financement de plus d'un million de livres pour cet équipement. Un investissement très modeste dans les données lui a donc permis de débloquer ce financement. Très bien. Merci pour cela, Conrad. Ce que j'ai particulièrement apprécié, c'est l'idée que ce type de données doit être envisagé dès les phases embryonnaires. C'est clairement un socle pour beaucoup des initiatives et des projets que nous observons, et c'est particulièrement vrai dans nos échanges avec Gary : il tient le même discours. Si l'on regarde le chemin parcouru dans ce webinaire, nous avons présenté les données de fréquentation et de dépenses, puis vu comment elles peuvent constituer ce point de référence quasi incontestable permettant de débloquer des financements. Nous abordons maintenant un autre bénéfice de l'accès à ces données et de leur pleine exploitation : elles deviennent en quelque sorte le fil rouge de tout un projet, de toute une initiative, du début à la fin. Elles peuvent continuer à servir pour suivre et mesurer les effets d'une action ou d'une inaction, ainsi que pour valider la réussite des initiatives mises en œuvre. Il s'agit bien sûr des données de dépenses et de fréquentation, qui constituent généralement les indicateurs clés de toute initiative. Disposer de ces données vous offre une visibilité totale tout au long de votre projet et garantit que votre initiative repose sur des preuves issues du terrain. Nous avons parlé du suivi de la performance : sur quels indicateurs de mobilité les collectivités locales et les responsables de BID devraient-ils vraiment se concentrer ? (30:18)Conrad : Cette question comporte deux volets. Il y a d'abord les indicateurs que l'on peut mesurer avec la mobilité. Pour nous, parmi les principaux figure la fréquentation elle-même, c'est-à-dire le volume réel de personnes qui visitent un territoire. Nous parlons de zones de chalandise, c'est-à-dire d'une analyse de l'origine de ces trajets et du lieu de résidence de ces visiteurs. Une question a d'ailleurs été posée dans le chat au sujet du tourisme, et je voudrais souligner que la force et la valeur de ces données tiennent au fait que vous pouvez regarder au-delà de votre propre territoire et comprendre quelle part est domestique et quelle part vient de l'étranger. Si vous êtes dans une zone à forte fréquentation touristique, il y a donc un prisme vraiment passionnant sur le comportement de la population touristique, que vous pouvez isoler. Au-delà de la zone de chalandise, vous pouvez aussi observer les temps de visite : combien de temps les gens passent-ils dans ces espaces, et à quelle fréquence y reviennent-ils ? La force et la beauté des données de mobilité tiennent à ce qu'elles permettent de les relier aux descriptions démographiques et socio-économiques. Vous ne regardez plus seulement le volume de visiteurs dans la zone, mais aussi s'il s'agit du type de visiteur et d'usager que vous cherchez à y attirer. Vous pouvez considérer chacun de ces indicateurs séparément, et chacun apporte à lui seul des enseignements extrêmement puissants. Comme Joel le disait, la combinaison des données de dépenses et de mobilité vous offre un prisme ; mais la combinaison de plusieurs indicateurs de mobilité révèle elle aussi des enseignements moins évidents. Parmi les questions qui nous reviennent souvent : « J'ai organisé cet événement, cela avait l'air très fréquenté, il y avait énormément de monde dans cet espace. » Cette zone a peut-être enregistré une très forte fréquentation, mais les gens sont-ils restés ? Ont-ils visité le reste de la ville pendant qu'ils étaient là ? Sont-ils jamais revenus ? Nous mettons souvent en garde contre le fait de ne regarder que la fréquentation, et la plupart de nos clients vont désormais au-delà : ils voient que la fréquentation est un point de départ. C'est un indicateur utile, un signal qui indique où commencer la conversation ou l'analyse, mais cela ne s'arrête certainement pas là, cela va bien plus loin. Et les données de mobilité vous donnent les moyens de le faire. Joel : Il ne s'agit pas seulement de comprendre comment le comportement de dépense se déploie au sein de la collectivité. Il s'agit aussi d'avoir une certaine visibilité, voire la possibilité de comparer les données par benchmark, sur la façon dont ces dépenses se produisent, peut-être, dans d'autres collectivités. Si l'on reprend l'exemple du tourisme, je peux être ravi de voir que 30 % de nos recettes touristiques viennent du Canada, où je me trouve, et la collectivité s'en félicite. Mais la collectivité a peut-être aussi vraiment besoin de savoir que ces mêmes dépenses touristiques canadiennes se font à un rythme trois fois supérieur à Manchester, et que je laisse donc une partie de cet argent touristique canadien sur la table. C'est l'occasion pour moi de repenser la question : « Comment continuer à développer cette présence touristique, ce séjour touristique ? » La fréquence, la durée, tout cela. Je peux penser que je fais du très bon travail, alors qu'en réalité je laisse de l'argent sur la table pendant que ces dépenses touristiques partent chez le voisin à un rythme peut-être supérieur. Conrad : Je voudrais rebondir là-dessus. Il y a cet angle international, mais on peut aussi appliquer un prisme très local : comprendre non seulement votre propre territoire, mais aussi regarder vos pairs, vos concurrents, la région dans laquelle vous vous inscrivez. L'opportunité de benchmarking qui s'offre ici est immense, parce qu'il s'agit de contexte. Vous pouvez penser que les choses vont mal, ou penser qu'elles vont très bien. C'est très difficile à apprécier de façon isolée. Ce peut être bon ou mauvais par rapport au passé, mais ce que ces types de données vous permettent de faire, c'est de voir comment cette performance se situe dans le contexte de l'ensemble. Peut-être vous en sortez-vous donc mieux que vous ne le pensez, ou peut-être n'exploitez-vous pas l'opportunité aussi bien que vos voisins, et vous pouvez alors chercher chez ces territoires voisins des indices sur les stratégies ou les politiques qu'ils ont mises en place et qui leur permettent d'en tirer le meilleur parti. Le benchmarking est vraiment un point très important. Joel : Nous le résumons généralement par une seule question : « est-ce moi ou est-ce le marché ? » Quand nous observons des fluctuations à la hausse ou à la baisse, il est essentiel de savoir quelle part tient à ce qui se passe dans ma propre collectivité, chez moi, par opposition à une dynamique plus macroéconomique qui échappe davantage à mon contrôle. Il est essentiel de le savoir. Gary : Il est important d'observer des zones témoins où nous n'intervenons pas, afin de comparer, et cela peut se faire au sein même d'une collectivité. Vous comparez une zone où vous ne déployez pas une mesure à une zone où vous la déployez, et il est absolument essentiel de comparer et d'évaluer par rapport à des zones témoins. Ces données vous permettent de faire tout cela. Mark : C'est un très bon complément, qui introduit le benchmarking à ce stade. L'autre élément que je retiendrais de cette conversation : elle a commencé par la zone de chalandise, puis nous sommes passés à l'international, mais l'essentiel, ce sont les connexions ; du micro au local, au régional, au national, à l'international. Avoir un éclairage des données à tous ces niveaux peut se révéler déterminant, car quand certaines choses montent, d'autres baissent. Si vous ne regardez que votre propre zone, vous risquez de ne pas disposer de tout cet écosystème. L'élément qui me parle le plus, c'est le jour de match autour de l'Olympic Park. Évidemment très fréquenté avec l'arrivée du football, mais en tant que résident, ce n'était pas un endroit où je souhaitais aller à ce moment-là. On voit donc bien comment la compréhension de cette zone de chalandise élargie et des tendances historiques permet de cerner les véritables effets et bénéfices des événements, des initiatives et de tout le reste. Poursuivons. Nous avons parlé de l'utilisation des données de fréquentation et de dépenses pour valider des initiatives. Gary, vous avez un excellent exemple relatif à la piétonnisation et à un essai de fermeture de rue. Ce serait formidable si vous pouviez nous le présenter. (37:40)Gary : Dans le Hertfordshire, nous avons une ville de marché historique. C'est une rue commerçante traditionnelle qui fait face aux difficultés habituelles de beaucoup de rues commerçantes : congestion, pollution et, en définitive, une domination de la voiture qui pénalise les mobilités actives. Dans le Hertfordshire, nous avons des objectifs politiques clés visant à promouvoir les mobilités actives, pour des raisons évidentes de santé, de bien-être et d'activité en plein air. À cela s'est ajoutée, dans le cadre de notre réponse à la pandémie de covid et à la distanciation physique, l'occasion d'appliquer dans cette ville du Hertfordshire un dispositif qui favoriserait également la marche et le vélo. Nous avons fermé à la circulation une rue commerçante importante le week-end et, si la mesure a été majoritairement soutenue par les habitants, il y a naturellement eu des inquiétudes quant à son impact économique, en particulier de la part de certains groupes. Les données de fréquentation, de temps de visite et de dépenses ont été absolument cruciales. Et pour revenir à l'importance de disposer de beaucoup d'informations, il a été très utile d'avoir aussi des données sur les temps de parcours, les flux de circulation et l'opinion publique. Tout cela s'est combiné pour nous aider et a été déterminant pour comprendre l'impact de l'intervention et pour faciliter des échanges transparents avec les parties prenantes clés, y compris les habitants. Même si des facteurs externes comme la conjoncture, la météo et bien d'autres choses peuvent influencer les résultats — et c'est un point important —, nous avons pu montrer que la rue commerçante et les commerces n'avaient pas été directement pénalisés par ce dispositif particulier. C'est un enseignement vraiment essentiel que nous avons tiré de cet exercice grâce aux données et à la façon dont nous les avons exploitées et interprétées. Les preuves, en particulier lorsqu'on combine plusieurs jeux de données, ont contribué à rassurer les parties prenantes : l'impact du dispositif n'était pas aussi négatif qu'on l'avait d'abord craint. C'était également très positif, et nous avons pu le restituer aux habitants et à ces parties prenantes. Il est aussi rassurant de constater que cette analyse que nous avons menée correspond à d'autres éléments de preuve existants qui vont dans le sens de nos conclusions. La piétonnisation tend généralement à améliorer les dépenses dans l'économie locale. Cela ne veut pas dire que ce sera toujours le cas dans toutes les situations, mais ces données peuvent nous aider à comprendre et à démêler cela. Mark : Il a été très intéressant de comprendre comment vous avez obtenu des résultats grâce à ces données. C'est probablement le bon moment pour approfondir un peu et prendre de la hauteur. Maintenant que vous avez ouvert l'accès à ces données et commencé à travailler avec elles, quelles sont les difficultés les plus courantes que vous avez rencontrées dans l'organisation d'événements pour les habitants, et comment ces données peuvent-elles aider à les surmonter ? (40:44)Gary : L'une des plus grandes difficultés pour moi, et c'est peut-être le cas pour d'autres dans le Hertfordshire, consiste à comprendre l'opinion et la perception du public, ce qui peut être très éclairant. Il est très utile de puiser dans cette connaissance, mais elle peut aussi comporter certains biais et certaines influences. Les données aident en apportant une vision objective, surtout quand plusieurs jeux de données convergent et commencent à raconter la même histoire. Il est important que les analystes restent impartiaux, car nous pouvons nous aussi avoir des biais inhérents, en particulier au sein des collectivités locales, où nous cherchons à atteindre un objectif tout en devant rester objectifs. Par ailleurs, les données ne devraient pas être utilisées contre des parties prenantes, mais pour obtenir leur adhésion et les aider. Les entreprises peuvent par exemple utiliser les données de tendance pour ajuster leurs stratégies et tirer parti de ces enseignements, car nous cherchons tous, en définitive, à atteindre le même but. Il s'agit donc de travailler ensemble, de partager la connaissance et l'information, et d'essayer d'atteindre cet objectif commun. Mark : J'adore les expressions adhésion et objectifs partagés. C'est exactement grâce à cela que vous avez gagné beaucoup de traction et obtenu des résultats. Si vous parvenez à créer cette approche partenariale en démontrant l'usage et les capacités, cela crée une équipe vraiment puissante et vous donne l'élan nécessaire pour continuer. Excellent exemple, merci. Nous passons maintenant à notre dernière section, davantage centrée sur les événements. Nous avons parlé d'initiatives de moyen à long terme ; s'agissant d'événements de grande ampleur, il y a clairement l'occasion d'évaluer l'impact et les bénéfices qu'apportent les données de dépenses et de fréquentation. Nous passons donc à Joel, qui a une excellente étude de cas sur un concert de Taylor Swift et l'effet du « Swift lift » sur les dépenses locales. Joel, pourriez-vous nous présenter cette étude de cas et partager ces enseignements avec nos auditeurs ? (43:08)Joel : C'est un exemple amusant d'application de ces données. Il y a évidemment eu beaucoup de spéculations et de débats sur l'ampleur réelle de l'impact financier d'un concert de Taylor Swift sur une ville ou une collectivité donnée, et certains se demandaient si c'était vraiment si important. Nous avons traité et analysé l'ensemble des données relatives à tous les lieux de la tournée mondiale de Taylor Swift, et les données comme les tendances étaient sans équivoque : elle fait bouger les économies. Quelques enseignements intéressants à relever : en moyenne, sur les deux jours précédant et les deux jours suivant un concert de Taylor Swift, les dépenses au restaurant ont progressé en moyenne de 68 %. Le maximum a atteint 172 % sur un marché en particulier. Les hôtels ont enregistré une hausse de 42 % lorsqu'ils se situaient à moins de trois miles du lieu du concert, et un peu moins, 32 %, lorsqu'ils étaient plus éloignés. Un impact réel. Nous avons toutefois aussi examiné une partie des retombées économiques indirectes, et pas seulement ce qui se passe dans les secteurs évidents où nous pouvions facilement mesurer et identifier la hausse. Par exemple : quel a été l'impact économique réel lié aux différents emplois créés pour accueillir l'événement, ou l'impact et l'opportunité générés par les commerces locaux qui ont pu vendre des produits dérivés de la tournée ? Il y avait beaucoup de données. Ensuite, il nous a bien sûr fallu dégager l'essentiel : quelle est l'histoire ? Quel est l'enseignement, au-delà du fait qu'elle a un impact considérable sur toute économie où elle se produit ? Il y en a eu quelques-uns d'intéressants. Le premier consistait à bien mesurer le pouvoir d'achat global consacré aux expériences, la demande des consommateurs et le montant qu'ils sont prêts à investir dans une expérience, plutôt peut-être que dans des biens durables coûteux ; à tel point qu'en 2023, pendant la durée du concert de Taylor Swift, sur tous les marchés qu'elle a visités, les dépenses en biens durables coûteux ont sensiblement reculé. Nous pensons que cela tenait en partie à l'inflation, mais aussi en partie à l'épargne constituée en vue de la possibilité prochaine de dépenser pour cette expérience. Beaucoup d'enseignements vraiment intéressants sont ressortis de cette étude. Elle est d'abord apparue comme une anecdote amusante et intéressante, mais il y a de véritables leçons à en tirer, qui peuvent nourrir la planification et la réflexion autour de la création d'expériences et des retombées économiques associées à différentes expériences. Mark : J'ai trouvé que c'était un excellent exemple. Certains de ces chiffres sur le cas Taylor Swift donnent le vertige, et cela amplifie encore la puissance de ces données. Au-delà de la stratégie événementielle elle-même, il y a ce fil plus large, ce fil plus long qui traverse tout. Ces données sont le thème commun qui relie l'ensemble. Nous allons faire intervenir Conrad pour une dernière question sur ce point du benchmarking. Y a-t-il autre chose que vous souhaiteriez ajouter sur le benchmarking, ou souhaitons-nous l'orienter vers le suivi de l'engagement des consommateurs avant, pendant et après la mise en œuvre des initiatives ? Conrad : Volontiers. Assurément, pour compléter le propos de Joel. Parfois il y a un effet évident dans votre indicateur phare, et parfois non. C'est également un terrain fascinant à explorer. Souvent, des clients viennent nous dire : « voilà, j'ai fait ceci et j'attendais cela, puis-je avoir des données pour le démontrer ? » Or parfois, l'effet qui s'est produit ne se lit pas dans cet indicateur-là, mais il y a presque toujours un autre indicateur qui a été affecté. Par exemple, il n'y a peut-être pas eu la hausse attendue du volume de personnes, mais celles qui sont venues sont peut-être restées bien plus longtemps que prévu et ont donc peut-être davantage dépensé. Là encore, je reviens à cette idée de combiner ces jeux de données pour trouver l'enseignement, ou pour répondre à la question de la tendance de long terme. « Je n'ai pas obtenu l'effet attendu ce week-end-là, ce jour-là ou pendant cette semaine de festival. Mais je vois que c'était en réalité le début d'un changement. C'était le début d'une ouverture à un nouveau public ou à un nouveau type de comportement. » Le benchmarking peut consister à se demander « comment je me situe par rapport à mes pairs ? », mais aussi « comment cela se compare-t-il au passé, et qu'est-ce qui a changé ? ». Il faut souvent réfléchir aux données et à ce qu'elles vous disent sur une période bien plus longue que ce que l'on imagine au départ. Comment la fréquentation et les dépenses peuvent-elles éclairer les zones rurales qui dépendent du tourisme ? (50:12)Mark : Ces zones sont peut-être saisonnières et ferment donc en dehors des mois d'été. Existe-t-il un moyen pour que la fréquentation, les données de dépenses, les benchmarks, les tendances et les flux de zone de chalandise leur donnent confiance pour rester ouvertes en hiver ou prolonger la période estivale ? Conrad : J'en reviens à deux points. Le premier, c'est le benchmarking : vous fermez peut-être aujourd'hui, mais vous avez peut-être observé un territoire qui ne ferme pas et dont le profil ressemble au vôtre. Peut-être y a-t-on installé un équipement, ou y trouve-t-on une attraction ouverte toute l'année. Est-ce un succès ou non ? Cette attraction a-t-elle un effet positif ou négatif ? Vous pouvez consulter les données d'autres territoires, et cela vous donnera des indices pour savoir si, en faisant quelque chose de similaire, cela en vaudrait la peine. Le second point, en particulier pour le tourisme, c'est que les données de mobilité vous permettent de voir l'origine de ces visiteurs. Imaginons par exemple qu'un contingent important de visiteurs américains fréquente une série de sites touristiques de votre territoire et que vous dépendiez de ce flux américain, mais que vous vous demandiez : cela retombe-t-il en hiver ? Vous pouvez utiliser les données pour vérifier si les régions environnantes enregistrent toujours une part significative du type de visiteur qui porte votre fréquentation. Cela vous donnera des indices sur les niveaux de fréquentation auxquels vous pourriez vous attendre si vous restiez ouverts. Les données de mobilité vous permettent de répondre à ces questions et de les comprendre. Joel : Le benchmarking est très utile pour voir ce qui fonctionne ailleurs, dans d'autres collectivités et d'autres zones rurales, face à la saisonnalité. Vous pourriez aussi regarder quelles autres activités ces consommateurs pratiquent en basse saison. Il peut par exemple exister des zones rurales prisées pour le VTT et, en examinant les données de fréquentation et de dépenses, vous pouvez constater que ces mêmes consommateurs aiment aussi le ski ou la luge. Les données de dépenses et de fréquentation nous indiquent que ces mêmes groupes de personnes ont une plus forte propension à revenir si certaines des activités qu'ils apprécient sont introduites dans ce territoire. Vous pouvez voir ce qu'ils font par ailleurs, ainsi que ce qui se passe dans les collectivités voisines. Gary : Du point de vue d'une collectivité locale, les zones rurales sont absolument essentielles, et elles sont aussi très sensibles à l'incertitude et au changement. Il est donc important que nous comprenions bien l'impact des différents facteurs qui affectent ces zones rurales. L'intérêt de ces données, les données de fréquentation et de dépenses, c'est qu'elles sont facilement transposables. On peut dire qu'en tant que collectivité locale, nous disposons généralement de moins de données dans les petites zones rurales que dans les villes plus grandes, si bien que nous dépendons davantage d'autres types de données pour comprendre et démêler précisément l'impact de ces événements. Ces données peuvent atteindre un niveau très fin en milieu rural et nous aider vraiment à comprendre les mêmes tendances que celles que nous observons lors des grands événements. Elles sont très transposables pour démêler ces tendances dans les zones rurales également. Joel : Vous pouvez aussi fournir très rapidement des enseignements de segmentation et cibler des personnes sur la base d'une segmentation plus fine. Je pensais justement que ma femme et moi allons souvent dans les Cotswolds, et notre endroit préféré est Bourton-on-the-Water. Mais pourquoi certaines des autres localités des Cotswolds ne font-elles pas de marketing auprès de nous pour que nous venions séjourner chez elles ? Nous retournons systématiquement au même endroit. Ce sont des données connues, à la disposition des collectivités, qui permettraient d'orienter des initiatives de marketing et de tourisme susceptibles de nous faire découvrir d'autres beaux endroits des Cotswolds. Mark : Ces données peuvent vous aider à faire venir votre public à la table et dans votre équipe. Votre approche de l'été est peut-être très réussie, mais si vous réfléchissez à une stratégie pour les autres mois, vous pouvez utiliser les données pour voir à qui vous adresser et commencer à investir votre budget marketing sur d'autres territoires, en national comme à l'international. Savoir qui a la volonté et la propension à visiter ces territoires, ces zones rurales, est un excellent point de départ. Cela réduit tous les risques.Quels sont vos principaux enseignements pour obtenir ces données et en exploiter toute la valeur, et quel conseil donneriez-vous à quelqu'un qui débute et s'intéresse aux données de fréquentation ? (57:00)Gary : Je suppose que c'est là toute la difficulté. On ne peut jamais prédire l'avenir ni les événements qui vont survenir. Nous n'aurions jamais pu comprendre ni imaginer que nous connaîtrions une pandémie il y a quelques années, ni quelles données nous seraient nécessaires à ce moment-là. C'est une question à laquelle on répond à l'envers. Il est très difficile de se positionner pour disposer de la donnée idéale, mais il s'agit de se préparer le plus tôt possible. C'est absolument essentiel. Avoir un plan et une stratégie, pour comprendre au mieux de quelles informations vous avez besoin afin de mesurer le succès. Pour moi, c'est le point absolument déterminant, et c'est pourquoi je défends depuis longtemps le suivi et l'évaluation. Il s'agit vraiment de planifier, de comprendre et de mesurer ce à quoi ressemble le succès, et d'avoir une approche partagée. En matière d'enseignements majeurs : aucun jeu de données n'est parfait. Chaque donnée a ses limites, et savoir que c'est le cas et faire avec est absolument essentiel. Pour les données de fréquentation, cela signifie les utiliser dans le bon contexte, aux côtés d'autres jeux de données, afin d'obtenir une vision complète. Vous voudrez par exemple les compléter par des données de temps de visite et de dépenses, parce que cela donne une histoire bien plus complète pour comprendre l'impact global. Il est aussi très important d'examiner les données sur des périodes de même durée. Dans le cas d'usage que j'évoquais tout à l'heure, j'ai constaté que le bon équilibre se situait généralement autour de trois mois de données. Si vous évaluez une initiative, vous regardez donc les trois mois qui précèdent, puis vous les comparez aux trois mois qui suivent, afin de neutraliser le biais des influences externes comme la saisonnalité. Idéalement, vous voudriez mesurer cela par rapport à la même période à l'avenir pour vraiment pouvoir le décortiquer. Pour ce qui est de l'avenir, c'est vraiment difficile. Je ne sais pas réellement de quelles données nous aurons besoin, ni de quelle manière, à l'avenir, parce que nous le découvrirons au fur et à mesure que ces situations se présenteront. Mark : On pourrait ajouter que, par vos réseaux, vos collègues et votre expérience, vous seriez probablement heureux d'aider d'autres personnes à démêler les choses ou à repérer une opportunité. Chez huq également, nous avons une très bonne équipe et de nombreux supports qui explorent des cas d'usage possibles et la façon dont ils peuvent aider. Vous n'évolueriez donc pas nécessairement en terrain inconnu. Une grande partie du conseil ici consiste à engager la conversation et à faire émerger l'opportunité, n'est-ce pas ? Gary : Il s'agit aussi d'avoir une stratégie. Pour revenir à la démarche de suivi et d'évaluation : comprendre vraiment, dès le départ et le plus tôt possible, quels sont les défis. Quelle est la question centrale à laquelle vous cherchez à répondre ? Vous pouvez ensuite avancer en examinant les grandes finalités. Quelle est la vision ultime et à quoi ressemble le succès ? Vous pouvez alors le décliner en finalités, en objectifs, puis en indicateurs de réussite, les KPI. En procédant ainsi, vous déterminerez de quelles données vous avez besoin pour répondre à ces questions. Avoir une stratégie structurée dès le départ est le meilleur conseil que je puisse donner. Et cela peut ensuite se transposer à toute situation ou tout scénario. Comment envisagez-vous l'évolution de l'analyse des données de dépenses dans les prochaines années, et quelle en sera la prochaine étape ? (01:01:45)Joel : C'est une question très simple. Nous n'avons fait qu'effleurer la surface avec l'arrivée de l'IA et de l'apprentissage automatique, et cela va littéralement exploser. Alors, où cela nous mène-t-il ? Nous mobilisons l'IA et l'apprentissage automatique pour faire deux choses vraiment très bien. Premièrement : au lieu de comprendre ce qui s'est passé, comment prédire ce qui va se passer ? Et le faire avec un niveau de précision jamais envisagé jusqu'ici. Deuxièmement : si vous pouvez prédire ce qui va se passer, vous devriez aussi disposer de recommandations extrêmement adaptées et précises sur la conduite à tenir face à cette prédiction. Cela va complètement changer la donne. Je suis sûr que l'on pourrait citer beaucoup d'autres éléments concernant l'agrégation des données et la capacité à les échanger plus librement. Mais de mon point de vue, rien n'approche la puissance de l'IA et ce qu'elle signifie pour la prédiction, la prescription et des recommandations vraiment intelligentes portées par ces technologies. Conrad : Je suis tout à fait d'accord. L'idée de se projeter dans l'avenir et la capacité de ces données à regarder vers l'avant, c'est en définitive ce que tous nos clients veulent savoir. Ils ne peuvent pas changer ce qui s'est passé ; ils veulent savoir ce qu'ils doivent faire ensuite. C'est clairement un axe majeur pour nous s'agissant de ce que les données de mobilité peuvent apporter comme prisme tourné vers l'avenir. Pour rebondir sur le propos de Joel à propos de ce que l'IA apporte au monde de l'analyse de données : nos clients ne devraient pas avoir à être experts des subtilités du fonctionnement des données de mobilité ou de transaction. Ce à quoi ils veulent vraiment aboutir, c'est au « et alors ? ». Que dois-je faire de mon espace et qu'est-ce que cela signifie pour moi ? Nous vivons une période vraiment passionnante, où les entreprises de données commencent à appliquer ces couches d'IA pour relier les points. Nous disons souvent qu'aucun jeu de données n'existe seul ; or ce que ces couches d'IA nous permettent de faire, c'est de voir la connexion invisible et les implications invisibles de la relation entre un jeu de données et un autre, la cause et l'effet. Je suis très optimiste : nous allons rapidement vers une phase où nous allons simplifier la vie des gens. En tant que fournisseurs de données, nous devons simplifier la vie des collectivités locales, des BID et de tous nos clients, en assumant tout le travail de fond pour qu'ils puissent se concentrer sur la mise en œuvre. Mark : C'est formidable, merci beaucoup, Conrad. Merci à tous les intervenants. Nous allons clore ici la session de questions-réponses. On voit clairement que, grâce au partenariat entre huq et Mastercard, nous apportons une grande expérience auprès des collectivités locales et des BID partout au Royaume-Uni. Il est formidable de constater la puissance des données de dépenses et de fréquentation et la différence qu'elles font au quotidien.

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