Statistiques urbaines en temps réel

L’innovation dans la façon d’une entreprise aborde son marché passe par de nombreuses stratégies. Elle s’appuie souvent tout simplement sur la mise à profit de la banalisation d’une technologie, qui ouvre de nouvelles manières pour rencontrer ou comprendre son marché (…)

L’innovation dans la façon d’une entreprise aborde son marché passe par de nombreuses stratégies. Elle s’appuie souvent tout simplement sur la mise à profit de la banalisation d’une technologie, qui ouvre de nouvelles manières pour rencontrer ou comprendre son marché. Il est clair dans cet esprit que la banalisation de la téléphonie mobile, sa capacité à géo-localiser des utilisateurs, et le faible coût de la puissance de calcul et de stockage, ouvre des perspectives de services innovants. Ainsi la société Faber Novel en partenariat avec Orange, commence à proposer des prototypes de services permettant de suivre à grande échelle l’activité des utilisateurs de téléphone mobile sur une région ou une ville :

(Passez en plein écran pour pleinement apprécier la vidéo)

Visuellement impressionnant, le résultat peut laisser rêveur tout industriel concerné par exemple par les déplacements urbains. Il n’est guère difficile de trouver des applications immédiates de cette technologie comme marqueur de la concentration des foules, permettant à des régies de transports d’affiner leur maillage de véhicules, à des réseaux de taxis de suivre en temps réel les besoins quartiers par quartiers, à des afficheurs de positionner plus stratégiquement les campagnes de leurs clients (et pourquoi pas de les changer à la volée), etc.

Il est certain que ce type de technologie qui relève finalement d’une “simple” exploitation de données brutes, une fois alliée à des outils de décisions ciblés, apportera des changements radicaux à la manière dont les industriels B2C vont adresser leur ciblage client. En terme de business design, il s’agit d’obtenir une “granularité” plus fine dans la communication et/ou la distribution des produits et services. La capacité à ainsi travailler non plus simplement avec une vision statistique moyenne, mais d’obtenir une statistique en temps réel change complètement le terrain de jeu.

Author: Philippe

After obtaining a PhD in biotechnologies, and working in a medical diagnostic startup, Philippe Méda has managed teams and companies in the medical and pharmaceutical industries for over fifteen years. Following an MBA in 2007 Philippe founded Merkapt, a consulting agency in charge of co-piloting innovation for startups and large multinationals, in Europe, and Asia. Since then he has been training 200 to 300 startups a year, consulted for dozens of multinationals on rupture innovation or corporate incubation, and was directly involved in more than 150 startups building their market fit and scaling up their business. Philippe also teaches innovation and business model design in key MBA programs in Paris and Shanghai and is now living in Amsterdam.