Ces dernières décennies, il y’a eu une augmentation des solutions de mobilité personnalisées, mais celles-ci requièrent par définition, une connaissance approfondie des consommateurs, de leurs habitudes et de leurs besoins. Afin d’identifier les services de mobilité les plus pertinents à développer pour l’entreprise, une analyse statistique de la base clients a été conduite. Par une segmentation de type clustering, des profils types ainsi que des cibles à fort potentiel émergent.

Segmentation de la base consommateurs, des profils types qui émergent

Avant de commencer le clustering nous devons mettre en forme les données. En effet celles-ci proviennent de plusieurs tables dont les clés primaires sont différentes. Nous les rassemblons donc dans une table globale où chaque ligne correspond aux informations d‘un Id utilisateur donné. Nous ajoutons également la population des villes d’origine des utilisateurs via leur code postal grâce à des données INSEE. Ce travail d’enrichissement et de croisement des données pourra être poursuivi à la suite du concours pour ajouter de l’information et mieux qualifier les utilisateurs.
Afin de pouvoir débuter l’analyse, 23 variables ont été sélectionnées pour effectuer le clustering (Annexe 1). Pour conduire cette analyse, la méthode des k-means a été employée, car c’est un algorithme avec une scalabilité importante, donc tout à fait pertinent pour la construction de groupes à partir d’une base de données conséquente. Plus de détails sur la méthode, se trouvent en Annexe 2.
Afin d’identifier le nombre de clusters optimal, nous nous sommes appuyés sur
la “Elbow Method” (Annexe 3).

Neuf clusters se distinguent en première approche, que nous réduisons à 7 profils type après une segmentation marketing des comportements.
Nous détaillons succinctement ces profils ci-dessous et plus en détail dans
l’Annexe 4.

Identification des segments à fort potentiel

Parmi ces 7 segments de consommateurs identifiés, il est désormais essentiel de déterminer ceux à fort potentiel. Pour cela nous prenons en considération le montant total qu’ils ont dépensé, la taille du segment ainsi que l’ancienneté. Quatre segments dépensent plus que la moyenne.
Les clients sources d’incidents, qui ne sont pas pour le moment une cible idéale pour le lancement d’un nouveau service étant donné leurs haut taux de rejets (chaque personne ayant eu en moyenne 3 rejets, avec un montant moyen de rejet de 95,96€). Nous proposons des solutions pour ce groupe qui se distingue en Annexe 5.

Les professionnels, qui, malgré le montant moyen élevé consommé par ce groupe, ne génèrent pas une grande partie du revenu total (4.96%), car c’est un groupe encore très restreint et pas donc pas assez développé pour l’envisager comme cible intéressantes pour un nouveau service.

Deux groupes à fort potentiels semblent toutefois se dégager de l’analyse: Les clients historiques qui font partie des clients les plus anciens et dépensent plus que la moyenne, et Les nouveaux usagers réguliers qui sont les consommateurs de type “Particuliers” consommant le plus. Ces deux groupes participent largement au revenu total, respectivement 47,5% et 22,1% grâce à leur taille et leur dépense moyenne. Ces groupes semblent aussi très ouverts aux communications de marque, puisque ce sont ceux qui acceptent le plus les emails (88% d’acceptation). On peut imaginer qu’ils seront les plus ouverts à de potentiels innovations, notamment les clients historiques car il a été plusieurs fois suggéré que les bases de consommateurs fidèles et anciens “accélèrent et facilitent l’adoption des innovations auprès des clients actuels” (Trinquecoste, 1996). A noter que le segment des Premium, qui ne consomment certes pas beaucoup, peuvent représenter une opportunité de diversification vers des services plus luxueux et plus chers.

Sélection des services les plus pertinents pour ces consommateurs

Afin de déterminer les services les plus appropriés aux attentes des consommateurs, nous avons caractérisé de façon plus précise les besoins et les cibles envisagés pour chacun des services proposés, puis nous avons suggéré un segment de la base qui nous semble le plus pertinent pour chaque service (Annexe 6). Le premier service qui nous semble judicieux est “le paiement du carburant en station-service” qui répondrait bien aux besoins des nouveaux usagers réguliers, gros consommateurs d’autoroutes. Le segment des clients historiques est également un segment à fort potentiel et la recherche et le paiement d’un covoiturage est un service approprié pour cette cible. En effet ces clients sont des particuliers peu dépensiers cherchant à faire des économies. Néanmoins, des analyses plus qualitatives sont nécessaires car les freins et motivations des consommateurs pour ce type de services sont souvent liés à des éléments relationnels et d’attitudes, comme la confiance dans le prestataire (Lemoine et al., 2017) ou l’identité sociale et les modes de vie (Josset, 2016). Les autres services proposés nous semblent moins pertinents, car ils ont pour cibles potentielles des segments de la base de
consommateurs qui ne dépensent pas assez ou qui sont encore trop restreints.

Conclusion

Cette première analyse met en avant 7 segments principaux de consommateurs, dont deux à fort potentiels: les clients historiques qui représentent une base ancienne de clients à qui il faut fournir plus d’opportunités d’achats et de dépenses, et les nouveaux usagers réguliers qui consomment beaucoup et qu’il faut fidéliser sur le long terme (Annexe 7 pour plus de détails). Ces derniers roulent plus que les autres et pourraient avoir besoin de simplifier l’action de mettre et payer l’essence. Il sera nécessaire de poursuivre cette analyse avec l’utilisation d’autres données reflétant les habitudes de consommation d’essence, les kms parcourus en moyenne, les attitudes, les lieux et modes de vies. De plus, la littérature scientifique sur les motivations et freins à la consommation de “mobility as a service” est en expansion (Annexe 8) et son étude plus approfondie permettrait de consolider les recommandations marketing à appliquer. Cette analyse devra donc être poursuivie à la suite du concours pour proposer des recommandations plus précises. Enfin, nous proposons une idée d’un service innovant, qui reste en cohérence avec les deux cibles envisagées, baptisé: le “Journey Planner” (cf Annexe 9).