Étude de marché locale avec les données Google Maps

L'essentiel de ce qui s'écrit sur les données Google Maps suppose que vous voulez vendre aux entreprises. Parfois, vous voulez les compter.

À quel point cette catégorie est-elle saturée ici. Où les concurrents se regroupent-ils. Quel quartier est sous-desservi. Ce marché est-il établi ou encore en formation. Ce sont des questions d'offre, et les données de fiches y répondent raisonnablement bien, à condition d'être honnête sur les diverses façons dont elles peuvent vous égarer.

Ce que la donnée de fiches dit et ne dit pas

Autant fixer ce point avant de lancer le moindre calcul.

Elle peut dire : combien d'entreprises d'une catégorie sont visibles dans une zone, où elles se situent géographiquement, à quel point chacune paraît établie d'après son volume d'avis, comment elles sont notées et grossièrement quelle gamme de prix elles affichent.

Elle ne peut pas dire : chiffre d'affaires, effectifs, surface, structure de détention, si deux fiches appartiennent à une même société, flux piéton, ou taille de marché en euros. Rien de tout cela n'est dans une fiche, et aucun traitement ne l'y met.

Le cadre honnête est donc que vous faites un recensement de l'offre visible. C'est réellement utile et ce n'est pas la même chose que mesurer un marché.

Le piège de la note

Le premier réflexe avec ces données est de comparer les notes moyennes entre zones. C'est la mauvaise métrique, et nos propres chiffres montrent pourquoi.

Sur un échantillon de 3 147 fiches couvrant 20 pays et 58 villes :

• La note moyenne allait de 4,38 à 4,78. Toute l'amplitude sur vingt pays tient en quatre dixièmes d'étoile.
• Le nombre médian d'avis allait de 2 à 320. Soit un facteur 160.
• La part des fiches sans aucun avis allait de 4,1 % à 45,2 %.

L'Australie se situait à une médiane de 320 avis pour une note moyenne de 4,76. L'Argentine se situait à une médiane de 2 avis pour une note moyenne de 4,68. Les notes sont quasi identiques. Les comportements d'avis viennent de planètes différentes.

Les notes se tassent vers le haut partout, parce que les clients mécontents partent le plus souvent sans noter et que l'échelle n'est pas utilisée comme une échelle. Un marché à 4,6 de moyenne et un autre à 4,5 ne diffèrent pas de façon significative, et bâtir une analyse sur cet écart revient à mesurer du bruit.

C'est dans le volume d'avis que vit la variation. Utilisez-le, et étalonnez localement, car les niveaux de référence par pays diffèrent de plus d'un ordre de grandeur. Les chiffres complets par pays sont dans notre benchmark de couverture des avis.

Mesurer correctement la densité

La densité est une comparaison, jamais un absolu. « Il y a 47 dentistes » ne signifie rien. « Il y en a 47 ici et 12 là-bas, comptés de la même façon le même jour » est un résultat.

Trois règles font tenir la comparaison :

1. Requête identique sur chaque zone. Même terme de catégorie, même taille cible, même passage. Changer le terme entre zones invalide la comparaison, car les catégories Maps ne sont pas un vocabulaire contrôlé.
2. Normalisez par quelque chose. Fiches pour 10 000 habitants, ou par kilomètre carré. Les comptes bruts mesurent surtout la taille de la zone.
3. Définissez des zones comparables. Des villes de tailles très différentes ne sont pas des unités comparables. Dessiner des zones équivalentes vaut souvent mieux, et cadrer une recherche sur une zone dessinée explique comment.

Chaque ligne exportée porte latitude et longitude, une fois la donnée obtenue le regroupement est donc un exercice de tableur ou de cartographie. Tracer les points tôt en vaut la peine. Les chiffres de densité cachent en général ce que vous voulez vraiment savoir, à savoir que les quatorze concurrents sont dans la même rue et que tout l'est de la ville est vide.

Une méthode praticable

1. Définissez les zones candidates et écrivez ce qui les rend comparables.
2. Lancez un export identique par zone, même catégorie et même taille cible.
3. Dédupliquez sur nom plus adresse. Chaînes et fiches d'établissements gonflent les comptes, et une société à six sites ne fait pas six concurrents.
4. Comptez et normalisez, puis tracez les coordonnées.
5. Segmentez par maturité via le nombre d'avis. Une catégorie où la plupart des fiches dépassent la médiane locale est établie. Une où la moitié n'a presque pas d'avis est en formation, en rotation ou saisonnière.
6. Regardez la composition, pas seulement le total. Vingt fiches appartenant toutes à une franchise forment un marché différent de vingt indépendants.

Pour présélectionner plusieurs marchés à la fois contre un jeu cohérent de mesures d'écart, l'indice d'opportunité de marché local publie le modèle de score utilisé et le modèle de fichier à éditer.

Là où cette donnée vous ment

Quatre biais, tous poussant les comptes dans une direction, et aucun n'annule les autres.

Les fiches ne sont pas un registre. Une entreprise sans fiche est invisible, et celles qui en tiennent le moins penchent vers le petit, l'informel et le très récent. Vous comptez l'offre référencée.

Les établissements gonflent. Les sociétés multi-sites apparaissent une fois par site. Sans déduplication, vous lirez une seule chaîne régionale comme un champ concurrentiel.

Les catégories sont auto-attribuées. Les dirigeants choisissent leur libellé, et de façon incohérente. C'est le même effet qui rend le choix de catégorie si déterminant en prospection, mesuré dans trouver des entreprises sans site web : chercher « dentiste » et « clinique dentaire » fait remonter des ensembles qui se recoupent mais restent nettement différents.

Les résultats reflètent la recherche, pas le territoire. Ce qui revient dépend de la requête, de la taille cible et de la façon dont Maps a classé les choses ce jour-là. Deux passages de la même recherche sont proches et non identiques, notez donc la date et les paramètres à côté des chiffres.

La meilleure protection est de relancer quelques semaines plus tard une comparaison qui vous importe. Les résultats qui survivent aux deux passages sont réels. Ceux qui bougent sont des artefacts.

Fraîcheur

Les données de fiches vieillissent. Les entreprises ferment, déménagent et changent de nom, et un instantané pris il y a des mois cesse discrètement de décrire le lieu.

En prospection, une légère obsolescence coûte un appel perdu. En étude de marché c'est pire, car un compte périmé devient silencieusement une conclusion fausse sur laquelle on agit ensuite. Notez la date de collecte à côté de tout chiffre publié en interne, et refaites l'extraction avant que quiconque engage de l'argent sur cette base.

Le champ business_status est ici une vérification utile, puisqu'il signale les fiches marquées fermées au lieu de les laisser peser dans le compte comme si elles étaient en activité.

FAQ

Les données Google Maps servent-elles à l'étude de marché ? Pour les questions d'offre, oui. Les fiches vous disent combien de concurrents opèrent dans une zone, comment ils se regroupent, à quel point ils sont établis d'après le volume d'avis, et où une catégorie est mince. Elles ne disent ni le chiffre d'affaires, ni les effectifs, ni la taille du marché, considérez-les comme un recensement de l'offre visible et non comme une mesure du marché.

Comment mesurer la densité concurrentielle depuis ces fiches ? Comptez les fiches par catégorie dans une zone définie, normalisez par quelque chose de comparable comme la population ou la superficie, et répétez la requête à l'identique sur toutes les zones comparées. Le compte absolu ne veut presque rien dire seul. Le résultat, c'est la comparaison entre zones mesurées de la même façon.

La note moyenne est-elle utile pour comparer des marchés ? À peine. Sur 20 pays de notre échantillon, la note moyenne allait seulement de 4,38 à 4,78, tandis que le nombre médian d'avis allait de 2 à 320. Les notes se tassent vers le haut partout, les écarts entre zones sont donc surtout du bruit. C'est le volume d'avis qui porte le signal.

Que mesure vraiment le nombre d'avis ? C'est un indicateur approximatif de l'activité accumulée combinée à l'ancienneté de la fiche, pas du chiffre d'affaires actuel. Une entreprise ouverte depuis dix ans avec une clientèle régulière devance une entreprise plus fréquentée ouverte depuis un an. C'est surtout utile en relatif dans une même zone et catégorie, et le moins utile entre pays.

Quels sont les principaux biais d'une étude fondée sur Maps ? Les entreprises sans fiche sont invisibles, une société à plusieurs établissements apparaît comme plusieurs enregistrements, les catégories sont choisies par les dirigeants plutôt qu'attribuées, et les jeux de résultats reflètent ce que la recherche a fait remonter et non un registre complet. Chacun de ces biais gonfle ou réduit les comptes sans se compenser.

Maps suffit-il pour décider d'un emplacement ? Non. C'est une bonne couche de présélection pour ramener une longue liste de zones candidates à une liste courte, et une mauvaise base pour la décision finale. Loyer, flux piéton, démographie de la zone de chalandise et autorisations ne sont pas dans la donnée, et ce sont eux qui déterminent en général l'issue.

Commencer

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