Google se nourrit de données, toujours plus de données… Il ne faut donc pas s'étonner que ses équipes déploient constamment des solutions qui lui ouvrent de nouvelles sources. L'un de leurs récents ajouts devrait lui permettre de capturer un trésor inestimable : les informations enregistrées par les terminaux d'encaissement…
La méthode employée est dorénavant archi-connue : en contrepartie d'un service, la « victime » fournit volontairement les données dont elle dispose. Dans le cas que nous abordons ici, l'échange est direct, puisque les commerçants partagent les caractéristiques des transactions de leurs clients (dans leurs magasins), à partir desquelles Google prédit des statistiques d'affluence présentées dans les résultats de son moteur de recherche (uniquement sur mobile, où elles sont le plus utiles).
La valeur apportée au mobinaute est incontestable : en un clin d'œil, il peut déterminer s'il risque de devoir affronter une queue interminable, avant de se rendre dans une salle de sport ou dans une épicerie (seules les boutiques appropriées sont concernées et plusieurs millions d'entre elles seraient déjà référencées). Les nombreux consommateurs qui renoncent à un achat – et, parfois même, à fréquenter un commerce, définitivement – en raison de la foule apprécieront forcément cette option.
De leur côté, les marchands ont eux aussi toutes les raisons de l'adorer. En premier lieu, les estimations de fréquentation produites peuvent les aider, par exemple, à mieux gérer leurs horaires d'ouverture et le personnel nécessaire à différentes périodes. La visibilité des heures creuses peut également devenir un facteur d'attraction de clients, notamment si Google profite de cette connaissance pour pousser ses publicités AdWords justement lorsque les vendeurs sont les moins occupés…
La méthode employée est dorénavant archi-connue : en contrepartie d'un service, la « victime » fournit volontairement les données dont elle dispose. Dans le cas que nous abordons ici, l'échange est direct, puisque les commerçants partagent les caractéristiques des transactions de leurs clients (dans leurs magasins), à partir desquelles Google prédit des statistiques d'affluence présentées dans les résultats de son moteur de recherche (uniquement sur mobile, où elles sont le plus utiles).
La valeur apportée au mobinaute est incontestable : en un clin d'œil, il peut déterminer s'il risque de devoir affronter une queue interminable, avant de se rendre dans une salle de sport ou dans une épicerie (seules les boutiques appropriées sont concernées et plusieurs millions d'entre elles seraient déjà référencées). Les nombreux consommateurs qui renoncent à un achat – et, parfois même, à fréquenter un commerce, définitivement – en raison de la foule apprécieront forcément cette option.
De leur côté, les marchands ont eux aussi toutes les raisons de l'adorer. En premier lieu, les estimations de fréquentation produites peuvent les aider, par exemple, à mieux gérer leurs horaires d'ouverture et le personnel nécessaire à différentes périodes. La visibilité des heures creuses peut également devenir un facteur d'attraction de clients, notamment si Google profite de cette connaissance pour pousser ses publicités AdWords justement lorsque les vendeurs sont les moins occupés…
Ainsi, c'est un modèle complet qu'invente le géant du web, et qui peut lui rapporter beaucoup plus gros que la seule optimisation de diffusion des publicités (et des revenus associés). En effet, une fois en possession des données de transactions (sans savoir, cependant, quel est leur niveau de détail), ses ingénieurs vont probablement en décliner les usages dans toutes les directions possibles et imaginables. Pour le bénéfice des commerçants et du grand public, peut-être, et pour le sien, certainement.
Quand il lançait son Wallet en 2011, Google cherchait déjà à capter les données sur les transactions de paiement. L'échec de cette première tentative ne signifie pas que ses ambitions sont éteintes : il existe d'autres moyens de s'emparer de la richesse convoitée ! Il reste à se demander où sont les institutions financières, qui ont directement accès aux mêmes sources d'information et pourraient en tirer profit, au moins auprès des marchands (n'ayant pas un moteur de recherche pour atteindre les consommateurs).
Quand il lançait son Wallet en 2011, Google cherchait déjà à capter les données sur les transactions de paiement. L'échec de cette première tentative ne signifie pas que ses ambitions sont éteintes : il existe d'autres moyens de s'emparer de la richesse convoitée ! Il reste à se demander où sont les institutions financières, qui ont directement accès aux mêmes sources d'information et pourraient en tirer profit, au moins auprès des marchands (n'ayant pas un moteur de recherche pour atteindre les consommateurs).
Bonjour Patrice,
RépondreSupprimerCela ressemble comme 2 gouttes d'eau à l'app qu'avait développé Qkly et qui avait gagné le concours datthon de BBVA fin 2013. Tu l'avais mentionné à l'époque.
Bien à toi