Tribune

2022, le Geofencing face à de nouvelles règles du jeu

27 avril 2022

Quel est l’impact des nouvelles règles imposées par les OS sur le geofencing

Les nouvelles règles imposées par IOS et Android se traduisent, pour l’éditeur d’app, par une complexité accrue dans l’obtention des données de géolocalisation de leurs utilisateurs finaux. Cette complexité se matérialise par une validation plus fréquente, plus détaillée et plus contraignante du consentement de l’utilisateur, qui doit systématiquement confirmer son acceptation d’un tracking ponctuel ou continu.

Les apps doivent désormais justifier d’un réel intérêt fonctionnel pour légitimer l’usage de ces données. Les niveaux de tracking doivent également être anticipés (et déclarés) dès le développement et le référencement de l’app. Ces règlementations poussent les apps à concevoir des scenarios plus sophistiqués et focalisés sur leur cœur de métier, afin de ne solliciter le consentement de leurs utilisateurs que lorsque ce dernier y a un véritable intérêt.

Ces nouvelles règlementations nous poussent à repenser notre métier et à ne plus considérer les données de géolocalisation en arrière-plan (c’est-à-dire quand l’app est inactive) comme la valeur étalon de nos relevés (comme cela pouvait l’être il y a 2/3 ans). Nous devons recentrer notre approche sur des usages et des scenarios, fondés sur des relevés opérés lorsque l’utilisateur utilise son app, ce qui au final est une bonne chose, en termes de transparence.

Les algorithmes de geofencing doivent donc désormais appréhender des données hétérogènes pour traiter à la fois les données tracées en arrière-plan sur une population réduite, des données tracées à l’ouverture et d’autres « while in use » (autorisation ponctuelle pour un usage précis).

Paradoxalement, cela diversifie les usages et multiplie les opportunités : post-test d’efficacité de campagnes d’activation grâce à des échantillons consentant à être tracés en arrière-plan, déclenchement de la préparation d’une commande lors de l’approche d’un client « click and collect », qualification des bases utilisateurs avec les adresses « home, shopping & office » déduites des lieux d’usage de l’app…

Quelles sont les difficultés liées à l’implémentation d’une technologie geofencing sur une appli mobile ?

Les difficultés survenant lors de l’implémentation du geofencing sont de deux ordres :

– Héritage technique de l’app : beaucoup d’apps mobiles sont aujourd’hui le fruit d’évolutions itératives, où se superposent de nombreuses couches de développement et dans lesquelles de nombreux services tiers sont interconnectés, voire interdépendants. On se retrouve avec un équilibre précaire et l’impact de l’implémentation du geofencing, sur le recueil de consentement, le tracking, l’enregistrement CRM, la notification ou la personnalisation est souvent sous-estimé. Travailler avec un outil externe, qui a déjà des passerelles pré-développées avec les autres acteurs de l’écosystème mobile, permet de réduire les risques.

– Technicité de la geolocalisation: au-delà de la complexité technologique (geolocalisation & geofencing), la connaissance métier nécessaire pour l’optimisation des demandes de permission et l’exécution des meilleurs scenarios métier est très pointue. L’enregistrement des données dans le CRM demande également de savoir travailler avec des niveau d’accuracy (probabilité de précision) et non avec de la donnée figée. On est dans une approche, presque quantique du marketing à laquelle les équipes ne sont pas nécessairement habituées.

Une coordination parfaite entre les équipes techniques, métier et marketing est absolument nécessaire, de la phase de conception à celle de run. Beaucoup de projets, d’ailleurs, n’aboutissent pas, faute de cadrage suffisant. A date, parmi les apps de taille significative, moins de 20% ont implémenté une solution de geofencing. Et une part bien plus faible encore exploite réellement ces données, à des fins servicielles ou marketing.

Quelles méthodes pour assurer le succès de la mise en oeuvre ?

Pour s’assurer une implémentation, une exécution et une mesure d’efficacité performantes, il est nécessaire de mener les actions suivantes :

Développement d’une technologie légère: coder « en dur » dans le cœur de l’appli est trop complexe pour une fonctionnalité de ce type. Travailler avec une solution externe est l’idéal. Appeler systématiquement via API une plate-forme externe peut fonctionner, mais le modèle s’applique mal au geofencing qui combine « temps réel » et grand volume de données (que se passe-t-il quand le réseau est faible ? la communication avec les autres modules de l’app n’est-elle pas retardée ?). Le modèle SDK permet d’avoir le mimimum d’impact sur l’app et donc l’utilisateur final.
Cadrage du projet: ne pas promettre monts et merveilles mais plutôt lister les objectifs précis de chaque usage avec des métriques mesurables en sortie et les moyens (et fonctionnalités nécessaires) pour y parvenir.
Intégration: produire une documentation technique et fonctionnelle, puis recenser les ressources d’intégration visant à aligner les visions IT, métier, marketing et prestataire.
Exécution & mesure: le geofencing offre une vision dynamique des usages et impose l’organisation de points réguliers sur la planification des relevés et des scénarios, ainsi que sur la mesure de performance des actions.

Le géormarketing permet d’optimiser les services et la communication des applications mobiles, à condition d’adopter une stratégie cohérente de collecte et d’exploitation de la donnée. (cf notre précédente tribune : https://www.maestis.com/geofencing-personnalisation/)

Les outils de geofencing permettent de récolter un certain nombre de détails sur les utilisateurs qui peuvent être exploités pour reconstituer leur vie géographique. Ce n’est qu’en étudiant et en historisant les habitudes individuelles que le message géolocalisé devient véritablement personnalisé. Où l’utilisateur habite-t-il ? Où travaille-t-il ? Quels sont ses déplacements les plus fréquents ? Ses itinéraires préférentiels ? Quels sont ses lieux de visite ou de shopping ?

Une fois cartographiées les habitudes de l’utilisateur, il devient possible – et indispensable ! – d’en tenir compte pour personnaliser les services proposés ainsi que le plan de communication qui lui sera associé. En fonction de l’endroit où il se trouve et du moment, on pourra théoriquement déduire ses routines, voire ses intentions. Les déplacements du client et ses comportements pourront théoriquement être anticipés voire modélisés. Le consommateur géolocalisé, peut ainsi, en quelque sorte, être « chrono-localisé ». L’interaction peut alors être engagée avant le contexte effectif, au moment où le client est le plus réceptif. Théoriquement du moins.

Cette promesse de marketing ultra-personnalisé et prédictif, qui a vu l’éclosion de nombreuses start-ups ces dix dernières années, a en effet souvent fait figure de miroir aux alouettes : faible « réductibilité » du comportement humain, fiabilité relative des données collectées, limite des leviers d’activation… Sans compter la question centrale du consentement de l’utilisateur et des réglementations concernant la protection des données personnelles.

80% des utilisateurs de smartphone acceptent de partager leur localisation s’ils ont un moyen clair et facile de contrôler l’utilisation de ces données (étude Herow). Toutefois, les OS (systèmes d’exploitation IOS d’Apple et Android de Google) imposent une validation du consentement toujours plus drastique. Et la part des utilisateurs acceptant d’être tracés est passée en deux ans de plus de 70% à moins de 15%. Dans ce cadre, reste-t-il encore des marges de manœuvre pour une stratégie ambitieuse de geofencing ?

Quelques éléments de réponse avec Enzo Garry, Product Manager chez Herow, spécialiste européen du geofencing.