ANALYSER LE COMPORTEMENT DES CONSOMMATEURS DE SERVICES EN LIGNE

ANALYSER LE
                  COMPORTEMENT DES
                  CONSOMMATEURS DE
                    SERVICES EN LIGNE

TEAM PLUTON -MsC Data Management 2019-2021

•   Joel TANKEU, Data Engineer, Société Générale
•   Philippe ADIABA, Data Scientist, TalHenT
•   Steve ELANGA, Data Scientist, Société Générale
•   Nadia TOUATI, Consultante BI, Gfi World

Introduction

        Selon l’OMS, on parle de pandémie en cas de propagation mondiale d’une nouvelle
maladie. Ce caractère mondial, qui entraine la population humaine dans une période de crise
et d’incertitude, induit par instinct de survie, une réponse systémique dans le but de s’adapter
à la situation. Ainsi le choléra, la grippe Espagnole ou le SIDA ont chacun à leur manière
impacté le destin de l’humanité.
        La pandémie du Covid 19 qui frappe le monde depuis décembre 2019 s’est révélée
être quant à elle un accélérateur du monde digital. Telle une plante placée dans des
conditions de croissance idyllique, les réunions ZOOM se sont révélées du jour au lendemain
indispensables pour communiquer, le télétravail qui était jusque-là un mot tabou dans
beaucoup de secteur s’est démocratisé comme impératif pour assurer la continuité des
activités, et même la guerre contre les plateformes de streaming a perdu tout son sens face
à la fermeture des salles de cinémas. Autant d’exemples que nous pouvons citer à foison et
qui démontre de manière indéniable un changement drastique du mode de vie.
       Pour les agents économiques, c’est un défi de taille qu’il faut affronter. La pandémie
a fortement accéléré la digitalisation du parcours client, prenant ainsi de court de nombreux
acteurs encore à la traine sur les évolutions technologiques, notamment sur le territoire
français. La survie économique étant en jeu, il est plus que jamais crucial de mettre en place
une véritable stratégie digitale en s’appuyant sur des indicateurs quantifiables pour rester au
plus près des clients et de leurs attentes.
       Afin d’apporter des éléments de réponses concrets à cette problématique notre
démarche s’appuiera sur une exploitation de diverses sources de données pour démontrer
comment l’exploitation des marketplaces par des commerces du secteur alimentaire se révèle
être un indicateur stratégique significatif.

       .

                              Revue de littérature
        Dans un contexte où le moyen le plus efficace pour lutter contre la pandémie du
covid-19 reste la limitation des contacts humains, l’économie est logiquement devenue plus
propice aux services en ligne. Le pic de cette tendance a été accentué lorsque l’ensemble du
territoire français s’est retrouvé en confinement. Ainsi selon une étude menée par la société
américaine de recherche et de conseil Forrester entre le 10 et le 15 avril 2020 auprès de 1
115 internautes français âgés de 18 ans ou plus, 19% des personnes sondées ont acheté des
produits alimentaires sur Internet pour la première fois. De manière plus globale l’éditeur
Adobe a mis en exergue dans son étude Online Shopping Trends qu’environ 43% des
répondants affirment que la fermeture des magasins liée à la crise sanitaire les a poussés à
dépenser plus en ligne. Cette étude réalisée entre le 10 juillet et le 16 juillet 2020 auprès de
1 001 répondants français nous apprend également que 88% des répondants ont acheté au

moins une fois en ligne, et près de la moitié (49%) ont eu régulièrement recours à l’e-
commerce.

        Plus qu’une tendance, des changements tendent à perdurer même après la période
du confinement et à modifier les comportements des consommateurs de manière durable.
En effet selon une étude de Mood Media, spécialiste mondial de l'expérience client en point
de vente, 36% des français consomment moins qu’avant le confinement et 63% passent moins
de temps en magasin. Les avis clients en ligne n’ont jamais été autant consultés par les
français. La crise sanitaire a encore accentué cette tendance avec +45% de consultation
pendant le confinement et +55% post-confinement. Dans le même sens, 69% des français
envisagent de consommer plus responsable une fois la fin des restrictions, c’est-à-dire
privilégier le « made in France » , le bio et les produits éco-responsables. Ils sont également
29% à déclarer vouloir soutenir les commerces de proximités (Forrester 2020).

       Mais ce flux vers le commerce en ligne a également mis en lumière le manque de
maturité digitale de plusieurs acteurs de l’écosystème économique français. Selon une étude
menée par le cabinet de conseil Pwc, 17% des consommateurs qui ont tenté de se faire livrer
ou ont sollicité le service de drive pendant le confinement n’ont pas pu le faire, et ne le feront
plus à la levée du confinement. Ce qui démontre une expérience en partie déceptive. De
manière générale 42% des répondant de l’étude d’Adobe (Online Shopping Trends 2020)
affirment avoir eu une expérience d’achat neutre ou négative durant ou après le confinement.
Les principales raisons citées sont la lenteur et le dysfonctionnement des pages produits
(44%) ou des pages de paiement (37%). "On ne peut pas tout justifier par le Covid-19. La crise
a été un accélérateur, mais il faut admettre que certains sites proposaient jusqu’à récemment
une expérience en ligne moyenne en considérant que leurs chiffres étaient suffisants" explique
Christophe Marée, responsable Marketing Digital Europe de l’Ouest et du Sud chez Adobe.

        Le défi pour les entreprises est donc clair, il est important de mettre en place des axes
d’améliorations et d’adaptations pour répondre aux nouvelles attentes des clients. En ce sens
une statistique intéressante a retenu notre attention à savoir que 50% des répondants (Online
Shopping Trends 2020) indiquent qu’ils préfèrent effectuer leurs achats en ligne via le site ou
l’application d’une marketplace plutôt que de passer directement par le site ou l’application
d’une marque (8%).Une marketplace étant une application web commerciale fournissant, via
des tiers, des biens ou services. Afin de vérifier la pertinence de cette hypothèse nous avons
mené une étude de fond sur les comportements des clients par rapport aux marketplaces de
restauration depuis le début de la pandémie.

                              Données brutes
       Afin d’étayer nos recommandations, nous avons exploité diverses sources de données
avec pour objectif de mesurer tout d’abord en amont les intentions clients et ensuite
d’obtenir les données effectives de consommations afin de confirmer cette tendance
comportementale.

En ce qui concerne les données d’intentions, nous avons principalement exploité
comme source les tendances Google Trends. Le moteur de recherche Google représentant
plus de 91% des requêtes en France, la fréquence de recherche de certains mots clés est
généralement représentative des intentions des clients en termes de centre d’intérêt,
d’achat, et de besoin. Afin d’analyser le changement des comportement client notamment en
ce qui concerne les marketplaces et les courses alimentaires en ligne, nous avons construit
notre premier jeu de données autour des mots clés « Auchan drive », « Uber Eats »,
« Carrefour livraison », « Deliveroo », « Just Eats » pour mettre en comparaison la tendance
pour les courses en ligne et les courses sur les marketplaces de livraison de repas. Afin de
simplifier notre démarche nous nous sommes finalement focalisés uniquement sur les
données de « Auchan drive » et « Uber eats » dans la suite de notre analyse.

        Pour les données de contrôle le caractère récent du phénomène étudié limite quelque
peu les données économiques disponibles en open data surtout en ce qui concerne le
territoire français. Les quelques données disponibles restent très peu pertinentes pour mettre
en évidence de manière claire nos hypothèses. Nous avons donc fait le choix de constituer
nos propres sources de données. Pour cela nous avons utilisé 2 méthodes :

           ➢ Un sondage d’opinion : Nous avons eu à effectuer une étude sur un panel de
             166 personnes de plus de 18 ans (62,7% de femmes et 32,3% d’hommes)
             résidents en France. Via un formulaire Google Forms nous les avons interrogés
             sur leur fréquence de consommation en ligne, leur utilisation des services de
             course en ligne (Carrefour drive, Auchan drive,etc), leur utilisation des
             marketplace de livraison de repas (Uber Eats, Deliveroo,etc) et plus
             globalement sur la manière dont le confinement a affecté leur comportement
             en ligne.

           ➢ Un scrapping de donnée du site Truspilot :Ne disposant pas directement des
             données d’achat et de commandes pour les secteurs étudiés, nous avons eu
             l’idée de passer par l’étude des avis laissés en ligne pour les différents services.
             En partant de l’hypothèse qu’un avis correspond forcément à une commande
             passée, nous avons effectué un scrapping de données sur le site Truspilot qui
             agrège des avis clients pour une multitudes d’entreprise de secteurs différents.
             Les données obtenues ne sont pas équilibrées car pour Uber Eats par exemple,
             on compte un total de 95% d’avis négatifs recueillis. Nous avons cependant
             conservé ces commentaires car d’une part, le contenu des avis n’affecte pas la
             validité de notre hypothèse et d’autre part, ils vont nous permettre de faire
             ressortir les causes les plus récurrentes de ces avis négatifs.

La méthodologie permettant d’effectuer le scrapping est assez simple :

   •   Récupérer le contenu de la page web à scraper grâce à son url à l’aide de la librairie
       Python requests
   •   Déterminer les balises HTML contenant les informations à extraire
   •   Utiliser librairie BeautifulSoup pour extraire les informations des balises ciblées

Nous avons ainsi pu recueillir des informations relatives aux avis laissés par les
consommateurs (localisation du client, notation, commentaire lié à l’avis, date de publication
et le titre du commentaire) pour les entreprises Auchan et Uber Eats entre Janvier 2019 et
Décembre 2020. (Script python scraptool.py laissé en annexe)

                         Tableau de bord et analyse

         En exploitant les données recueillis, nous avons analysé les tendances et les
statistiques d’achat alimentaire en utilisant les services de drive des grandes surfaces de
distribution et les marketplaces. Notre analyse s’articule plus précisément autour d’une étude
comparative entre le service Auchan drive et le service Uber Eats. L’objectif étant de dégager
un indicateur de performance pour aiguiller les commerçants et les restaurants vers le service
partenaire qui pourrait leur permettre de toucher plus facilement leur clientèle.

       Les résultats de cette analyse nous ont permis d’obtenir le tableau de bord suivant :

Notre tableau de bord laisse clairement ressortir nos trois sources de données, et apporte
ainsi 3 informations clés :

    Les données des intentions Google trends pour le mot clé « Auchan drive » révèle un pic
important au mois de mars suscité par la période de confinement. Mais ce pic s’est très vite
estompé pour revenir à des tendances assez basses. On peut donc émettre comme hypothèse
d’intention que les consommateurs se sont intéressés de manière massive au service de drive
pour leur course alimentaire pendant la période de confinement. Mais c’est une tendance
plutôt passagère qui tend à ne pas se pérenniser une fois le retour à la normale. Cela est
d’autant plus justifié par le fait qu’on ne remarque plus aucun pic durant la deuxième période
de confinement en novembre 2020.

    En revanche, les données Google Trends pour le mot clé « Uber Eats » montrent une
légère évolution durant le mois de mars pour le premier confinement et un pic important en
novembre pour le deuxième confinement. De manière générale, on remarque que les
tendances sont en évolution constante même durant les périodes post-confinement. Nous
pouvons donc émettre comme hypothèse d’intention que les consommateurs sont intéressés
de manière durable au service Uber Eats et c’est une tendance qui est emmenée à se
pérenniser.

   Afin de confirmer ces hypothèses d’intentions par des données factuelles, nous avons tout
d’abord exploité les données du formulaire. Plus précisément, nous avons analysé les
réponses de 2 questions à savoir :

       •   « Avez-vous effectué des courses alimentaires en ligne durant le confinement
           (Carrefour Drive...) ?»
       •   « Avez-vous utilisé une application de commande de repas en ligne durant le
           confinement (Uber eat, Deliveroo...)?

    Les réponses possibles pour les 2 questions étant « oui, pour la première fois », «Oui ,mais
ce n'était pas la première fois » et « Non ».L’analyse des résultats nous montre que les
services de drive de grande surface ont connu une progression plus importante(12% de
répondant ayant utilisé pour la première fois) que les service de livraison de repas(7%).Mais
en terme d’utilisation globale ce sont les marketplaces de livraison qui ont l’ascendant avec
71,2% des répondants, contre 24,7% pour les service de drive des grandes surface. On peut
donc conclure au vu des résultats que l’usage des marketplaces de livraison de repas est plus
encré dans les habitudes de consommation des consommateurs.

    Les données issues du scrapping du site confirment globalement les hypothèses
d’intentions. Pour l’entreprise Auchan, on remarque comme sur les données de recherche
Google, un pic des avis (et donc des commandes) autour de la période du premier
confinement et ensuite une baisse drastique. Tandis que pour l’entreprise Uber on observe
une évolution constante et un pic des avis durant le deuxième confinement. Cette tendance
est d’autant plus positive car elle montre que l’activité des consommateurs sur Uber Eats
reste croissante au fil du temps malgré le fait qu’ils trouvent que la qualité globale du service
proposée est un problème (moyenne des avis égale à 1.15 pour une note minimale de 1). On
peut donc valider notre hypothèse d’intention et conclure que les consommateurs utilisent

de manière croissante et pérenne les marketplaces de livraison alors que les services de drive
sont certes en évolution mais pas encore suffisamment rentrés dans les habitudes de
consommation.

    De plus, nous avons effectué une analyse du contenu des commentaires négatifs recueillis
afin de déterminer les facteurs de mécontentements des utilisateurs. Nous avons ainsi pu
établir une segmentation en 3 catégories des sources d’insatisfactions. Dans le cas de Uber
Eats, ces problèmes relèvent de trois ordres à savoir:

       •   Les problèmes provenant de l’application mobile et son service client (51.87% des
           avis négatifs -cercle 1),
       •   Les problèmes provenant des actions du livreur avec l’utilisateur qui commande
           ou sur la commande à livrer (43.59% -cercle 2)
       •   Des problèmes liés à la qualité du produit lui-même (4.54% -cercle 3).

    La figure ci-dessous permet d’une part de visualiser la répartition de ces 3 problèmes pour
l’ensemble des commentaires négatifs d’Uber Eats et d’autre part, elle permet de retrouver
les mots clés qui caractérisent le troisième groupe de commentaires négatifs identifiés.

    L’analyse du troisième groupe laissant apparaitre des mots clés tel que
« immangeable », « hygiène », « renversé » ou « mouillé », montre que les restaurateurs ont
leur part de responsabilité dans l’insatisfaction des clients sur les marketplaces. Ainsi les
restaurateurs décidant de s’inscrire sur ces marketplaces doivent œuvrer à l’amélioration de
la satisfaction de leurs clients. En portant une attention particulière au packaging des
commandes qu’ils préparent pour qu’elles puissent résister durant la livraison et être
acheminé en bon état.

Recommandations
    Au vu des indicateurs obtenus grâce au tableau de bord, la principale recommandation
que nous pouvons faire aux commerçants et aux restaurateurs en proie aux difficultés de la
crise sanitaire serait d’exploiter les avantages des marketplaces pour toucher leur clientèle
de manière efficace. La plupart des multinationales de fast Food l’ont compris et ne proposent
plus de service de livraison propre, externalisant complètement cette prestation vers les
différentes plateformes dédiées. Les restaurateurs locaux gagneraient également à suivre
cette tendance pour offrir un service hybride, aussi bien sur place que pour les
consommateurs à domicile. Cela permet de rester constamment au plus près du
consommateur et de le fidéliser en se focalisant sur la qualité de son produit.

    Ces recommandations pourraient d’ailleurs être étendues de manière ingénieuse pour
aider les commerçants de tous secteurs. Imaginez-vous l’espace d’un instant un acteur
français qui créée une marketplace de livraison où vous pourriez vous faire livrer en quelques
minutes un livre de votre librairie préférée ou même une commande chez le fleuriste du coin.
C’est une opportunité intéressante de laquelle pourrait déboucher un marché énorme.

                              Discussion
       Bien que l’analyse menée repose sur une démarche objective et un raisonnement
logique, elle pêche néanmoins par la taille limitée des échantillons de données. Aussi bien au
niveau du formulaire que des avis clients, les données à disposition n’apportent pas une
profondeur suffisante pour garantir une généralisation indiscutable des résultats.

       En ce qui concerne les avis clients, la contrainte de temps est l’un des principaux
facteurs. Ainsi pour une étude plus étendue, il serait possible d’exploiter l’API du Google store
pour faire un scrapping des avis au niveau des applications. On pourrait ainsi avoir un jeu de
données de taille plus importante et avec un contenu plus équilibré pour une meilleure
analyse.

         Pour les données de consommation client, la contrainte est surtout liée au caractère
récent des événements, ce qui entraine une faible disponibilité des données en open data. Il
serait intéressant de reprendre l’étude une fois qu’un jeu de donnée de consommation client
significatif et représentatif de la population française sera mise à disposion de manière libre.
Ou sinon de reprendre le sondage sur un panel beaucoup plus large.

Conclusion
      En définitive, nous avons mis en évidence à travers l’exploitation de diverses sources
de données, que les consommateurs français avaient une propension forte à l’utilisation des
marketplaces et la crise sanitaire du Covid19 vient encore plus accentuer cette tendance
comportementale, qui tend à se pérenniser. C’est pourquoi il est important d’exploiter cette
opportunité pour maintenir le contact avec les clients quel que soit la situation et même
étendre la solution à d’autres secteurs que l’alimentaire.

                              Référence bibliographique

   •   Les conséquences de la crise du Covid-19 sur le bien-être financier des consommateurs
       français, Forrester,2020
   •   Online Shopping Trends ,Adobe,2020
   •   Points de vente :l’expérience client en période de covid ,Mood Media,2020
   •   Etude consommateur de biens alimentaires « Confinement / Post confinement COVID-19 »,
       Pwc,2019

                              Annexe

   •   Formulaire Google Forms
   •   Jeux de données scrapping et données issues d’un clustering utilisant la technique de topic
       modeling via l’algorithme non supervisé LDA (Latent Dirichet Allocation)
   •   Google trends des mot clés Auchan drive et Uber Eat
   •   Rapport Power BI : la première page présente le dashboard de la figure 1 dans ce rapport, le
       reste des pages apporte plus de précisions sur l’ensemble de notre travail ainsi que les
       étapes de réflexion par lesquelles nous sommes passés