Dynamiser les commerces locaux

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Dynamiser les commerces locaux


Comment favoriser une implantation commerciale réussie pour développer le dynamisme et l’attractivité d’un quartier installé ou en devenir ?

Villes

Corporates

  • Cas d'usage et bénéfices attendus

  • Ressources mises à disposition par les partenaires

  • Opportunités business pour les partenaires

  • Experimentation et profil de startup envisagés

Booster un quartier par l’accompagnement de ses commerces

 

 

 

Mise en contexte

 

 

Il s’agit de mieux connaître une population et comprendre ses comportements de consommation à l’échelle d’un quartier afin de générer des modèles prédictifs permettant d’accompagner les commerçants dans leurs choix d’implantation et de développement d’offres pour être en adéquation avec les attentes des consommateurs et ainsi favoriser le dynamisme local.

 

 

 

Cas d’usage

 

 

  • Lors de l’aménagement d’un quartier, le dynamisme économique et commercial est un enjeu. Il s’agit donc de permettre la meilleure implantation de commerces, au bon endroit, au bon moment, pour répondre aux attentes et besoins des habitants/utilisateurs du quartier.
  • Fournir des indicateurs et apporter un système de compilation de données fiables, facilement utilisables et accessibles pour les professionnels du commerce et de l’immobilier.
  • Créer un outil simple et efficace de type dashboard évolutif, qui permette de fournir des conseils pour la création, la reprise, ou l’investissement dans un nouveau commerce.

 

 

Bénéfices attendus

 

 

Grâce à l’accès à des informations synthétiques et compilées, pouvoir bâtir et sécuriser un business plan et accompagner la prise de décisions pour :

  • la revitalisation ou développement de l’attractivité d’un quartier
  • le développement du business de commerces de proximité
  • l’aide à la décision des aménageurs
  • de nouvelles offres pour le citoyen/consommateur

 

Utilisateurs finaux de la solution : commerçants, retailers, aménageurs et pouvoirs publics.

Datasets

 

 

Bases de données de BNP Paribas Banque de détail (anonymisées dans le respect de la charte de protection des données personnelles et du secret bancaire) :

  • Datasets : datasandbox avec 100 000 profils clients particuliers et 10 000 PME
  • Individual clients: civil status, incomes, savings & properties
  • PME: registration status, finance, administrators
  • In both cases: contracts, transactions details

 

Datasets en open data  :

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/[email protected]me-culture/

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/[email protected]/

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/[email protected]/

 

 

Expertise

 

 

  • Equipes Data scientist Banque de Détail, équipes monétiques, équipes marketing Marché des Professionnels
  • Base de données de BNP Paribas Real Estate (valeurs locatives de marché, clients…)
  • SNCF G&C : Concernant les commerces en gare, mise à disposition des éléments suivants sur une période donnée :
    • Liste des commerces
    • Typologie et aménagement
    • Heures/jours d’ouverture théorique et constatés
    • Nombre de transactions

 

Travail complémentaire avec :

  • Le GIE Paris Commerce, bailleurs sociaux parisiens (commerces des pieds d’immeuble HLM à Paris)
  • L’Insee (population, CSP, etc)
  • GIE Cartes Bancaires
  • La Place de l’immobilier (population mise à jour)
  • APUR (parc des commerces à Paris)
  • Ville de Paris 
  • Mairie d’arrondissement
  • BNP Paribas: favoriser l’implantation optimale d’un commerce, améliorer l’activité des commerces dans les quartiers, nourrir nos études destinées aux promoteurs, développeurs, foncières, bailleurs, et accompagner le développement des quartiers
  • SNCF Gares & Connexions : favoriser l’implantation des commerces et développer l’attractivité commerciale des gares
  • Mairie de Paris: Compléter la connaissance des dynamiques commerciales via des indicateurs originaux, dans le cadre des stratégies de revitalisation commerciale et d’accompagnement à l’implantation de porteurs de projets.

Experimentation envisagée

 

 

 

Profil de startup recherché

 

 

Nous cherchons une start-up issue de la Data :

  • Data mining, modelling, data visualisation, ayant déjà produit des solutions en SaaS, B2B, ou B2C. ,
  • a su récolter ou produire de la Data quanti et quali,
  • a développé des solutions qui permettent d’analyser et d’agréger des données,
  • ait une stratégie de ventes de rapports dynamiques et conseils basés sur les données
  • qui s’adresse à des retailers de façon directe ou indirecte.

 

Nous sommes très ouverts sur la méthodologie et le résultat à obtenir, et souhaitons travailler dans une logique de co-développement, de contribution et échanges de données et de distribution du produit final de la Start-Up.