Dynamiser l’emploi des commerces

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Dynamiser l’emploi des commerces


Comment permettre aux commerçants d’anticiper leurs besoins RH en fonction de leur activité, afin de faciliter la mise en relation avec des demandeurs d’emploi ?

Corporates

Villes

  • Cas d'usage et bénéfices attendus

  • Ressources mises à disposition par les partenaires

  • Opportunités business pour les partenaires

  • Experimentation et profil de startup envisagés

Anticiper les besoins en ressources humaines des commerçants

 

 

 

Mise en contexte

 

 

De nombreux commerçants peuvent connaître des difficultés d’anticipation des pics (positifs / négatifs) d’activité dans leur secteur et leur quartier. Ils doivent de plus, ce qui peut être difficile, prendre en compte des facteurs multiples (évènements, météo, agendas culturels etc.) dans l’anticipation de ces besoins. Enfin, il leur est complexe de préparer le développement de leur activité sur la base de données solides, fines, quantifiées et vérifiables. Comment permettre une meilleure anticipation des besoins RH grâce à l’analyse des données de chiffres d’affaire des petits commerçants et de leur évolution ?

 

 

Cas d’usage

 

 

La restauration, par exemple, est un secteur qui connaît une forte saisonnalité pouvant être amplifiée par des évènements extérieurs multiples. Les restaurateurs évaluent eux-mêmes leurs besoins alors qu’une mauvaise estimation des ressources humaines nécessaires peut avoir un impact direct et fort sur leur chiffre d’affaire. Le commerçant peut rapidement se retrouver au pied du mur et avoir recours à des solutions mal adaptées pour gérer ce problème en urgence.

 

De même, pour certaines enseignes qui réalisent parfois 80% de leur chiffre d’affaire sur une période de 2 mois (période estivale ou de soldes par exemple), les pertes dues à un recrutement mal dimensionné sont quantifiées et peuvent être significatives. Plus généralement, tous les types de commerces (habillement, loisirs etc.) sont impactés par ce problème.

 

 

Bénéfices attendus

 

 

Le challenge doit permettre de trouver un outil pour une meilleure anticipation des pics (positifs comme négatifs) d’activité permettant au commerçant d’adapter son dispositif RH ( c’est-à-dire, très souvent, le nombre d’employés). La solution doit pouvoir prendre en compte des facteurs divers (évènements, météo, agendas culturels etc.) dans la définition des dispositifs RH.

Le service pourra permettre de comparer le profil du commerçant à des profils similaires (activité et zone), à l’affiner par rapport à son propre profil en l’enrichissant. Éventuellement, on pourra également prendre en compte des profils particuliers comme ceux de nouveaux commerçants en période de démarrage.

 

Le dispositif doit permettre d’optimiser la mise en relation des commerçants en fonction de leur secteur d’activité (habillement, restauration, etc.) avec des accompagnants intermédiaires et les demandeurs d’emplois en proximité (temps partiel ou CDD majoritairement) en fonction de leur profil ou de leur expérience dans un secteur similaire de celui du commerçant concerné. Ainsi, l’utilisateur de la solution développé peut très bien être un acteur de mise en relation pour des emplois à temps partiel qui souhaiterait optimiser le placement de ses clients, mais aussi Pôle Emploi.

Datasets

 

 

  • Données de transactions des commerçants ciblés (issues de la base de données CB)
  • Base de données des commerçants (Ville de Paris et/ou APUR en Open Data)
  • Eventuellement, la base de données de l’APUR sur les Equipement et Services publics.
  • Certaines données pourraient être demandées à des accompagnants intermédiaires.

 

Datasets en open data :

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/export_alimconfiance%40dgal/information/?disjunctive.app_libelle_activite_etablissement&disjunctive.filtre

https://data.opendatasoft.com/explore/dataset/donnees-synop-essentielles[email protected]/

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

Expertises

 

 

Certaines expertises extérieures pourraient être sollicitées dans le cadre du challenge :

 

  • Pôle Emploi : soit l’agence centrale ou une antenne(s) locale(s)
  • Des bailleurs sociaux parisiens tels que Paris Habitat ou la RIVP qui ont une bonne connaissance des besoins des petits commerçants.

 

 

Terrain d’expérimentation

 

 

Le terrain d’expérimentation sera à définir en accord avec les acteurs proches du terrain (antennes Pôle Emploi, bailleurs sociaux parisiens). Il s’agit de choisir un ou deux secteurs intéressants : restauration et habillement, loisirs, fleuriste ou enseigne spécifique. Il est tout à fait possible de cibler un quartier spécifique ou de travailler par topologie commerciale sur tout Paris.

Pour CB, ce challenge est l’occasion de contribuer à expérimenter un service d’intérêt général en faveur du développement de l’emploi dans le secteur marchand.

Il va également permettre d’améliorer la granularité de ses jeux de données (exploitées aujourd’hui dans un but de lutte contre la fraude) et d’expérimenter leur enrichissement par le croisement avec d’autres sources de données disponibles sur l’activité des commerçants.

 

Pour la Ville de Paris, il s’agit de soutenir l’emploi de proximité (aider les futurs employeurs et accompagner les chercheurs d’emploi) et de favoriser le développement économique pour augmenter l’attractivité de la ville.  

 

Pour le partenaire startup, cette expérimentation permettra de créer un service nouveau grâce au traitement de jeux de données exclusifs. De plus, la réponse à ce challenge revêt une forte valeur et dimension sociale.

Experimentation envisagée

 

 

Il s’agit de correctement guider les acteurs de l’emploi local vers les acteurs en besoin, et quantifier l’impact de la solution sur l’activité ou les coûts des commerçants.

L’expérimentation vise à quantifier la proportion de recrutements permis par la prise de contact via les acteurs de l’emploi local, à identifier l’éventuelle baisse des coûts associée pour les commerçants participants ou à isoler la part d’augmentation du chiffre d’affaire lié à l’expérimentation sur ses quelques mois.

 

 

Profil de startup recherché

 

 

La startup doit être spécialisée dans l’analyse de données avec, idéalement, une compétence d’analyse économique.

 

Le type de collaboration recherché avec la startup est, d’une part, une prolongation de la mission auprès d’un ou des partenaires identifiés dans le cadre du Challenge (via une mission rémunérée) et de l’autre il s’agit d’un cas pratique communicable pour démarcher d’autres clients.