Le 22 avril prochain sera la Journée Internationale de la Terre Nourricière , organisée par l’ONU.
Cette journée est célébrée chaque année « pour nous rappeler que la Terre et ses écosystèmes nous soutiennent et nous nourrissent durant toute notre vie ».
Nous nous sommes demandés si le géomarketing pouvait aider à comprendre le comportement écologiste. Peut-être pas à l’échelle de la Terre… mais sur un petit morceau de la France ?
Une projection géomarketing du profil écologiste
Le référentiel géomarketing Kaliscope exploite l’open data INSEE mais aussi des sources moins couramment utilisées – telles que les résultats des élections par bureau de vote. Kaliscope permet ainsi de qualifier chaque adresse du territoire français par un niveau de « sensibilité écologiste ». Un exemple ci-dessous sur le département du Finistère.
Les très belles cartes réalisées avec Cartes & Données d’Articque, sur le département du Finistère, montrent une certaine corrélation du vote écologiste avec le taux de cadres – sans trop de surprise. En revanche on ne note pas de corrélation avec le niveau de revenu. Ceci rejoint une récente étude de l’INSEE, qui montre que, contrairement aux idées reçues, les Français les plus aisés ne sont pas forcément ceux qui ont les comportements les plus écolos.
Kaliscope, référentiel géomarketing socio-démo et attitudinal
Le niveau de diffusion infra-communal le plus fin pour les données INSEE est le carreau, une zone géographique de 200 mètres de côté. L’INSEE diffuse des données issues du recensement et déclarations de revenus, agrégées au niveau de zones comptant au minimum un carreau et au moins 11 ménages . A ce niveau de détail peu de données sont disponibles ou exploitables. Kaliscope est le premier référentiel d’informations socio-économiques modélisées au niveau du rectangle, à partir de plusieurs sources de données. Ces informations essentielles, socio-démo et attitudinales, concernent des zones comptant en moyenne 38 ménages seulement !
Kaliscope enrichit les bases clients et les Customer Data Platform, améliore la connaissance client et la performance des modèles prédictifs.
