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Illustrer les possibilités de l'Open Data par l'exemple : enrichir une recherche avec des données publiques

Illustrer les possibilités de l'Open Data par l'exemple : enrichir une recherche avec des données publiques
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Pour ce 3ème opus de ma série sur les exemples d'exploitation de l'open data, retour en France avec une jeune société inscrite sur dataconnexions : la start-up home'n'go.
Publié le 2 Mai 2012 par Marc Ribes dans séries
illustrer les possibilités de l'Open Data par l'exemple : enrichir une recherche avec des données publiques

Pour ce 3ème opus de ma série sur les exemples d'exploitation de l'open data, retour en France avec une jeune société inscrite sur dataconnexions : la start-up home'n'go.

 

le principe de home'n'go

L'idée de base est génialement simple. Qui n'a pas rêvé de tout connaître sur l'environnement de sa prochaine demeure ? Quelle que soit sa situation personnelle : parent, célibataire, retraité, joyeux fêtard ou passionné de culture (ce qui n'est pas antinomique), le choix d'un appartement ou d'une maison s'inscrit dans un contexte sociétale.

home'n'go peut être considéré comme un site agrégateur d'annonces immobilières, basé sur des critères de recherche classiques. La nouveauté tient dans le fait de fournir des informations contextuelles liées à la localisation du bien qui répond à votre recherche.

Ces informations étant basées sur l'open data, vous pouvez ainsi connaître les statistiques de prix au m², les données démographiques, mais également les établissements scolaires ou de santé à proximité, ainsi que la couleur politique de la commune.

l'open data comme source d'enrichissement du résultat d'une recherche

A mon sens, l'intérêt du modèle est lié d'une part à ce croisement de différentes sources, et d'autre part à son utilisation pour une exploitation précise (une recherche immobilière en l'occurence, mais pourquoi pas une recherche d'emploi).

Par ailleurs, on trouve déjà des applications permettant d'identifier telle caractéristique d'un lieu donné (par exemple la criminologie à San Francisco, l'accidentologie en Grande-Bretagne ou la disponibilité des transports en commun à Rennes), souvent limités à un seul critère à la fois. D'autres sites agrégateurs multicritères existent, comme à Montpellier ou en Saône et Loire.

Mais pour home'n'go, l'open data n'est pas une finalité mais un atout pour mettre en avant son modèle qui consiste à aider l'internaute à sélectionner des offres immobilières. Et c'est également l'open data qui peut permettre à la start-up d'envisager des modèles d'affiliation innovants.

des modèles d'affiliation à plusieurs visages

Le premier modèle est direct et concerne les partenaires d'annonces immobilières en ligne. Il s'agit dans ce cas de générer des flux qualifiés supplémentaires vers des sites dont le modèle est basé sur l'audience. Peuvent s'imaginer dans ce cadre des paiements au clic, à l'acte, voire même sur commission par rapport aux ventes réalisées grâce au transfert de recherches qualifiées. On pourrait également imaginer une API permettant à ces sites d'annonces d'extraire et de présenter les données localisées à partir du site d'home'n'go.

Le second modèle est indirect en se basant sur l'intégration complémentaire de données ouvertes privées permettant d'afficher des points d'intérêt thématiques issus d'entreprises (restaurants, structures sportives ou culturelles, magasins...) qui trouveraient un avantage à libérer des données pour générer des flux de consultation, de réservation ou d'achat. Il est alors possible de passer un contrat avec une enseigne commerciale pour être localisée en même temps que les informations issues de l'open data classique en liaison avec une annonce immobilière.

conclusion et ouverture

Ces modèles restent cependant tributaires de l'audience et donc de la réputation du site agrégateur. La richesse des informations fournies est donc un élément clé, à la fois en termes de diversité, mais également de spécialité.

Deux approches sont possibles à mon sens pour développer la notoriété d'un tel site : soit permettre une sélection multi-critères, qui peut cependant devenir fastidieuse dès que le nombre de données intégrées sera important, soit proposer une approche segmentée en fonction de profils d'acquéreurs ("vous êtes jeunes parents, retraités...") à partir d'un bouquet de critères prédéfinis.

Autre modèle économique possible : faire payer l'internaute pour lui faire bénéficier d'une recherche approfondie. Mais cela nécessiterait une réputation bien assise.

Je suis sûr, et j'espère, que les acteurs d'home'n'go voudront commenter cette analyse toute personnelle. Alors je vous ouvre cette tribune si vous le souhaitez.

Pour mémoire, vous pouvez retrouver les autres opus de la série sur mon espace professionnel.

A bientôt pour la suite.

Marc

credit photo : © lucadp - Fotolia.com

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