Emporter son smartphone partout est devenu un mode de vie. Ce faisant, vous produisez une quantité surprenante de données sur votre rôle dans l'économie - où vous faites vos achats, travail, voyager, et généralement traîner.

Groupe Thassos, fondée au MIT en 2011, a développé une plate-forme qui exploite ces données, sous forme anonymisée et agrégée, pour mesurer les économies pour l'industrie et les investisseurs.

La plate-forme de Thasos, basée sur les recherches du MIT Media Lab par les co-fondateurs Wei Pan Ph.D. '15 et le professeur Alex « Sandy » Pentland—analysent quotidiennement les données de localisation anonymisées de centaines de millions de téléphones portables, extraire une consommation notable, emploi, et les comportements de vie.

"Nous traitons jusqu'à 3 à 5 téraoctets de données par jour et utilisons ces données pour mesurer les activités économiques, comme le nombre de personnes qui visitent un magasin ou une propriété commerciale, combien de personnes vont travailler ou voyagent, et combien d'heures-homme sont passées dans une usine, " dit Pan, Le scientifique en chef de Thasos.

Ces informations quantifiables sont précieuses pour les investisseurs, sociétés, créateurs de politiques, économistes, et d'autres qui ont besoin d'une compréhension économique approfondie de divers secteurs en temps réel. En novembre, par exemple, Thasos a publié une étude montrant comment l'acquisition de Whole Foods par Amazon, et la baisse des prix qui a suivi Amazon mis en œuvre, comportement des consommateurs affecté. Les résultats des données de localisation des utilisateurs ont indiqué que les baisses de prix ont entraîné une augmentation du trafic piétonnier de 17% immédiatement après, avec environ 15 à 24 pour cent des acheteurs faisant défection des magasins concurrents à proximité.

« En utilisant des modèles de mouvement génériques, nous avons remarqué que certains acheteurs ont commencé à explorer Whole Foods qui n'iraient jamais là-bas auparavant, " dit Pan.

Avec plus de 25 clients hedge funds, Thasos est populaire parmi les investisseurs, qui utilisent la plate-forme pour mesurer diverses mesures, telles que les heures travaillées par les employés et les visites des clients, des entreprises dans lesquelles elles peuvent investir ou vendre des actions. La startup a aussi des entreprises clientes et des espoirs, à l'avenir, pour atteindre les décideurs. Il pourrait produire, par exemple, des mesures en temps réel sur la façon dont les politiques budgétaires affectent les dépenses de consommation, Heures de travail, et d'autres mesures économiques.

Les autres co-fondateurs de Thasos sont John Collins MBA '12 et Greg Skibiski.

La vérité en chiffres

Pour utiliser les données de localisation, Thasos construit d'abord des "géofences, " des limites virtuelles établies autour d'un emplacement cible, comme les magasins, centres commerciaux, chantiers, quartiers, et villes. Des dizaines de milliers de barrières géographiques dessinées à la main sont ajoutées chaque semaine à la base de données de Thasos, chacun avec des métadonnées importantes, comme lors de l'ouverture d'une installation ou d'un magasin, que le parking soit partagé ou non, et des informations sur les commerces à proximité.

Une fois les barrières géographiques établies, Thasos compile les données de localisation à partir des barrières géographiques à partir d'applications et d'autres logiciels qui collectent des données via le GPS des smartphones, RFID, ou Wi-Fi, de manière anonyme et agrégée. En analysant ces données, la plate-forme identifie des groupes de personnes qui peuvent être, par exemple, clients débutants ou réguliers, les travailleurs saisonniers ou les travailleurs à temps plein, ou des voyageurs de loin ou de près. La plate-forme peut ensuite comparer les données de localisation à partir du moment où un changement spécifique est mis en œuvre, comme une baisse de prix, avec des données historiques pour quantifier l'impact du changement sur des clusters spécifiques.

Thasos a publié quelques études de cas avec des clients de renom, qui ont produit des informations surprenantes.

Le 28 août, Amazon a acquis Whole Foods et mis en œuvre des réductions de prix dans tous les magasins. En utilisant leurs barrières géographiques pour les magasins Whole Foods à travers le pays, ainsi que pour Costco, Trader Joe's, Choux, Cible, Kroger, Walmart, et plusieurs autres commerces à proximité, Thasos a examiné les données de localisation de dizaines de millions d'acheteurs pour mesurer la croissance de la clientèle, défection de concurrents, temps de conduite, et des données démographiques telles que le niveau de revenu (établi grâce aux données du recensement).

Les résultats ont montré que le trafic piétonnier global pour les magasins Whole Foods a augmenté de 17 pour cent au cours de la semaine de réduction des prix; il a décéléré à 4 pour cent au bout de trois semaines mais est resté élevé au-dessus des chiffres d'avant l'acquisition. Les nouveaux clients provenaient principalement de Walmart (24 %), Kroger (16 %), et Costco (15 pour cent). Parce que toutes les données sont anonymes, Thasos a déterminé uniquement les types d'acheteurs qui ont fait défection, par exemple, 24% des clients réguliers de Walmart ont commencé à apparaître chez Whole Foods au cours de la période de trois semaines.

De façon intéressante, Pan dit, ce sont les clients les plus riches des magasins concurrents qui ont tendance à se tourner vers Whole Foods, un résultat qui était en contradiction avec l'objectif d'Amazon d'attirer une clientèle plus large. « Nous avons montré que la stratégie de réduction des coûts n'attirait pas les acheteurs à faible et moyen revenu, " Pan dit, ajouter, « Pour les entreprises, ce type de perspicacité est essentiel pour façonner les décisions."

Dans une autre étude de cas récente, Thasos s'est penché sur les sociétés de placement immobilier (FPI), les entreprises qui possèdent et exploitent des propriétés commerciales, comme les centres commerciaux. Pour mesurer la valeur de leurs propriétés, Les FPI comptent généralement manuellement le trafic piétonnier dans un échantillon de centres commerciaux et estiment les performances de toutes les propriétés du pays. Sur la base de telles estimations, les propriétaires avaient semblé suggérer que le trafic piétonnier à l'échelle nationale augmentait vers leurs centres commerciaux et plusieurs magasins phares haut de gamme, comme Macy's ou Nordstrom, ainsi que dans les magasins d'ancrage bas de gamme, comme JCPenney et Sears.

Thassos, cependant, déterminé autrement. Leurs données ont indiqué une baisse des tendances trimestrielles du trafic piétonnier – suggérant une baisse des ventes globales – tout au long de 2017 d'environ 5 à 6 % dans tous les magasins piliers. (Les résultats ont ensuite été vérifiés par les enregistrements de transactions et de ventes des magasins lorsque les propriétaires ont déclaré leurs revenus.) Étonnamment, les grands magasins piliers haut de gamme ont sous-performé d'environ 3 % par rapport aux grands magasins bas de gamme. Et les centres commerciaux avec des épiceries ont attiré environ 5 % de personnes de plus que ceux qui n'en ont pas.

De telles informations peuvent aider les FPI à trouver des moyens d'attirer plus de visiteurs, comme investir dans des grands magasins ou des épiceries plus bas de gamme, Pan dit:"Avoir cette information change la façon dont vous pensez à la valeur de la propriété."

Allier données et économie

En 2009, Pan a rejoint le Media Lab pour étudier sous Pentland, le professeur Toshiba des arts et sciences des médias et un pionnier de la science des données comportementales. Là, il s'est intéressé à marier son expérience en science des données avec son intérêt pour l'économie.

L'idée était d'utiliser des données pour mesurer les composantes des économies mondiales, mais il ne savait pas quel type de données utiliser. Aujourd'hui, les enquêtes sont généralement utilisées pour de telles recherches en sciences sociales et en marketing, un type d'échantillonnage probabiliste qui a vu le jour dans les années 1930. "L'industrie utilise encore une technologie qui a été développée pendant la Grande Dépression, " dit Pan.

Comme cela s'est passé, les smartphones ont le vent en poupe. « Tout le monde avait un smartphone et le téléphone sait toujours où vous êtes, " dit Pan. " D'un point de vue économique, vous consommez essentiellement, repos, ou travailler. J'ai réalisé que les données de localisation étaient le meilleur angle pour mesurer ces métriques."

Pan a également demandé conseil à Andrew Lo, le professeur Charles E. et Susan T. Harris et le directeur du laboratoire d'ingénierie financière de la MIT Sloan School of Management, qui est connu pour utiliser l'informatique pour étudier les marchés financiers. "Media Lab est tellement interdisciplinaire, on s'attend à ce que vous réfléchissiez à différents départements, ", dit Pan. "Vous pouvez toujours suivre des cours qui vous aident à comprendre un domaine dans lequel vous n'êtes pas formellement formé pour faire quelque chose d'avant-gardiste."

Se déplaçant entre le Media Lab et le MIT Sloan, Pan a construit une première version de la plate-forme Thasos. En 2011, lui et Pentland, déjà un entrepreneur en série, avec Collins et Skibiski, a lancé Thasos hors du MIT, débarquer rapidement un client de fonds spéculatifs de plus de 10 milliards de dollars à New York, où se trouve désormais le siège de la startup.

Aujourd'hui, Thasos opère principalement aux États-Unis. Mais la startup ambitionne de se développer dans le monde entier, Pan dit, avec l'ambition de devenir un « moteur mondial d'analyses économiques ». L'idée est de créer un système qui puisse comparer et contraster les principaux composants économiques, tels que les dépenses de consommation, fabrication en usine, heures de travail, et le tourisme—entre les pays.

« Chaque pays a aujourd'hui sa propre façon de mesurer les activités économiques. Nous essayons de construire un système cohérent pour comparer les pays, offrir une meilleure vision de l'économie mondiale dans son ensemble, " il dit.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un site populaire qui couvre l'actualité de la recherche du MIT, innovation et enseignement.