Le pourvoir des données alternatives
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00:00 Salut à tous et bienvenue dans cette vidéo que je suis très content de faire parce que c'est
00:16 l'occasion pour moi de vous reparler de NaoCasting et de données alternatives. J'ai fait une seule
00:21 vidéo sur le sujet, c'était en avril 2020, donc ça commence à dater maintenant, ça fait 4 ans,
00:26 et c'était avril 2020 évidemment pendant le premier confinement. Et c'était vraiment le bon moment
00:30 pour parler de données alternatives et de NaoCasting vu que c'est le meilleur moyen en fait pour voir
00:38 où va l'économie à très court terme. Et vous le savez comme moi, le Covid, les différents confinements
00:43 etc. on avait besoin de naviguer, de savoir où allait l'économie mois après mois, semaine après
00:48 semaine. Donc ce mot NaoCasting, il est un peu... il n'est pas évident à comprendre, il vient
00:54 évidemment de l'anglais puisque NaoCasting c'est un dérivé de forecasting. Forecasting qui veut
00:59 dire prévoir en anglais, donc évidemment forecasting on prévoit le futur, c'est normal. NaoCasting c'est
01:05 en fait prévoir le présent, je sais c'est un peu bizarre comme concept et c'est toujours un peu
01:09 surprenant pour les gens qui connaissent pas la bourse ou l'économie. Mais quand on est en bourse,
01:15 il faut avoir conscience notamment quand on parle de données financières qu'on a toujours le regard
01:18 dans le rétroviseur. Aujourd'hui j'ai aucune idée du chiffre d'affaires ou du bénéfice de Total ou
01:23 d'Apple actuel. Si je prends l'exemple de Total, les résultats du premier trimestre ont été publiés
01:28 le 26 avril. Donc les résultats entre... ou le chiffre d'affaires on va dire pour faire simple,
01:32 entre le 1er janvier et le 31 mars n'ont été disponibles que quasiment un mois plus tard,
01:37 le 26 avril. Donc c'est ce que j'appelle regarder dans le rétroviseur. Et le chiffre d'affaires
01:42 actuel de Total, les ventes que Total fait maintenant, ne seront disponibles que le 27
01:47 juillet. Donc on voit avoir ne serait-ce qu'une idée approximative du chiffre d'affaires d'une
01:53 entreprise actuelle, du chiffre d'affaires maintenant, est-ce que c'est un petit peu
01:57 mieux que le mois précédent, est-ce que c'est un petit peu moins bien, ça donne un vrai avantage
01:59 en bourse. La plupart des techniques de NowCasting demandent des données très spécifiques qu'on
02:05 appelle données alternatives qui sont souvent vendues très chères. Pourquoi ? Parce qu'elles
02:09 sont vendues à des gros acteurs financiers, notamment les hedge funds. Ça va être typiquement
02:13 les données en temps réel des cartes de crédit qui vont être vendues par Visa ou Mastercard. C'est
02:18 un vrai business, pour eux vous pouvez acheter réellement leurs données, données anonymisées
02:22 bien sûr. Le but c'est pas d'avoir votre nom, c'est d'avoir les tendances d'achat. On a aussi
02:27 les données venant du web, ce qu'on appelle web scrapping qui va pomper toutes les données des
02:31 sites de e-commerce. C'est très utile notamment pour anticiper l'inflation par exemple. Et si
02:35 vous arrivez à anticiper l'inflation, vous arrivez à anticiper les décisions des banques centrales,
02:39 à peu près. On va dire qu'il y a une marge d'erreur assez importante mais quand même ça aide. Et à
02:46 l'époque de ma première vidéo en 2020, je vous montrais déjà comment les hedge funds utilisaient
02:51 les données des parkings de supermarchés, quand je dis données c'est images satellites, pour
02:55 anticiper les résultats des chaînes de supermarchés, donc typiquement les Walmart, Target, etc. Je vous
03:02 montrais aussi comment les traders de métaux notamment se servaient d'images satellites pour
03:07 suivre la production de cuivre ou d'aluminium en temps réel. Et je vous avais donné comme exemple
03:11 la fonderie d'aluminium Alta Willa à côté de Dubaï, où on voyait clairement les stocks baisser
03:16 en 2018 et ça uniquement à l'aide d'images satellites. Bien sûr ça s'est beaucoup amélioré,
03:21 c'est extrêmement utilisé aujourd'hui et c'est par exemple très utilisé pour suivre la production
03:26 de voitures électriques. Pourquoi ? Parce que c'est un domaine en plein essor avec une accélération
03:31 énorme, un petit coup de frein actuel, etc. Donc c'est très utile de savoir par exemple où en est
03:38 la production de Tesla. Donc ils surveillent les usines à l'aide d'images satellites et ces images
03:42 satellites permettent de compter le nombre de voitures stockées à l'extérieur de l'usine,
03:47 de voir un peu la production, de voir aussi les arrivées de machines de production, de voir les
03:51 véhicules des employés, etc. Alors évidemment quand on voit tout ça vous pouvez vous dire "mais
03:55 qui a le temps et l'argent de faire ça ?" Bon déjà on va être honnête c'est plus une question
04:00 d'argent que de temps parce que les fournisseurs de ce type de données vous mâchent énormément le
04:05 travail et vous vendent directement par exemple le nombre de voitures dans les parkings de Starbucks
04:09 si c'est ça qui vous intéresse. Ils vont vous l'envoyer sous forme Excel pour quelques milliers
04:14 de dollars. L'analyse est ensuite très rapide, c'est relativement clair. Alors vous avez compris
04:19 l'idée, ces données alternatives permettent d'anticiper les annonces de résultats, d'anticiper
04:25 ce que va donner les prochaines publications de ces entreprises. Et pourquoi est-ce que je vous
04:30 parle de tout ça ? C'est parce qu'en préparant ma dernière vidéo sur Kering, j'ai lu quelques
04:34 analyses soit sur Kering soit sur le monde du luxe en général et je suis tombé sur une analyse de
04:38 Bernstein que j'ai beaucoup aimé parce qu'ici on n'est pas dans la complexité, on n'est pas dans du
04:42 web scrapping, on n'est pas dans les images satellites, on n'est pas dans les données de
04:45 cartes bancaires. Back to basics, ils sont allés compter les clients dans les magasins de luxe et
04:52 ça paraît fou, c'est pourtant une approche que j'aime beaucoup, surtout qu'ils font ça régulièrement
04:55 pour avoir des données comparables et dans le monde entier. Donc ils font ce type d'études de
05:00 temps en temps à New York, Londres, Pékin, Shanghai, Marbella, Madrid, etc. Et dans le rapport que je
05:05 vais vous montrer, ils sont allés en Chine à Chengdu et ils ont visité trois centres commerciaux le
05:11 1er mai. Ce qu'ils ont fait, c'est qu'ils ont compté les clients qui rentrent dans ces magasins de
05:16 luxe et ils ont compté les files d'attente dans les cas où il y en avait. Et ça permet d'avoir
05:20 des points de repères avec les visites précédentes et donc de donner une idée de la santé du luxe,
05:25 de la santé des marques. Et ici on voit déjà une belle reprise depuis octobre 2023, mais on est loin
05:31 des records de janvier et mai 2023 qui étaient vraiment un carton absolu côté luxe. Bien sûr,
05:37 le nombre de données est faible. Par exemple, dans leur visite de ces trois centres commerciaux de
05:41 Chengdu, on parle de 431 personnes. Mais ce qu'il faut voir, c'est que ce qu'on perd en qualité de
05:47 données, on le gagne en instantanéité puisqu'ils vont donner à leurs clients, enfin aux clients de
05:52 Bernstein, une vue en temps presque réel de l'attrait pour les marques de luxe puisque les
05:57 données du 1er mai sont envoyées peu de temps après à leurs clients. Et vous allez avoir combien de
06:03 personnes sont allées dans chaque magasin, combien de personnes ont fait la queue pour payer, etc.
06:07 Et sur ce rapport-là, on voit que la marque Louis Vuitton par exemple est en pleine forme puisqu'elle
06:13 a compté 26% du total des visiteurs. Je ne sais pas comment on peut appeler ça, mais bon, des
06:18 personnes qui sont rentrées dans les magasins. Et c'est d'ailleurs la seule marque où il y avait la
06:22 queue. Le deuxième dans la fréquentation, c'est Dior qui est aussi une marque de LVMH, suivie par
06:28 Gucci, propriété de Kering cette fois-ci. La quatrième marque, enfin la quatrième fréquentation,
06:33 c'était Chanel qui est un groupe privé. Malheureusement, on aimerait bien pouvoir acheter
06:37 du Chanel en bourse. Et enfin, le cinquième, c'était Burberry. Burberry qui en bourse va encore
06:42 plus mal que Kering, en tout cas depuis un an avec une énorme chute de plus de 50%.
06:47 Mais si je prends toutes les marques de LVMH, LVMH a représenté 45% du trafic dans ses trois
06:53 centres commerciaux chinois contre 16% pour Kering. Et l'intérêt de ce genre d'études,
06:59 c'est de comparer avec le passé. Et on voit que depuis 2022, Louis Vuitton trust la première
07:05 place et a détrôné Gucci. Dior est de retour à la deuxième place, on voit la force de LVMH en ce
07:11 moment. Et on comprend pourquoi Burberry a perdu 50% en un an quand on voit qu'ils ont à un moment
07:16 dégringolé de la cinquième à la 37e place. Alors, on a vu qu'ils sont de retour à cette
07:20 cinquième place. On verra si la remontée se voit dans les performances boursières futures.
07:26 Ce qui est sympa aussi, c'est de voir des marques un petit peu plus petites, mais qui sont en forme,
07:30 typiquement Prada et Tiffany. Tiffany encore du groupe LVMH qui toutes les deux vont monter de
07:36 26 places dans la fréquentation. Et ensuite, un petit peu plus loin, on a l'Europiana qui est
07:41 propriété de LVMH encore et Miu Miu propriété de Prada qui ont des fortes remontées de plus de 20
07:48 places. Alors, j'ai vraiment envie de féliciter les analystes de Bernstein. J'adore ce type de
07:53 travail. Ça apporte une vraie valeur ajoutée à leurs clients. Et j'ai assez critiqué, je pense,
07:58 les analystes financiers pour ceux qui me suivent depuis un moment pour reconnaître quand ils font
08:01 du bon boulot. Et normalement, à ce niveau-là, vous vous dites bon, le now casting, les données
08:05 alternatives, ça a l'air super, mais apparemment, ça coûte très cher ou bien ça demande beaucoup
08:09 de temps pour avoir toutes ces données ou bien pour compter le nombre de personnes devant les
08:13 magasins. Je ne vais pas aller dans les Champs-Elysées pour voir qui rentrait sort de chaque
08:18 boutique. Vous avez raison, mais vous faites déjà probablement du now casting sans le savoir. Je
08:23 pense sérieusement que si vous êtes employé ou client ou fournisseur d'une entreprise et que vous
08:30 voyez par exemple que je ne sais pas, le carnet de commande est plein, qu'il y a beaucoup moins ou
08:34 beaucoup plus de files d'attente dans une boutique, vous avez quand même de l'avance sur le marché
08:38 parce que ça peut vous paraître stupide, mais je vous garantis que les purs financiers ne jurent
08:43 que par les chiffres. On voit les mouvements à chaque annonce de résultat, donc on voit que ça
08:48 surprend très souvent le marché. Donc les financiers ont très souvent un train de retard.
08:52 Alors il faut évidemment prendre en compte la dimension de l'entreprise. Si vous voyez moins
08:57 de files d'attente au Starbucks en bas de chez vous, ça ne veut pas dire que les 38 951 Starbucks
09:02 dans le monde ont moins de clients, mais voilà, ça peut vous donner un indice. Je trouve qu'on a
09:07 quand même beaucoup moins d'inside, beaucoup moins d'informations si vous êtes un client que si vous
09:12 êtes typiquement fournisseur. Alors ça dépend de la taille du client. Si vous êtes un client
09:16 particulier, évidemment vous avez peu d'informations parce qu'en général c'est sur une seule boutique,
09:20 voilà, mais si vous êtes un client dans le B2B, vous voyez bien où en sont vos différents
09:25 fournisseurs et vous voyez ceux qui luttent, ceux qui sont obligés de casser les prix et ceux qui
09:30 au contraire n'arrivent pas à délivrer parce qu'ils ont des problèmes de production, ils n'arrivent
09:34 pas à tenir la hausse de production par exemple. En tant qu'employé aussi, ça dépend vraiment où
09:39 vous êtes dans une entreprise, mais globalement vous pouvez sentir au niveau des commandes,
09:43 ça dépend comme je le disais beaucoup de où vous êtes, mais si vous êtes bien placé,
09:47 vous pouvez voir à quel point le carnet de commandes est plein ou est en train de se vider,
09:51 donc vous pouvez vraiment avoir des données qui sont beaucoup plus instantanées que ce qu'on a
09:56 en bourse classiquement. Est-ce que vous avez déjà eu ce type d'informations ? Alors je dis
10:01 informations mais honnêtement c'est beaucoup plus souvent un feeling, c'est un ressenti,
10:04 il y a plus de monde, moins de monde, plus de commandes, vous sentez que le client ou fournisseur
10:08 est un peu plus frileux que dans les discussions, il est un peu plus négatif etc. C'est souvent ce
10:13 type de feeling qu'on peut avoir. Est-ce que ça vous arrive si vous avez la chance de travailler
10:18 dans une... je dis chance, je ne sais pas si c'est une chante spéciale, mais de travailler dans un groupe
10:22 qui est coté en bourse ou d'avoir comme fournisseur ou client des groupes qui sont cotés en bourse,
10:25 est-ce que vous avez déjà vécu ça ? Et pour vous apercevoir quelques mois plus tard que
10:29 finalement votre feeling était bon et que effectivement la société était soit en mauvaise
10:34 santé, plus mauvaise santé que prévu, au contraire en bien meilleure santé que prévu, mettez-moi ça
10:37 en commentaire. Merci encore pour votre fidélité, pour tous vos likes etc. C'est très très sympa.
10:42 Merci encore aussi pour ceux qui m'écoutent en podcast, même s'ils ne verront pas les images
10:46 satellites de cet épisode, ils m'encouragent, enfin vous m'encouragez très souvent, ça me fait
10:51 super plaisir. N'hésitez pas à me mettre des notes 5 étoiles comme vous le faites régulièrement,
10:55 C'est vraiment un gros gros encouragement pour moi. Voilà, merci et à bientôt.