Un critère de segmentation est un attribut ou une variable utilisé pour diviser une population ou un marché en segments distincts et homogènes, dont les membres partagent des besoins ou des comportements proches.
Sur les marchés de particuliers, les critères se rangent habituellement en quatre familles. Les critères géographiques portent sur la région, la taille de la commune ou le climat. Les critères démographiques portent sur l’âge, le sexe, le revenu ou la composition du foyer. Les critères psychographiques décrivent les valeurs, le style de vie et les centres d’intérêt. Les critères comportementaux mesurent la fréquence d’achat, l’ancienneté, l’usage du produit ou la réponse aux sollicitations. Sur les marchés professionnels, on mobilise plutôt le secteur d’activité, la taille de l’entreprise, l’usage du produit et le mode de décision d’achat.
Un critère se caractérise par sa source (déclaration, transaction, donnée acquise), sa forme (liste de valeurs ou mesure continue découpée en tranches) et son taux de renseignement dans la base. Il peut être fixé a priori, avant toute analyse, ou révélé a posteriori par une méthode statistique comme l’analyse des clusters ou l’arbre de segmentation. Plusieurs critères croisés forment une segmentation multicritère. La segmentation RFM, fondée sur la récence, la fréquence et le montant des achats, en est un exemple courant.
Le critère de segmentation se distingue du critère de ciblage, qui sélectionne les destinataires d’une action précise. Le premier décrit la structure d’un marché, le second applique un choix à une campagne. Il se distingue aussi du persona, portrait type qui incarne un segment déjà formé. Il sert en marketing stratégique, pour l’analyse des segments de marché, et en marketing opérationnel, pour organiser une base de données marketing.
Les quatre familles classiques, que reprend le manuel libre Introduction to Marketing (Pamela Ip, 2024), servent à inventorier les critères. Elles ne disent rien de leur valeur. Pour la juger, nous recommandons d’appliquer aux segments obtenus les cinq conditions que le manuel Principles of Marketing d’OpenStax (2023) résume par l’acronyme ADAMS : accessible, différenciable, actionnable, mesurable, substantiel. Un critère qui crée des groupes très différents, mais impossibles à joindre séparément, n’a pas d’usage opérationnel.
Une erreur de lecture fréquente consiste à segmenter sur ce qui est facile à obtenir. L’âge et la région figurent dans la plupart des bases de particuliers. À notre avis, ils expliquent pourtant moins souvent les écarts d’achat que l’usage du produit ou le besoin exprimé. Nous recommandons donc une segmentation à deux étages. Le premier forme les segments avec les critères qui expliquent le comportement. Le second décrit chaque segment avec des critères accessibles, utiles pour choisir un média ou un canal.
Trois mesures suffisent à piloter un critère. L’écart de comportement entre segments, par exemple sur le taux de réponse ou la valeur à vie du client, montre s’il discrimine. La stabilité, c’est-à-dire la part des clients qui changent de segment d’une période à l’autre, montre s’il est durable. Le taux de renseignement montre s’il est exploitable sur toute la base. Un critère discriminant mais renseigné pour une minorité de clients sert à l’étude, pas à l’action.
Un critère rattaché à une personne identifiable est une donnée personnelle, soumise au RGPD. La CNIL rappelle, dans sa définition des données sensibles, que le règlement européen en interdit en principe la collecte et l’utilisation, sauf exceptions comme le consentement explicite. Sont visées notamment la prétendue origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses, la santé et l’orientation sexuelle. Un critère qui en déduit une, comme un état de santé tiré des achats, demande une analyse juridique avant tout usage.
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Le critère de segmentation découpe un marché ou une base en groupes homogènes. Le critère de ciblage sélectionne, pour une action donnée, les personnes qui la recevront. Le premier sert à comprendre la structure de la clientèle et à fixer des priorités. Le second sert à extraire une liste ou une audience.
Un même attribut peut jouer les deux rôles. L’ancienneté de client peut définir des segments, puis servir de filtre pour une relance. Critère pratique : si la variable doit rester stable sur plusieurs mois et structurer des plans d’action, traitez-la comme un critère de segmentation.
Partez de la décision que la segmentation doit éclairer, puis retenez les critères qui expliquent le comportement concerné. Dressez la liste des variables disponibles avec leur source, leur date de mise à jour et leur taux de renseignement. Écartez celles qui sont renseignées pour une minorité de clients.
Testez ensuite chaque critère seul : comparez le taux d’achat ou le panier moyen entre ses modalités. Gardez les deux ou trois plus discriminants et vérifiez que chaque segment croisé conserve un effectif suffisant pour une action distincte.
Comparez un comportement mesuré entre les modalités du critère. Si le taux d’achat, le panier moyen ou le taux de réponse varie peu d’un groupe à l’autre, le critère discrimine mal. Un écart net et répété sur plusieurs périodes indique au contraire un critère utile.
Exprimez l’écart sous forme d’indice : le taux du groupe divisé par le taux moyen, multiplié par 100. Vérifiez ensuite que l’écart tient sur une seconde période ou un second échantillon. Un critère qui ne discrimine qu’une seule fois relève souvent du hasard.
Évitez d’abord les critères qui révèlent une donnée sensible : santé, opinions politiques, convictions religieuses, orientation sexuelle. Leur utilisation est interdite en principe par le règlement européen, sauf exceptions comme le consentement explicite. Méfiez-vous aussi des critères qui les déduisent indirectement, par exemple à partir des achats.
Écartez ensuite les critères peu renseignés, ceux qui ne sont jamais mis à jour et ceux qu’aucune équipe ne peut actionner. Un critère que l’on ne sait ni mesurer ni utiliser alourdit la base sans éclairer aucune décision.
Fixez les critères à l’avance lorsque vous savez déjà quelles variables distinguent vos clients et que les segments doivent être simples à expliquer. Laissez parler les données, par une analyse des clusters, lorsque la base est riche et que vous ne connaissez pas encore sa structure.
Les deux approches se complètent. Une analyse statistique peut révéler des groupes inattendus, que l’on traduit ensuite en critères simples et stables. Renoncez à l’approche statistique si les variables disponibles sont peu nombreuses ou mal renseignées : elle ne produira rien de fiable.
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