Mythe de la Segmentation

L’idée est contre-intuitive et pourtant solidement établie : au sein d’une catégorie, les marques concurrentes vendent quasiment aux mêmes gens. Coca et Pepsi, Mercedes et BMW, Waitrose et Lidl partagent des bases d’acheteurs presque identiques sur les profils démographiques et attitudinaux. La « segmentation de marque » - l’idée qu’une marque posséderait son propre type d’acheteur, distinct de celui du concurrent - n’existe quasiment pas.

Ce constat n’est pas une opinion. Il vient d’Andrew Ehrenberg, qui a passé des décennies à analyser des données d’achat multi-catégories, et il est repris depuis par Byron Sharp à l’Ehrenberg-Bass Institute et par Les Binet. La régularité tient sur des centaines de marques et de catégories : quand on compare les acheteurs de deux marques rivales, les différences sont marginales - un ou deux points - jamais structurantes.

Cette page traite d’une chose précise : pourquoi la segmentation des bases d’acheteurs est un mythe, et ce que ce mythe coûte quand on bâtit sa machine marketing dessus. Elle ne dit pas qu’il faut arrêter de réfléchir à son positionnement - distinguer où l’on joue et sur quel attribut reste un exercice légitime. Elle dit qu’il ne faut pas confondre cet exercice mental avec une lecture du marché réel.

L’essentiel en 4 points

• Au sein d’une catégorie, les bases d’acheteurs des marques concurrentes se ressemblent : la segmentation de marque n’existe quasiment pas.
• On grandit en recrutant largement tous les acheteurs de la catégorie, pas en « possédant » un segment étroit.
• Le narrow targeting fait monter les CPM et exclut mécaniquement les futurs acheteurs : c’est payer pour rester petit.
• Ce qui est réellement adressable, c’est la situation d’usage - le job, le moment d’achat - pas le profil du buyer.

Ce que disent les données

Le cas le plus net vient de l’analyse d’une catégorie entière. En croisant tous les acheteurs de whisky avec chaque critère démographique, de style de vie et attitudinal, Les Binet et Sarah Carter (How not to Plan, chapitre « Your buyers are not my buyers ») ne trouvent, après correction du data mining, aucune différence significative entre les acheteurs des grandes marques de blended. La seule segmentation qui tienne est celle de la sous-catégorie - blend contre single malt - et même là les profils se chevauchent largement.

“Brand segmentation hardly exists, if at all.”

Andrew Ehrenberg, cité dans How not to Plan

Pourquoi le mythe persiste-t-il alors ? Trois forces. Les instituts d’études ont intérêt à vendre des clusters mémorables - les « Muesli Mums » se vendent bien - et les méthodes de clustering produisent toujours des segments, même quand il n’y en a pas. Un segment est cognitivement confortable : c’est un objet maîtrisable, présentable en comité. Et chacun se croit l’exception : « ma catégorie est différente ».

Positionner n’est pas lire le marché

Il faut distinguer deux usages du mot segmentation, car le débat se trompe souvent de cible. La segmentation comme exercice de positionnement - clarifier où l’on joue, à qui l’on parle, sur quel attribut relatif (KitKat et la pause, Volvo et la sécurité) - est un outil de brief stratégique utile, en amont. La segmentation comme lecture du marché - prétendre que la base d’acheteurs réelle se découpe en personas distinctes - est le mythe.

On ne demande donc pas aux fondateurs d’arrêter de segmenter intellectuellement. On leur demande de ne pas extrapoler que leur base d’acheteurs est segmentée comme la pensée stratégique qui l’a précédée. Faire le travail de positionnement, oui ; cibler démographiquement les segments produits par l’exercice, non.

Du mass marketing sophistiqué, pas du ciblage à l’aveugle

La vraie distinction n’oppose pas le mass marketing au ciblage, mais le fait de réagir à une hétérogénéité réelle et opérante (langue, géographie, format) plutôt qu’à des personas inventées.

“Coca-Cola advertises in English in Australia and Spanish in Spain. This is sophisticated modern mass marketing.”

Byron Sharp, Marketing: Theory, Evidence, Practice

Les garde-fous sont concrets : vérifier les chiffres absolus - un index de 150 sur 5 % de la base n’est pas une opportunité -, chercher à toucher tous les acheteurs de la catégorie en distribution comme en communication, et piloter au profit total plutôt qu’au taux de réponse d’une cible étroite.

Le piège RFM, version « data-driven » du mythe

Le ciblage RFM (Recency, Frequency, Monetary) sur base CRM paraît rigoureux mais inverse la mécanique de croissance : il vise ceux qui ont déjà acheté récemment, souvent et beaucoup - des clients qui auraient acheté de toute façon. Le taux de réponse est flatteur, mais l’apport incrémental - l’écart par rapport à un groupe contrôle - est faible, voire négatif : on ne fait qu’avancer du chiffre d’affaires futur.

“RFM targeting does nothing whatsoever to grow the customer base of the brand.”

Byron Sharp, Marketing: Theory, Evidence, Practice

Le diagnostic tient en une question : les modèles de scoring intègrent-ils un test contrôle/exposition ? Sans lui, le « lift » mesuré est un artefact de sélection (voir Attribution et Rosser Reeves Effect).

Ce qui est segmentable : la situation, pas le buyer

S’il existe une segmentation utile, elle part de la situation plutôt que du profil. L’approche Jobs-to-Be-Done définit le marché par le job que l’acheteur cherche à accomplir : la même personne boit un café énergisant le matin et une tisane le soir. Surtout, le job redessine la carte concurrentielle - analyser « s’endormir naturellement » place une banane en concurrence avec la mélatonine et les tisanes de valériane, pas avec les pommes. C’est ce que défend Tony Ulwick dans l’épisode de Sleeping Barber consacré à une meilleure façon de segmenter les marchés : on cartographie des situations et des résultats attendus, pas des personas figées.

Si ta scale-up plafonne aujourd’hui

Le pattern typique : définir un ICP, construire des personas, segmenter Meta et Google dessus, optimiser toute la machine pour eux. Le plafonnement est alors mécanique - on a maximisé ce qu’on pouvait tirer du segment exploitable, et la croissance suivante exige justement les acheteurs hors-segment, contre lesquels la machine est calibrée.

1. Mesure ta base réelle contre l’ICP fantasmé.

Souvent l’ICP ne recouvre que 30-40 % des acheteurs ; les 60-70 % restants sont « hors profil » mais bien réels et payants. La segmentation est une narration, pas un fait.

2. Ce qui est adressable, c’est la situation, pas le buyer.

Marketing Architects rapporte le cas de Stuffies (peluche) : la marque cible « évidemment » les enfants - échec ; l’acheteuse réelle, découverte par le test marché, est la grand-mère. La leçon n’est pas « cibler les grands-mères » mais viser le moment d’achat cadeau, qui touche bien au-delà du segment démographique.

3. Le narrow targeting s’auto-inflige une inflation des CPM.

Plus on cible étroit, plus les enchères montent, et la donnée tierce est chère autant qu’imprécise.

“You might just be better off going broader, paying less, and reaching more potential buyers.”

Marketing Architects, No More Mild Marketing

4. Les données d’audience tierces ne valent pas mieux que le hasard.

Sur une étude à grande échelle (décideurs IT américains), viser une cible via des données tierces ne fait pas mieux que la sélection aléatoire ; les données first-party et le ciblage contextuel des éditeurs, eux, surpassent largement les deux. La résistance est surtout culturelle - « it feels better to select that than to target contextually ». C’est mesurable par A/B test.

5. La segmentation est passée des ad sets au créatif.

Comme le note Jon Loomer, « the levers you pull related to targeting are found in the ads now » : consolider les ad sets et laisser le créatif faire le tri matérialise la thèse d’Ehrenberg (voir Meta Ads).

Pour aller plus loin

• Distinctivité vs Différenciation - pourquoi une marque se rend mémorable par ses codes propres, sans avoir à cibler ni « différencier » un segment.
• Disponibilité Mentale - l’objectif réel : être présent à l’esprit de l’ensemble des acheteurs de la catégorie, pas d’un persona.
• Meta Ads - le shift qui déplace la segmentation des ad sets vers le créatif, et comment piloter la régie en conséquence.
• Performance Plateau - pourquoi le ciblage segmenté plafonne dès que le sous-pool d’acheteurs exploitables s’épuise.

Sources

• Andrew Ehrenberg, Ehrenberg-Bass Institute. Travaux fondateurs sur l’absence de segmentation des bases d’acheteurs (analyses multi-catégories).
• Les Binet & Sarah Carter, How not to Plan: 66 ways to screw it up, chapitre « Your buyers are not my buyers ».
• Byron Sharp, How Brands Grow.
• Byron Sharp, Marketing: Theory, Evidence, Practice, ch. 2 et ch. 6.
• Marketing Architects, podcast How to attract new customers (cas Stuffies).
• Marketing Architects, podcast No More Mild Marketing.
• Marketing Architects, podcast Nerd Alert: How to Reach the ‘Right’ Customers.
• Sleeping Barber, podcast SBP 061: A Better Way To Segment Markets (Tony Ulwick, Jobs-to-Be-Done).
• Jon Loomer, The Case for Removing Audience Suggestions.

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