La segmentation comportementale, tout le monde dit qu’il la fait. Personne ne la fait vraiment. Ce que j’ai entendu dans cet épisode du Podcast du Marketing m’a mis un peu mal à l’aise – pas parce que c’était radical, mais parce que c’était d’une évidence déconcertante qu’on rate collectivement depuis des années. Grégory Blay-Desforges, directeur d’Uber Advertising en Europe (20 ans de médias, ex-Google, ex-TikTok, ex-Pinterest – l’homme a lancé des régies), résume le problème en une phrase : la data qu’on utilise pour segmenter décrit les gens, elle ne les raconte pas.
Et là, franchement, ça cogne.
Parce que la différence entre décrire et raconter, c’est exactement la différence entre une campagne qu’on oublie 3 secondes après l’avoir vue et une campagne avec un CTR de 4,66 % sur un format vidéo pour une banque. 4,66 %. Sur mobile. Quand le standard dans le secteur tourne autour de 0,7 % – et que tout le monde est déjà content à ce niveau-là.
Voilà le sujet. Pas Uber. Pas la régie. La méthode.
Ce que personne ne dit sur le persona classique
Ouvrez n’importe quel manuel de marketing – page 32, comme le dit Estelle Ballot dans l’épisode. Vous allez tomber sur la même chose : femme, 25-45 ans, urbaine, CSP+, peut-être propriétaire. Un tableau Excel avec des cases cochées. C’est propre, c’est auditable, c’est complètement mort.
Le persona descriptif a un problème structurel. Il photographie. Il ne filme pas. Il vous dit qui est la personne à un instant T de son existence administrative, pas ce qu’elle fait le mardi soir à 19h30 quand elle rentre d’une semaine de travail. (Et c’est souvent là que se joue l’achat.)
Pour aller plus loin sur ce sujet, l’épisode sur à quoi sert vraiment le persona pose les bases de façon très concrète – et il complète bien ce qu’on voit ici avec Uber.
Ce qui m’agace dans le débat habituel sur la segmentation, c’est l’opposition bidon entre quantitatif et qualitatif. Les défenseurs du persona socio-démographique disent ‘on a les chiffres’. Les défenseurs du persona qualitatif disent ‘on a la profondeur’. Et pendant ce temps, les deux camps ratent l’usage. Ce que les gens font. Concrètement. Dans leur corps, dans leur journée, avec leur téléphone dans la main.
La segmentation comportementale, c’est ça. Pas une couche de plus sur le persona existant. Un renversement de la logique de construction.
Comment Uber construit une segmentation comportementale sur mesure
Uber a une position assez unique – et il faut l’admettre pour comprendre pourquoi leur méthode est transposable différemment selon les contextes. Ils ont un compte utilisateur unique sur deux applications : Uber Ride (les VTC) et Uber Eats. Ce qui leur donne une vision croisée des déplacements physiques et des comportements de consommation alimentaire. Deux flux de données, deux temporalités, un seul profil.
Grégory Blay-Desforges explique qu’il y a deux niveaux dans cette data :
- La donnée du moment : tu es en train de te rendre quelque part maintenant, tu viens de commander telle boisson il y a 10 minutes.
Et la donnée historique : là où tu es allé les 6 derniers mois, ce que tu as commandé de façon récurrente, les types de lieux que tu fréquentes. C’est cette deuxième couche qui permet de construire des segments solides – et pas des segments préconstitués sur une étagère, mais des segments négociés avec chaque annonceur selon son brief.
« On n’a pas un segment luxe qui est là. C’est quoi le luxe pour vous ? Nous on n’est pas comme ça. Et donc on adapte, on ajuste. »
Voilà. C’est tout. Et c’est vertigineux de bon sens.
L’équipe audience dédiée d’Uber Advertising ne vend pas des boîtes. Elle reçoit un brief, regarde la multitude de données disponibles, et fabrique quelque chose de spécifique. Ce qui implique une vraie conversation sur la définition même de la cible – y compris pour des marques de luxe qui ne regardent pas forcément les mêmes concurrents que vous imaginez.
Le cas Dior à Roissy : la segmentation comportementale en action
Premier exemple concret, et il est bien choisi. Dior voulait toucher des acheteurs potentiels dans les terminaux de l’aéroport Charles de Gaulle – dans le cadre d’un pop-up de Noël, l’Atelier des Rêves. Le Travel Retail, c’est un segment qui existe depuis longtemps dans le luxe. La façon dont Uber l’a abordé, non.
Ils ont construit ce qu’ils appellent en interne les ‘Luxury shoppers’ : des utilisateurs qui se sont rendus physiquement chez Hermès, Cartier, Dior, et d’autres enseignes identifiées, dans les semaines ou mois précédents. Pas des gens qui ont cliqué sur une pub pour du luxe. Des gens qui se sont physiquement déplacés jusqu’à ces boutiques. La différence est énorme.
« Pour les mêmes données, il y a la donnée du moment. Tu es en train de commander telle boisson sur Uber Eats. Et de la même façon sur la mobilité, tu es en train de te rendre à cet événement. »
Et là, en temps réel, quand ces personnes commandent un Uber en direction du Terminal 2E ou du Terminal 1, elles reçoivent le message Dior. Pas de façon générique – ciblées parce qu’elles correspondent au profil comportemental construit sur la donnée historique, activées parce que le moment est juste.
Mais ce qui va encore plus loin, c’est le Luxury Lifestyle. Grégory évoque des gens qui fréquentent des galeries d’art, des restaurants étoilés, certains musées. Des signaux de style de vie qui ne passent pas par l’achat – et qui, pour des marques comme Ponant (croisières haut de gamme), sont parfois plus pertinents que l’historique d’achat direct en boutique.
C’est là que la segmentation comportementale dépasse vraiment l’approche socio-démographique. Un homme de 45 ans qui déjeune régulièrement dans des bistrots étoilés et prend des Uber vers des vernissages privés – vous ne le trouverez jamais dans une case CSP+.
Red Bull, salle de sport et The Equalizer : quand le comportement dessine un personnage
L’exemple Sony Pictures, c’est celui qui m’a le plus surpris. Pas parce qu’il est sophistiqué. Parce qu’il est presque brutal dans sa logique.
Pour la sortie de The Equalizer avec Denzel Washington, il fallait toucher une audience de cinéphiles action – ou plus précisément, comme Grégory le formule avec une franchise que j’apprécie, ‘une clientèle de film badass’. Pas de case socio-demo qui correspond à ça. L’âge ? Peut-être. Le genre ? Probablement. Mais rien de précis.
Alors Uber a croisé deux signaux comportementaux : les utilisateurs qui se rendent régulièrement en VTC dans des salles de sport, ET qui commandent des boissons énergisantes type Red Bull sur Uber Eats. Les deux ensemble. Pas l’un ou l’autre.
« On a créé le profil de qui est le client potentiel d’un film tel que The Equalizer. On est loin des hôtels 5 étoiles et des galeries d’art mais de la même façon, il y avait un besoin de cibler une clientèle très spécifique. »
Ce qui m’a frappé dans cet exemple – enfin, ce que j’aurais voulu qu’on me montre en formation il y a 15 ans – c’est que personne n’a cherché à décrire cet utilisateur. On a cherché à reconstituer son quotidien par les traces qu’il laisse dans deux applications. Pur comportemental. Zéro déclaratif.
Et le résultat tient dans deux comportements observables : il se déplace vers un lieu d’effort physique, il consomme de l’énergie artificielle. C’est un personnage. Pas une statistique.
Pour les équipes marketing qui travaillent leurs personas, c’est une leçon directe. Si vous voulez comprendre les signaux faibles de vos clients idéaux, il faut regarder les comportements périphériques – pas les comportements centraux qu’ils vous déclarent dans vos surveys.
Netflix, Canal+ et le marketing du moment : 6 minutes 18 secondes d’attention
Le cas Fortunéo mérite qu’on s’y arrête parce que les chiffres sont franchement difficiles à croire. Pas ‘beaucoup mieux que la moyenne’ – d’un autre ordre de grandeur.
Le contexte : Fortunéo voulait toucher des étudiants. Produit financier, audience jeune, peu d’argent disponible, zéro appétence a priori pour une pub de banque. Le segment construit par Uber : des utilisateurs qui se rendent vers des campus universitaires, des bars, des lieux de sortie nocturne. Et la créa ? ‘On vous paye la tournée.’
Résultat : 6 minutes 18 secondes de temps d’exposition. Pour comparer – et c’est Grégory qui donne le chiffre, pas moi – le standard MRC pour une vue, c’est 2 secondes avec 50 % des pixels visibles. Là, on parle de 100 % des pixels, 6 minutes 18. CTR de 4,66 % sur format vidéo mobile pour une banque, contre une moyenne sectorielle autour de 0,7 %.
Pourquoi ces chiffres ? Grégory donne une explication simple :
« Ton Uber, c’est une activité. Tu étais en train de faire quelque chose, tu te déplaces pour aller faire autre chose et là tu es dans un entre-deux où tu es réceptif si on te pousse le bon message, la bonne proposition de valeur, le bon contenu. »
L’entre-deux. Le moment suspendu. C’est ça le marketing du moment – pas juste ‘cibler en temps réel’, mais identifier les moments de disponibilité mentale dans la journée des gens. Un trajet en VTC, c’est un moment structurellement différent du scroll sur un feed social. Il n’y a rien d’autre à faire. Et pendant ce trajet, il n’y a qu’un seul annonceur – exclusivité totale pendant toute la durée du trajet.
Pour Netflix et Canal+, la logique est similaire mais encore plus précise sur le moment : les utilisateurs qui commandent à manger entre 18h et 22h sont, par définition, en train de préparer une soirée chez eux. Canal VOD a joué le jeu jusqu’au bout avec une créa baptisée ‘Canapé VOD’ (oui, c’est écrit comme ça) qui mettait visuellement la personne dans son canapé. Taux de visionnage de 79 %. Taux de complétion à 100 % de 64 %. Ce n’est plus de la publicité qu’on subit – c’est une suggestion qu’on attend presque.
La segmentation comportementale n’est pas qu’une technique de ciblage plus fine. C’est une philosophie de la réceptivité.
Ce qu’on peut retenir quand on n’a pas les données d’Uber
La question qui se pose immédiatement, et Estelle Ballot la pose dans l’épisode avec beaucoup d’honnêteté : est-ce que tout ça est applicable quand on n’est pas assis sur 100 millions de trajets en VTC et autant de commandes Uber Eats ?
Clairement, non – pas de la même façon. Et c’est la limite que j’assume ici.
Mais le principe, lui, est transposable. La segmentation comportementale ne requiert pas les données d’une super-app pour exister. Elle requiert de poser une question différente au départ : pas ‘qui est mon client’, mais ‘qu’est-ce que mon client fait juste avant, juste pendant, juste après avoir besoin de moi ?’
Vos données CRM contiennent des comportements. Votre historique d’email contient des comportements (qui ouvre à quelle heure, qui clique sur quoi). Vos données de navigation contiennent des comportements. La question c’est de savoir si vous les lisez comme des descriptions ou comme des indices de moment et d’intention.
Pour les équipes qui travaillent sans budget conséquent – et c’est souvent le cas – l’épisode sur la stratégie marketing sans budget avec Patrice Barbesier montre que la précision du ciblage compense souvent la quantité de moyens. Même logique, autre échelle.
Et si vous réfléchissez à automatiser une partie de ce travail de segmentation, les outils existent – l’épisode sur les automatisations marketing avec Zapier et Make donne des pistes concrètes pour structurer des workflows basés sur les comportements observés.
Ce que j’aurais aimé entendre dans l’épisode – et qui manque un peu – c’est le coût d’entrée chez Uber Advertising. On parle de ciblage sur mesure avec une équipe audience dédiée : c’est clairement pas un budget PME. Mais Grégory l’admet indirectement en disant que la méthode est la vraie leçon, pas la plateforme.
La segmentation comportementale comme philosophie de travail, ça commence dans vos conversations avec vos clients. Pas dans votre outil analytics.
Pour aller plus loin sur la construction d’une stratégie orientée client, les 5 compétences marketing essentielles à maîtriser posent un cadre utile – et la compréhension de l’audience y tient une place centrale. Et si vous voulez aller chercher de nouveaux clients avec ce prisme comportemental, les 10 stratégies pour attirer ses futurs clients valent le détour.
La segmentation comportementale n’est pas une nouveauté théorique. C’est juste qu’on a toujours préféré la commodité d’un tableur bien rempli à l’inconfort d’observer vraiment les gens. Uber Advertising a construit une régie entière sur cet inconfort. Les chiffres sont là.
