La segmentation comportementale – celle qui part de ce que les gens font plutôt que de ce qu’ils sont sur le papier – Grégory Blay-Desforges en a fait son terrain de jeu quotidien chez Uber Advertising. Et ce qu’il raconte dans cet épisode du Podcast du Marketing, c’est assez difficile à entendre si tu crois encore que ton persona CSP+ femme 35-45 ans te dit quelque chose d’utile.
Grégory, c’est un parcours de vingt ans dans les médias. Google Search, YouTube, le lancement de Pinterest en France, TikTok… et depuis un an et demi, il est le premier employé européen d’Uber Advertising, la régie publicitaire des deux applications Uber VTC et Uber Eats. (Premier employé. En Europe. Le genre de poste où tu construis tout de zéro, sans filet.)
Ce qui m’a arrêté dans cet épisode, c’est pas la technologie. C’est le renversement conceptuel. La plupart des stratégies marketing partent d’une description – âge, sexe, revenus, localisation. Ici, on part d’un comportement observé, réel, daté. La différence, elle est massive. Et pourtant, quand Estelle Ballot lui pose la question, Grégory prend le temps d’expliquer pourquoi même les équipes très rôdées ratent souvent ce virage.
Alors : est-ce que la segmentation comportementale est réservée aux plateformes à plusieurs dizaines de millions d’utilisateurs ? Ou est-ce qu’il y a quelque chose à reprendre pour ta propre stratégie, même sans data Uber dans les mains ?
Ce que la segmentation classique ne voit pas
Ouvrons les manuels. Page 32, n’importe lequel. Tu trouves quoi ? Une description de persona. Homme, 30-40 ans, urbain, revenus intermédiaires, client ou prospect selon l’historique d’achat. C’est déjà bien. C’est honnête. Mais c’est aussi, fondamentalement, une photo d’identité.
Et une photo d’identité ne dit rien de ce que quelqu’un fait un mardi soir à 19h30.
Grégory pointe directement le problème : la segmentation comportementale ne remplace pas la segmentation classique, elle la complète – mais sur un terrain où la description seule est aveugle. Savoir qu’un utilisateur est CSP+ ne dit pas s’il commande du Red Bull ou du champagne. Savoir qu’il habite Paris 16e ne dit pas s’il va à la salle de sport trois fois par semaine ou s’il fréquente les galeries d’art du Marais.
« Ce n’est pas un segment luxe qui est là. C’est-à-dire, c’est quoi le luxe pour vous ? Parfois quand on n’est pas directement dans le cœur de l’ADN de leur marque, on comprend pas forcément pourquoi telle autre marque est une marque qu’ils regardent avec beaucoup d’intérêt. »
Voilà. Le luxe, ça se définit différemment selon qui tu es. Et donc un segment « luxe » pré-découpé sur étagère, c’est une blague.
Ce que fait l’équipe audience d’Uber Advertising, c’est construire des segments sur mesure pour chaque brief annonceur. Pas de cases prêtes à cocher. Une discussion, une compréhension du persona visé, et ensuite un travail de fouille dans la data – usage Uber Ride, usage Uber Eats, historique de destinations, fréquence de déplacement, lieux visités. Tout ça croisé. C’est ce croisement qui produit quelque chose d’utile. Tu peux d’ailleurs rapprocher cette logique de ce que j’expliquais dans un épisode sur les signaux faibles en marketing – l’idée que le client idéal se trahit dans ses comportements bien avant de lever la main.
Le Luxury Shopper, Dior, et l’aéroport de Roissy
Premier exemple concret. Dior veut toucher ses clients pendant les fêtes. Objectif : les amener à découvrir « l’atelier des rêves », leur boutique de cadeaux de Noël dans un terminal de Roissy.
Approche classique ? Tu achètes de la pub display sur des sites de lifestyle haut de gamme. Tu croises les doigts.
Approche Uber Advertising ? Tu identifies d’abord les utilisateurs qui se sont rendus, dans les semaines précédentes, dans des boutiques Hermès, Cartier, Dior ou dans leurs univers proches. Luxury Shopper – ce que Grégory appelle aussi Luxury Traveler (déplacements vers des aéroports privés, des palaces) et Luxury Lifestyle (restaurants étoilés, galeries d’art, musées). Et tu croises ça avec une donnée en temps réel : cette personne est en ce moment précis dans un Uber en direction du terminal où se trouve la boutique.
« On sait dans quel terminal tu es en train de te rendre et donc on connaît les boutiques qui sont présentes dans ce terminal et on va être capable de te pousser justement qu’est-ce que tu vas trouver. »
Dit comme ça, ça a l’air simple. Mais le truc c’est que Grégory précise quelque chose d’important : cette data de déplacement existe partout dans le monde. Si un utilisateur s’est rendu chez Cartier à Tokyo et dans un palace à Dubaï, Uber le sait. Le segment Luxury ne s’arrête pas à la France. Et la campagne peut toucher cet utilisateur quelle que soit sa localisation actuelle.
C’est là où la segmentation comportementale change d’échelle. Elle n’est plus géographiquement contrainte. Elle suit le comportement.
Red Bull, la salle de sport, et Denzel Washington
Sony Pictures sort The Equalizer pour Noël. Film d’action, Denzel Washington, énergie brute. Le brief est clair : toucher un profil très précis – sans qu’on puisse le décrire précisément par des cases socio-démographiques.
Grégory l’explique avec un certain plaisir (ça se sent dans la transcription) : après discussion avec les équipes Sony, le segment retenu croise deux comportements. Des utilisateurs qui se rendent régulièrement à la salle de sport – la gym au sens déplacement Uber Ride. Et des utilisateurs qui commandent des boissons énergisantes type Red Bull sur Uber Eats.
Franchement, la plupart des planners médias n’auraient jamais eu cette idée. Pas parce qu’ils manquent d’intelligence, mais parce que sans cette data comportementale, le raisonnement s’arrête à « hommes 25-45 ans amateurs de films d’action ».
« On a créé le profil de qui est le client potentiel d’un film tel que The Equalizer. Et donc là, 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. »
C’est exactement ça. La segmentation comportementale ne joue pas dans un seul registre – luxe ou premium. Elle s’applique à n’importe quel persona, du moment que les comportements sont observables. Et ici, la gym + le Red Bull forment un signal composite bien plus fiable qu’un âge ou un code postal. Ce n’est pas très éloigné d’une réflexion sur l’IA prédictive en marketing, qui part du même principe : le comportement passé prédit l’intérêt futur.
segmentation comportementale et timing : l’exemple Canal+
Troisième cas. Celui-là, je l’ai trouvé le plus malin des trois – pas parce que c’est le plus sophistiqué, mais parce que c’est le plus évident en rétrospective.
Canal+ VOD veut acquérir des abonnés. Le moment choisi : les gens qui commandent à manger sur Uber Eats entre 18h et 22h. Pourquoi ? Parce que pendant les 26 minutes de livraison – temps moyen en France, Grégory cite le chiffre précisément – ces personnes sont chez elles, en attente, dans un état mental qu’on pourrait appeler « réceptif au divertissement ». Elles se demandent ce qu’elles vont regarder ce soir.
Canal Brand Factory a créé une vidéo spécifiquement pour ce contexte. Pas un spot TV recyclé. Un contenu natif, avec un jeu de mots « Canap VOD » (tu es dans ton canapé, c’est Canal+), diffusé sur la page post-checkout – le moment où tu attends que le restaurant confirme ta commande.
Les chiffres ? 79% de taux de visionnage. 64% de complétion à 100%. Sur un format vidéo mobile, c’est hors norme. Grégory dit, et il n’a pas l’air de quelqu’un qui exagère : il n’avait jamais vu ça en vingt ans de secteur.
Et pour l’autre exemple – Fortuneo sur les Journey Ads Uber VTC – c’est encore plus frappant : 6 minutes 18 secondes de temps d’exposition. Pour une publicité. La norme MRC pour comptabiliser une « vue », c’est 2 secondes avec 50% des pixels visibles. Là on est à 6 minutes, 100% des pixels. CTR de 4,66% sur format vidéo mobile pour une banque. Contre 0,7% habituellement.
« Ça fait 20 ans que je suis dans le secteur, j’avais vraiment jamais vu ça. »
J’aurais aimé avoir ces chiffres sous la main la dernière fois qu’un client m’a demandé pourquoi il fallait contextualiser une campagne. Ça aurait été plus court que trois slides d’argumentaire.
Le cas Fortuneo : trois personas, trois messages, une campagne
Ce que j’ai retenu de l’exemple Fortuneo, c’est moins les chiffres que la méthode. Ils avaient trois cibles. Et au lieu de faire une campagne générique avec un message moyen qui parle à tout le monde sans toucher personne, ils ont décliné trois segments comportementaux avec trois créas distinctes.
Les étudiants : utilisateurs se rendant vers des campus et des bars en soirée. Message : « On paye votre tournée. » Proposition de valeur : carte bancaire sans frais. Angle créatif : le moment de sortie, l’argent qui manque, la simplicité de l’offre.
Les jeunes professionnels : utilisateurs se rendant vers La Défense tôt le matin. Message : « La bonne nouvelle du matin. » Proposition de valeur : gamme complète de produits financiers. Angle créatif : le départ au travail, l’optimisme du début de journée.
Les voyageurs fréquents : utilisateurs ayant pris un Uber vers un aéroport plusieurs fois dans les trois derniers mois. Message : « Envie de repartir ? » Proposition de valeur : pas de frais bancaires à l’étranger.
Même annonceur, même offre de base. Trois moments de vie différents, trois reformulations du même bénéfice. C’est ça, la segmentation comportementale appliquée jusqu’au bout – elle change pas juste le ciblage, elle change le message. (Et c’est souvent là que ça coince : les équipes font le bon ciblage mais gardent la même créa pour tout le monde.)
Si tu veux aller plus loin sur la logique de persona et de parcours client intégré, l’épisode avec Julien Rio sur les campagnes intégrées pose bien le cadre – et il arrive exactement à la même conclusion par un autre chemin.
Ce qu’on peut vraiment retirer de tout ça
Une limite d’abord, parce que je vais pas te vendre du rêve : ce que fait Uber Advertising repose sur un volume de données que la très grande majorité des entreprises n’aura jamais. Des dizaines de millions de déplacements, des commandes quotidiennes, un compte utilisateur unique qui relie les deux apps. C’est une infrastructure qui prend des années et des centaines de millions d’euros à construire.
Donc non, tu vas pas reproduire le modèle à l’identique. Ce serait honnête de le dire.
Mais le principe, lui, est transposable. La segmentation comportementale – partir de ce que les gens font, pas de ce qu’ils sont – c’est accessible à n’importe quel niveau si tu sais où chercher les signaux. Les pages visitées sur ton site. Les emails ouverts et ceux qui restent fermés. Les produits regardés mais pas achetés. Les questions posées au SAV. Ce sont des comportements. Ils valent bien plus que l’âge déclaré ou le genre dans un formulaire d’inscription.
Ce que Grégory dit sur le persona me rejoint complètement, et je le défends depuis longtemps : un persona qui décrit sans observer les comportements, c’est une fiction. Utile pour les présentations, inutile pour les décisions. L’approche du slow marketing et de l’audience qualifiée part exactement de là – mieux connaître ses gens avant de dépenser pour les toucher.
Et le timing. Ce truc qu’on sous-estime en permanence. On passe un temps fou à se demander qui cibler et pas assez à se demander quand. L’exemple Canal+ le démontre en chiffres : le même message, au bon moment, dans le bon état d’esprit, produit des résultats qui n’ont rien à voir avec une campagne display standard. 6 minutes d’attention vs 2 secondes MRC. Ce n’est pas une optimisation marginale. C’est un changement de catégorie.
Bref. La prochaine fois que tu construis un segment, pose-toi la question autrement : est-ce que je cible une description, ou est-ce que je cible un moment de vie ? Et si tu veux approfondir comment l’IA commence à outiller ce type de raisonnement, l’épisode sur l’impact réel de l’IA en marketing donne des éléments concrets – sans promettre la lune.
