{"id":85659,"date":"2026-03-31T09:00:00","date_gmt":"2026-03-31T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/visionarymarketing.com\/?p=85659"},"modified":"2026-04-07T17:53:38","modified_gmt":"2026-04-07T15:53:38","slug":"segmentation-client-au-dela-des-csp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2026\/03\/31\/segmentation-client-au-dela-des-csp\/","title":{"rendered":"Segmentation client, d\u00e9passer les CSP"},"content":{"rendered":"\n

Les cat\u00e9gories socioprofessionnelles (CSP) ont longtemps constitu\u00e9 la colonne vert\u00e9brale de la segmentation client en France. Or ces nomenclatures, dont on oublie parfois qu’elles ont officiellement chang\u00e9 de nom dans les classifications de l’INSEE d\u00e8s les ann\u00e9es 1980, continuent de structurer les analyses marketing de nombreuses enseignes. C’est ce paradoxe que Philippe Le Magueresse<\/strong>, fondateur d’Oc\u00e9ans et Astrolabe<\/a> et ancien directeur g\u00e9n\u00e9ral adjoint d’OpinionWay, a choisi de mettre au centre d’un webinaire organis\u00e9 avec Visionary Marketing. Son propos est de montrer pourquoi les outils classiques de segmentation masquent autant qu’ils r\u00e9v\u00e8lent, et comment une approche fond\u00e9e sur l’hybridation des donn\u00e9es transforme la connaissance client en levier de d\u00e9cision r\u00e9el.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Segmentation client : pour aller au-del\u00e0 des CSP<\/h2>\n\n\n
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\"Segmentation
Segmentation client<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n
https:\/\/media.blubrry.com\/visionarymarketing_les\/agence.visionarymarketing.com\/files\/podcasts\/2026-03-31-audela-CSP-PLMagueresse.mp3<\/a><\/audio><\/div><\/div>

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Les CSP, un outil de segmentation client d\u00e9pass\u00e9 <\/h3>\n\n\n\n

Le titre du webinaire, \u00ab Segmenter les consommateurs au-del\u00e0 des CSP \u00bb, n’est pas anodin. Si l’acronyme a techniquement \u00e9t\u00e9 remplac\u00e9 par \u00ab PCS \u00bb (professions et cat\u00e9gories socioprofessionnelles), le terme reste d’usage courant dans les directions marketing, par habitude autant que par commodit\u00e9. Le Magueresse ne s’y attarde pas. Ce qui lui importe, c’est de montrer ce que ces cat\u00e9gories ne permettent pas de voir.<\/p>\n\n\n\n

Un cas tir\u00e9 de la distribution alimentaire<\/h4>\n\n\n\n

Il l’illustre avec un exemple concret tir\u00e9 de la distribution alimentaire. La p\u00e9n\u00e9tration d’une enseigne analys\u00e9e selon les d\u00e9coupages traditionnels (sexe, \u00e2ge, statut, r\u00e9gion, cat\u00e9gorie d’agglom\u00e9ration, CSP) donne une image relativement lisse. Les variations autour de la moyenne restent faibles et les \u00e9carts passent sous le radar. Remplacez cette grille par une lecture fond\u00e9e sur les SocioPhases<\/a> (une typologie en neuf classes construite \u00e0 partir des donn\u00e9es ouvertes de l’INSEE \u00e0 la maille Iris, d\u00e9velopp\u00e9e par la soci\u00e9t\u00e9 Oktos<\/a>, voir encadr\u00e9 ci-dessous) et l’image change radicalement. Les variations de p\u00e9n\u00e9tration vont de 1 \u00e0 2,5 selon les classes.<\/p>\n\n\n\n

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\u00ab La moyenne ne d\u00e9crit pas vraiment la r\u00e9alit\u00e9 de la client\u00e8le de cette enseigne. Elle masque des dynamiques tr\u00e8s diff\u00e9rentes. \u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n

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Les SocioPhases expliqu\u00e9es par l’exemple <\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

La maille Iris, unit\u00e9 de base de l’analyse territoriale<\/h4>\n\n\n\n

La maille Iris m\u00e9rite une explication. Unit\u00e9 g\u00e9ographique de r\u00e9f\u00e9rence de l’INSEE, elle regroupe environ 2 000 habitants partageant des caract\u00e9ristiques homog\u00e8nes d’habitat et de population. On peut combiner \u00e0 cette \u00e9chelle des donn\u00e9es de revenus, d’activit\u00e9, de prix de l’immobilier et des r\u00e9sultats de bureaux de vote. Il devient ainsi possible de cr\u00e9er des typologies, non sur la donn\u00e9e d\u00e9clarative, mais sur des comportements et des descripteurs objectifs.<\/p>\n\n\n\n

On obtient ainsi neuf classes qui rendent compte de la r\u00e9alit\u00e9 sociale, territoriale et patrimoniale des Fran\u00e7ais. Ce niveau de pr\u00e9cision ne peut \u00eatre atteint avec les CSP.<\/p>\n\n\n\n

Ruraux en crise, ruralit\u00e9 profonde : quand la nuance change tout<\/h3>\n\n\n\n

L’exemple des deux classes les plus p\u00e9n\u00e9tr\u00e9es par l’enseigne \u00e9tudi\u00e9e illustre la valeur op\u00e9rationnelle de cette approche. \u00ab Ruraux en crise \u00bb et \u00ab ruralit\u00e9 profonde \u00bb pr\u00e9sentent des taux de p\u00e9n\u00e9tration proches (autour de 36 %) et des poids comparables. Pourtant, leur contribution au chiffre d’affaires diff\u00e8re sensiblement, tout comme leur part d’achats r\u00e9alis\u00e9s sous promotion.<\/p>\n\n\n\n

Bases de donn\u00e9es comportementales et m\u00e9taphore du lampadaire<\/h4>\n\n\n\n

La ruralit\u00e9 profonde, financi\u00e8rement plus \u00e0 l’aise, ach\u00e8te moins sous promo. Les ruraux en crise y recourent davantage. Pour un distributeur qui investit massivement dans la promotion, cette distinction n’est pas anecdotique. Elle conditionne directement le retour sur investissement de campagnes enti\u00e8res.<\/p>\n\n\n\n

Les bases de donn\u00e9es comportementales, aussi riches soient-elles, tournent en rond. Ces bases permettent d’expliquer des comportements par d’autres comportements. C’est la m\u00e9taphore du lampadaire. On cherche l\u00e0 o\u00f9 il y a de la lumi\u00e8re, pas n\u00e9cessairement l\u00e0 o\u00f9 se trouvent les r\u00e9ponses. Les typologies g\u00e9osociales apportent ce pas de c\u00f4t\u00e9. Elles offrent une cl\u00e9 de lecture ext\u00e9rieure aux donn\u00e9es internes de l’enseigne. Ce qui permet d’\u00e9clairer les clients avec des variables sans rapport direct avec leurs habitudes d’achat.<\/p>\n\n\n\n

La fragmentation des donn\u00e9es, un probl\u00e8me d’organisation autant que d’outils<\/h3>\n\n\n\n

Si ces approches existent, pourquoi ne sont-elles pas plus largement adopt\u00e9es ? La r\u00e9ponse de Le Magueresse est sans d\u00e9tour. Ce n’est pas une question d’outils. Ce qui fait obstacle, c’est l’organisation et la culture.<\/p>\n\n\n\n

Dans la plupart des entreprises, les fonctions marketing sont d\u00e9coup\u00e9es en silos \u00e9tanches. Connaissance client, activation CRM, communication, relation client. Chaque d\u00e9partement arrive en r\u00e9union avec ses propres indicateurs, ses propres d\u00e9finitions, ses propres logiques.<\/p>\n\n\n\n

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\u00ab On passe 80 % de la r\u00e9union \u00e0 s’aligner sur les chiffres, et il reste tr\u00e8s peu de temps pour d\u00e9cider. \u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Le probl\u00e8me culturel est encore plus profond. Il repose sur une croyance implicite selon laquelle chaque d\u00e9partement, en optimisant ses propres r\u00e9sultats, contribue \u00e0 l’optimum global de l’entreprise. Or dans aucun syst\u00e8me l’optimum global n’est obtenu par la somme des optimums locaux. L’exemple de l’acquisition et de la fid\u00e9lisation l’illustre bien. Une \u00e9quipe acquisition qui r\u00e9alise 120 % de ses objectifs en recrutant des profils inadapt\u00e9s g\u00e9n\u00e8re m\u00e9caniquement une chute du r\u00e9achat. Le probl\u00e8me n’est pas la performance individuelle. C’est l’absence de langage commun.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi en sommes-nous encore l\u00e0 ?<\/h3>\n\n\n\n

Cette situation appelle un commentaire direct. Le secteur de la distribution traverse une crise structurelle s\u00e9v\u00e8re. Les fermetures de commerces de centre-ville se multiplient et plusieurs enseignes de grande distribution affichent des r\u00e9sultats sous pression. Le data marketing existe pr\u00e9cis\u00e9ment pour apporter les r\u00e9ponses que l’intuition ne peut plus fournir seule. Il est donc assez sid\u00e9rant de constater qu’au XXIe<\/sup> si\u00e8cle, des organisations d\u00e9pensent encore 80 % de leur temps de r\u00e9union \u00e0 s’accorder sur la d\u00e9finition d’un indicateur plut\u00f4t que de mettre en \u0153uvre des innovations pourtant disponibles.<\/p>\n\n\n\n

Ce n’est pas un probl\u00e8me de technologie. Les outils existent, les donn\u00e9es sont accessibles en open data et les typologies comme les SocioPhases sont op\u00e9rationnelles. C’est un probl\u00e8me de gouvernance et de culture d’entreprise. Tant que chaque d\u00e9partement optimise son propre p\u00e9rim\u00e8tre sans vision transversale, les arbitrages resteront sous-optimaux et les occasions manqu\u00e9es s’accumuleront.<\/p>\n\n\n\n

Quand l’algorithme devient le manager : la le\u00e7on Amazon<\/h3>\n\n\n\n

La question de l’algorithme-manager n’est pas th\u00e9orique. Dans ses entrep\u00f4ts fran\u00e7ais, Amazon a pouss\u00e9 cette logique \u00e0 son terme. Des scanners enregistraient en temps r\u00e9el chaque geste des pr\u00e9parateurs de commandes, mesurant les temps d’inactivit\u00e9 \u00e0 la seconde et d\u00e9clenchant des alertes automatiques en cas d’\u00e9cart de productivit\u00e9. La CNIL a sanctionn\u00e9 Amazon France Logistique \u00e0 hauteur de 32 millions d’euros fin 2023<\/a> pour surveillance jug\u00e9e excessivement intrusive. Le Conseil d’\u00c9tat a partiellement r\u00e9duit cette amende \u00e0 15 millions en d\u00e9cembre 2025. Tout en reconnaissant le principe de la surveillance algorithmique du travail comme l\u00e9galement encadrable.<\/p>\n\n\n\n

Ce cas illustre une tension r\u00e9elle. L’algorithme peut piloter les t\u00e2ches quotidiennes avec une pr\u00e9cision qu’aucun manager humain ne pourrait atteindre, mais au prix d’une pression continue que les salari\u00e9s peinent \u00e0 absorber. Absent\u00e9isme \u00e9lev\u00e9, turnover important, accidents du travail en hausse dans les entrep\u00f4ts fran\u00e7ais : le bilan social parle de lui-m\u00eame. La donn\u00e9e ne saurait \u00eatre un instrument de contr\u00f4le brut. Elle doit s’inscrire dans une intention manag\u00e9riale, ce qu’illustre pr\u00e9cis\u00e9ment Le Magueresse lorsqu’il rappelle que l’IA ne donne pas le sens.<\/p>\n\n\n\n

La donn\u00e9e ne parle pas d’elle-m\u00eame<\/h3>\n\n\n\n

C’est ici que la segmentation client retrouve sa fonction premi\u00e8re. Non pas d\u00e9crire des populations, mais cr\u00e9er un r\u00e9f\u00e9rentiel partag\u00e9 entre des \u00e9quipes qui, faute de base commune, se parlent sans se comprendre. Comme le formule Le Magueresse, une donn\u00e9e s’interpr\u00e8te, on la contextualise, on lui donne un sens et on la met en relation avec des d\u00e9cisions \u00e0 prendre. La cha\u00eene de transformation (donn\u00e9es, informations, connaissances, d\u00e9cisions) n’est pas automatique. Elle suppose un travail collectif d’interpr\u00e9tation que ni la technologie ni l’IA ne peuvent court-circuiter.<\/p>\n\n\n\n

Ce point m\u00e9rite qu’on s’y arr\u00eate \u00e0 l’heure o\u00f9 les outils d’intelligence artificielle se multiplient \u00e0 un rythme qui d\u00e9passe la capacit\u00e9 d’absorption des organisations. L’IA peut d\u00e9clencher des actions et automatiser des d\u00e9cisions op\u00e9rationnelles, mais elle n’a pas de direction propre. La diff\u00e9renciation entre enseignes ne se jouera pas sur la puissance des algorithmes, auxquels tous auront acc\u00e8s, mais sur la qualit\u00e9 des donn\u00e9es qui les alimentent et sur les intentions que les \u00e9quipes leur assignent.<\/p>\n\n\n\n

Retail, banque, t\u00e9l\u00e9coms : une approche transversale<\/h3>\n\n\n\n

Le Magueresse se garde de cantonner son propos au retail alimentaire, m\u00eame si c’est l\u00e0 que les d\u00e9monstrations sont les plus parlantes. Le principe des SocioPhases s’applique \u00e0 tout secteur qui dispose d’une base de donn\u00e9es clients g\u00e9olocalis\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Dans la banque, la grille permet de d\u00e9composer le produit net bancaire par classe et d’identifier les segments \u00e0 fort potentiel ou \u00e0 risque de d\u00e9crochage. Pour ce qui est des t\u00e9l\u00e9coms, c’est l’ARPU (revenu moyen par utilisateur) qui se pr\u00eate \u00e0 cette lecture. Dans la distribution sp\u00e9cialis\u00e9e, ce sont les comportements d’achat saisonniers ou les r\u00e9ponses aux op\u00e9rations promotionnelles.<\/p>\n\n\n\n

La maille IRIS dans la segmentation client<\/h4>\n\n\n\n

L’int\u00e9r\u00eat de la maille Iris est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0. Elle est assez fine pour coller \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 locale d’un point de vente. Un directeur de magasin dont la zone de chalandise est domin\u00e9e par des classes ais\u00e9es n’a pas les m\u00eames besoins en termes de facing et d’assortiment qu’un homologue implant\u00e9 en zone p\u00e9riurbaine en difficult\u00e9. Les pr\u00e9conisations nationales des centrales d’achat ne peuvent pas rendre compte de cette h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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