Les catégories socioprofessionnelles (CSP) ont longtemps constitué la colonne vertébrale de la segmentation client en France. Or ces nomenclatures, dont on oublie parfois qu’elles ont officiellement changé de nom dans les classifications de l’INSEE dès les années 1980, continuent de structurer les analyses marketing de nombreuses enseignes. C’est ce paradoxe que Philippe Le Magueresse, fondateur d’Océans et Astrolabe et ancien directeur général adjoint d’OpinionWay, a choisi de mettre au centre d’un webinaire organisé avec Visionary Marketing. Son propos est de montrer pourquoi les outils classiques de segmentation masquent autant qu’ils révèlent, et comment une approche fondée sur l’hybridation des données transforme la connaissance client en levier de décision réel.

Le titre du webinaire, « Segmenter les consommateurs au-delà des CSP », n’est pas anodin. Si l’acronyme a techniquement été remplacé par « PCS » (professions et catégories socioprofessionnelles), le terme reste d’usage courant dans les directions marketing, par habitude autant que par commodité. Le Magueresse ne s’y attarde pas. Ce qui lui importe, c’est de montrer ce que ces catégories ne permettent pas de voir.

Il l’illustre avec un exemple concret tiré de la distribution alimentaire. La pénétration d’une enseigne analysée selon les découpages traditionnels (sexe, âge, statut, région, catégorie d’agglomération, CSP) donne une image relativement lisse. Les variations autour de la moyenne restent faibles et les écarts passent sous le radar. Remplacez cette grille par une lecture fondée sur les SocioPhases (une typologie en neuf classes construite à partir des données ouvertes de l’INSEE à la maille Iris, développée par la société Oktos, voir encadré ci-dessous) et l’image change radicalement. Les variations de pénétration vont de 1 à 2,5 selon les classes.

« La moyenne ne décrit pas vraiment la réalité de la clientèle de cette enseigne. Elle masque des dynamiques très différentes. »

La maille Iris mérite une explication. Unité géographique de référence de l’INSEE, elle regroupe environ 2 000 habitants partageant des caractéristiques homogènes d’habitat et de population. On peut combiner à cette échelle des données de revenus, d’activité, de prix de l’immobilier et des résultats de bureaux de vote. Il devient ainsi possible de créer des typologies, non sur la donnée déclarative, mais sur des comportements et des descripteurs objectifs.

On obtient ainsi neuf classes qui rendent compte de la réalité sociale, territoriale et patrimoniale des Français. Ce niveau de précision ne peut être atteint avec les CSP.

L’exemple des deux classes les plus pénétrées par l’enseigne étudiée illustre la valeur opérationnelle de cette approche. « Ruraux en crise » et « ruralité profonde » présentent des taux de pénétration proches (autour de 36 %) et des poids comparables. Pourtant, leur contribution au chiffre d’affaires diffère sensiblement, tout comme leur part d’achats réalisés sous promotion.

La ruralité profonde, financièrement plus à l’aise, achète 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 entières.

Les bases de données comportementales, aussi riches soient-elles, tournent en rond. Ces bases permettent d’expliquer des comportements par d’autres comportements. C’est la métaphore du lampadaire. On cherche là où il y a de la lumière, pas nécessairement là où se trouvent les réponses. Les typologies géosociales apportent ce pas de côté. Elles offrent une clé de lecture extérieure aux données internes de l’enseigne. Ce qui permet d’éclairer les clients avec des variables sans rapport direct avec leurs habitudes d’achat.

Si ces approches existent, pourquoi ne sont-elles pas plus largement adoptées ? La réponse de Le Magueresse est sans détour. Ce n’est pas une question d’outils. Ce qui fait obstacle, c’est l’organisation et la culture.

Dans la plupart des entreprises, les fonctions marketing sont découpées en silos étanches. Connaissance client, activation CRM, communication, relation client. Chaque département arrive en réunion avec ses propres indicateurs, ses propres définitions, ses propres logiques.

« On passe 80 % de la réunion à s’aligner sur les chiffres, et il reste très peu de temps pour décider. »

Le problème culturel est encore plus profond. Il repose sur une croyance implicite selon laquelle chaque département, en optimisant ses propres résultats, contribue à l’optimum global de l’entreprise. Or dans aucun système l’optimum global n’est obtenu par la somme des optimums locaux. L’exemple de l’acquisition et de la fidélisation l’illustre bien. Une équipe acquisition qui réalise 120 % de ses objectifs en recrutant des profils inadaptés génère mécaniquement une chute du réachat. Le problème n’est pas la performance individuelle. C’est l’absence de langage commun.

Cette situation appelle un commentaire direct. Le secteur de la distribution traverse une crise structurelle sévère. Les fermetures de commerces de centre-ville se multiplient et plusieurs enseignes de grande distribution affichent des résultats sous pression. Le data marketing existe précisément pour apporter les réponses que l’intuition ne peut plus fournir seule. Il est donc assez sidérant de constater qu’au XXIe siècle, des organisations dépensent encore 80 % de leur temps de réunion à s’accorder sur la définition d’un indicateur plutôt que de mettre en œuvre des innovations pourtant disponibles.

Ce n’est pas un problème de technologie. Les outils existent, les données sont accessibles en open data et les typologies comme les SocioPhases sont opérationnelles. C’est un problème de gouvernance et de culture d’entreprise. Tant que chaque département optimise son propre périmètre sans vision transversale, les arbitrages resteront sous-optimaux et les occasions manquées s’accumuleront.

La question de l’algorithme-manager n’est pas théorique. Dans ses entrepôts français, Amazon a poussé cette logique à son terme. Des scanners enregistraient en temps réel chaque geste des préparateurs de commandes, mesurant les temps d’inactivité à la seconde et déclenchant des alertes automatiques en cas d’écart de productivité. La CNIL a sanctionné Amazon France Logistique à hauteur de 32 millions d’euros fin 2023 pour surveillance jugée excessivement intrusive. Le Conseil d’État a partiellement réduit cette amende à 15 millions en décembre 2025. Tout en reconnaissant le principe de la surveillance algorithmique du travail comme légalement encadrable.

Ce cas illustre une tension réelle. L’algorithme peut piloter les tâches quotidiennes avec une précision qu’aucun manager humain ne pourrait atteindre, mais au prix d’une pression continue que les salariés peinent à absorber. Absentéisme élevé, turnover important, accidents du travail en hausse dans les entrepôts français : le bilan social parle de lui-même. La donnée ne saurait être un instrument de contrôle brut. Elle doit s’inscrire dans une intention managériale, ce qu’illustre précisément Le Magueresse lorsqu’il rappelle que l’IA ne donne pas le sens.

C’est ici que la segmentation client retrouve sa fonction première. Non pas décrire des populations, mais créer un référentiel partagé entre des équipes qui, faute de base commune, se parlent sans se comprendre. Comme le formule Le Magueresse, une donnée s’interprète, on la contextualise, on lui donne un sens et on la met en relation avec des décisions à prendre. La chaîne de transformation (données, informations, connaissances, décisions) n’est pas automatique. Elle suppose un travail collectif d’interprétation que ni la technologie ni l’IA ne peuvent court-circuiter.

Ce point mérite qu’on s’y arrête à l’heure où les outils d’intelligence artificielle se multiplient à un rythme qui dépasse la capacité d’absorption des organisations. L’IA peut déclencher des actions et automatiser des décisions opérationnelles, mais elle n’a pas de direction propre. La différenciation entre enseignes ne se jouera pas sur la puissance des algorithmes, auxquels tous auront accès, mais sur la qualité des données qui les alimentent et sur les intentions que les équipes leur assignent.

Le Magueresse se garde de cantonner son propos au retail alimentaire, même si c’est là que les démonstrations sont les plus parlantes. Le principe des SocioPhases s’applique à tout secteur qui dispose d’une base de données clients géolocalisée.

Dans la banque, la grille permet de décomposer le produit net bancaire par classe et d’identifier les segments à fort potentiel ou à risque de décrochage. Pour ce qui est des télécoms, c’est l’ARPU (revenu moyen par utilisateur) qui se prête à cette lecture. Dans la distribution spécialisée, ce sont les comportements d’achat saisonniers ou les réponses aux opérations promotionnelles.

L’intérêt de la maille Iris est précisément là. Elle est assez fine pour coller à la réalité locale d’un point de vente. Un directeur de magasin dont la zone de chalandise est dominée par des classes aisées n’a pas les mêmes besoins en termes de facing et d’assortiment qu’un homologue implanté en zone périurbaine en difficulté. Les préconisations nationales des centrales d’achat ne peuvent pas rendre compte de cette hétérogénéité.

L’accord récemment signé entre Carrefour et la société Vusion illustre la direction que prend le secteur. Ce partenariat déploie des étiquettes électroniques et des caméras pour piloter la vie du rayon en temps réel. La donnée devient opérationnelle et immédiate, capable de déclencher des réassortiments automatiques, tout en recélant une valeur analytique à plus long terme pour ajuster les assortiments locaux.

Dès lors qu’une enseigne contrôle électroniquement l’affichage des prix, elle dispose d’une réactivité nouvelle pour gérer les produits en fin de vie ou à date limite de consommation courte. Ce n’est pas seulement une opportunité commerciale. C’est aussi une réponse concrète au gaspillage alimentaire.

La même donnée, réutilisée dans une autre temporalité, permet d’affiner les prévisions de production et de réduire les ruptures. « La donnée est un bien non rival. On peut l’utiliser plusieurs fois. Elle ne s’use pas. » Cette propriété, trop souvent négligée, est au cœur de la valeur que Le Magueresse cherche à faire comprendre aux organisations qu’il accompagne.

Quant à savoir si le directeur marketing sera un jour remplacé par un algorithme, question posée en référence à l’ouvrage de Stéphane Amarsy Mon directeur marketing est un algorithme paru il y a une dizaine d’années, la réponse est nuancée. Le directeur marketing sera de plus en plus épaulé par l’intelligence artificielle. Mais c’est à lui, et aux équipes qu’il anime, de définir le projet collectif derrière la marque, d’orienter l’exploitation des outils et de donner une intention aux machines. Ce travail-là, aucun algorithme ne peut le faire à sa place.

La segmentation client, dans ce cadre, n’est pas un outil parmi d’autres. C’est le socle d’un langage commun sans lequel les organisations continueront de s’épuiser à optimiser des silos, pendant que d’autres, plus lucides, auront choisi de tirer dans le même sens.

Les SocioPhases sont une typologie géosociale propriétaire développée par Oktos, société française de data marketing fondée en 1993. Il s’agit de la première typologie construite à la maille Iris en neuf classes et trente sous-classes, représentative des 67 millions de Français et des 50 700 Iris du territoire métropolitain.

Contrairement aux CSP, qui classent les individus selon leur profession déclarée, les SocioPhases décrivent des environnements de vie. Elles combinent les données du recensement INSEE 2022, les valeurs foncières de 2014 à 2024, et les résultats des élections présidentielles 2022 et des législatives 2024. Aucune donnée déclarative n’est utilisée, uniquement des données objectives en open data.

Le principe directeur est la mesure de l’ouverture ou de la fermeture des territoires sur le monde. Cette dimension, absente des typologies classiques, s’avère fortement corrélée aux comportements de consommation, à la sensibilité aux prix, à la réponse aux promotions et à la fidélité aux enseignes.

Oktos propose deux typologies complémentaires. Les ImmoPhases sont axées sur la valeur immobilière des territoires et comptent huit classes. Les OnomaPhases constituent une segmentation générationnelle en cinq classes fondée sur l’analyse de 30 852 prénoms sur 120 ans d’histoire. Les trois typologies peuvent être croisées et intégrées directement dans les bases de données comportementales des entreprises via la clé Iris ou l’adresse postale, dans le strict respect du RGPD.

Philippe Le Magueresse est fondateur d’Océans et Astrolabe, cabinet spécialisé dans la structuration des arbitrages data marketing. Ancien directeur général adjoint d’OpinionWay, où il a dirigé les études marketing avant de développer une activité d’hybridation des données, il accompagne depuis plus de trente ans des organisations (principalement dans le retail, la distribution et les services) dans leur transformation par la donnée. Il intervient également à l’EBG (Electronic Business Group), principal think-tank français sur l’innovation digitale.

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