Bases de segmentation des marchés de consommation

Une étape majeure du processus de segmentation est le choix d’une base appropriée. À cette étape, les marketeurs cherchent à obtenir une homogénéité interne (similitude au sein des segments) et une hétérogénéité externe (différences entre les segments). Autrement dit, ils recherchent un processus qui minimise les différences entre les membres d’un segment et maximise les différences entre chaque segment. De plus, l’approche de segmentation doit produire des segments pertinents pour la problématique ou la situation marketing spécifique. Par exemple, la couleur des cheveux d’une personne peut être une base pertinente pour un fabricant de shampoing, mais pas pour un vendeur de services financiers. Choisir la bonne base exige une réflexion approfondie et une compréhension de base du marché à segmenter.

(Bases typiques utilisées pour segmenter les marchés)

En réalité, les marketeurs peuvent segmenter le marché en utilisant n’importe quelle base ou variable, à condition qu’elle soit identifiable, mesurable, exploitable et stable. Par exemple, certaines maisons de couture ont segmenté le marché en utilisant la taille des vêtements pour femmes comme variable. Cependant, les bases les plus courantes pour segmenter les marchés de consommation sont : la géographie, la démographie, la psychographie et le comportement. Les spécialistes du marketing choisissent généralement une base unique pour l’analyse de segmentation, même si certaines bases peuvent être combinées avec soin. Par exemple, les données géographiques et démographiques sont souvent combinées, mais d’autres le sont rarement. Étant donné que la psychographie inclut des variables démographiques telles que l’âge, le sexe et le revenu, ainsi que des variables d’attitude et de comportement, il est peu logique de combiner la psychographie avec la démographie ou d’autres bases. Toute tentative d’utiliser des bases combinées nécessite une réflexion approfondie et un fondement logique.

Source: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, License CC BY-SA 4.0. Traduction et adaptation: Nicolae Sfetcu. © 2024 MultiMedia Publishing, L’informatique décisionnelle et l’analyse exploratoire des données dans les entreprises, Collection Sciences de l’information