NP6 Consulting est la première société en France à appliquer les méthodes de Recherche Opérationnelle dans le domaine du marketing. Consultez notre support et (re)découvrez à travers le témoignage du Groupe PSA ces différentes techniques.

1. © 2018 NP6 –STRICTEMENT CONFIDENTIEL – NE PAS DIFFUSER
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NP6 révolutionne les méthodes
de segmentation !
Avec le témoignage de

2. © 2018 NP6 –STRICTEMENT CONFIDENTIEL – NE PAS DIFFUSER
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#PrintempsEtudes@NP6_Group

3. SALES & MARKETING OFFICE
PAULINE FAYE & SOPHIE BARBEOC’H
Contexte, objectifs et définition
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 Le marché automobile change : évolution des usages et des attentes de la clientèle, innovations
technologiques  besoin d’un outil d’analyse de la clientèle
 L’objectif de la segmentation clientèle est d’accompagner les réflexions stratégiques et les actions
opérationnelles du groupe PSA
 Une segmentation clientèle
 Basée sur les attitudes envers l’automobile, les usages, les aspirations individuelles, les valeurs et les
styles de vie
 Quantitative, l’évolution des segments de clientèle est suivie annuellement.
 Mondiale pour faciliter la communication entre les différentes régions
 Les principaux bénéfices
 Définir le positionnement des nouveaux modèles
 Adapter les communications avant le lancement

4. SALES & MARKETING OFFICE
PAULINE FAYE & SOPHIE BARBEOC’H
Principes de construction
4
Modèle qualitatif Quantification
Un modèle qualitatif élaboré à partir
d’enquêtes qualitatives dans plusieurs pays
 structure transversale en 9 segments
regroupant des sous-segments locaux
Un étude quantitative ad’hoc
spécifique a permis de quantifier
les segments et les sous-
segments dans chaque pays
MAIS…
Valeurs,Styledevie
Attitudes automobiles
Valeurs,Styledevie
Attitudes automobiles
% %
% %
%
%
% % %

5. SALES & MARKETING OFFICE
PAULINE FAYE & SOPHIE BARBEOC’H
Problématique
 Comment projeter les variables nécessaires de l’enquête ad hoc dans l’enquête annuelle ?
 Comment reconstituer les segments de clientèle dans l’enquête annuelle ?
5
 L’étude ad’hoc spécifique ne peut pas être menée tous les ans….
 Une autre étude quantitative est menée annuellement au sein du groupe dans différents pays.
 Certaines questions sont communes aux deux études quantitatives : l’étude spécifique et
l’étude récurrente.
→ COMMENT UTILISER L’ENQUETE ANNUELLE POUR RECONSTITUER ET QUANTIFIER LES
SEGMENTS DE CLIENTELE TOUS LES ANS ?

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Comment projeter les variables nécessaires
de l’enquête ad hoc dans l’enquête annuelle ?

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La démarche
PÉRIMÈTRE
COMMUN
CONSOLIDATION MODÉLISATION
PREDICTIVE
APPLICATION DU
MODÈLE
ÉTAPE 1 ÉTAPE 2 ÉTAPE 3 ÉTAPE 4

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Etape 1 :
Définition d’un périmètre d’observation commun aux 2 études
Enquête annuelle Enquête ad ’hoc
Même périmètre temporel
2008
2018
Mêmes modèles de véhicules
Base de l’enquête ad’ hocBase de l’enquête annuelle
Variables
communes
Variables
communes
Attentes vis-
à-vis de la
voiture
Valeurs
et style
de vie
? ?

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Etape 2 : Consolidation des 2 bases
1 2 3
TYPOLOGIE CANONIQUE CONSOLIDATION 200 CLUSTERS FINAUX
Enquête ad’ hoc
Création de 200 clusters
Enquête annuelle
Affectation de chacun des individus
à l’un des 200 clusters
Composés des individus
issus de l’enquête ad’ hoc
et de l’enquête annuelle

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Etape 3 : Elaboration du modèle par apprentissage
Variables
communes
Attentes vis-à-
vis de la voiture
Valeurs et style
de vie
Minimum
Maximum
Moyenne
Médiane
Minimum
Maximum
Moyenne
Médiane
Minimum
Maximum
Moyenne
Médiane
Modélisation des variables à prédire
en fonction des variables communes
Grands agrégats de chaque cluster
sur les variables communes et les variables à prédire

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Etape 4 : Reconstitution des variables manquantes
APPLICATION DU MODÈLE
Enquête annuelle
Variables
communes
Variables
communes
Attentes vis-à-
vis de la voiture
Valeurs et style
de vie
Enquête annuelle enrichie

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Le challenge à relever
DE L’IMPUTATION
pour prédire une variable
LE DATA EXPANDING
pour prédire plusieurs variables
corrélées
vers
Le choix du modèle dépend
principalement du type de variable à
prédire : régression ou classification
Le modèle doit absolument être robuste sur
tous les croisements et donc respecter les
liens entre les différentes variables à prédire

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Le data expanding avec les méthodes PLS et SVM
Mise en concurrence de ces 2 méthodes pour chaque variable à reconstituer dans l’enquête annuelle.
La méthode retenue est celle donnant les résultats les plus cohérents. Si aucune des 2 méthodes n’est satisfaisante, la variable est exclue.
80% des variables ont été modélisées avec succès dont 65% à partir de l’algorithme SVM et 35% à partir de l’algorithme PLS.
L’esprit
d’aventure
Jeune
Espace
passagers
Taille du
coffre
Confort
Espace
passagers
0,11 0,04 1 0,60 0,52
Taille du
coffre
0,12 -0,04 0,60 1 0,45
Confort 0,12 0,15 0,52 0,45 1
L’esprit
d’aventure
Jeune
Espace
passagers
Taille du
coffre
Confort
Espace
passagers
0,06 0,10 1 0,68 0,70
Taille du
coffre
0,18 0,02 0,68 1 0,50
Confort 0,20 0,29 0,70 0,50 1
L’esprit
d’aventure
Jeune
Espace
passagers
Taille du
coffre
Confort
Espace
passagers
0,00 -0,01 1 0,06 -0,01
Taille du
coffre
0,05 -0,01 0,06 1 0,02
Confort 0,01 0,04 -0,01 0,02 1
Enquête annuelle SVMEnquête ad’ hoc Enquête annuelle PLS
Corrélations entre les attentesCorrélations entre les attentes Corrélations entre les attentes

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Comment reconstituer les
segments de l’enquête ad hoc ?

15. © 2018 NP6 –STRICTEMENT CONFIDENTIEL – NE PAS DIFFUSER
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Affectation des individus aux 9 segments
Segment 3Segment 2Segment 1
Segment 6Segment 5Segment 4
Segment 7 Segment 8 Segment 9
Variables
communes
Attentes
vis-à-vis de
la voiture
Valeurs et
style de vie
Enquête annuelle enrichie

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Le challenge à relever
Les segments reconstitués doivent
être les plus différents possibles
Les individus d’un même segment
doivent être les plus proches possibles
Les segments reconstitués issus de l’enquête annuelle doivent être les plus proches de ceux de l’enquête ad hoc.
Il faut donc optimiser la répartition des segments :
Certains segments n’existent
pas dans certains pays
Tous les individus de même
type doivent se retrouver dans
le même segment
Le poids final de chaque segment
doit être le plus proche possible
du poids de l’enquête ad hoc
Tout en respectant les contraintes suivantes :

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La solution : la Recherche Opérationnelle
La Recherche Opérationnelle est une discipline des mathématiques qui permet de résoudre des
problèmes d’optimisation sous contraintes par des algorithmes d’approximation (méta-heuristiques).
NP6 dispose d’une équipe de docteurs spécialisés en Recherche Opérationnelle
et utilise le logiciel Local Solver pour la résolution de problèmes.

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Illustration des résultats obtenus
Ecologique
Innovante
Jeune
Luxieuse et prestigieuse
Sportive
Classique et traditionelleSûre et fiable
Coût d'entretien et de consommation
Prix d'achat
Economique, simple et pratique
Fonction utilitaire
Comparaison des écarts à la moyenne des différentes attentes sur le segment 6, entre l’enquête ad’ hoc et l’enquête annuelle
Enquête ad ‘ hoc
Enquête annuelle

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Illustration des résultats obtenus
10,6 13,2
9,0
8,9
15,6 14,6
22,8 14,7
22,8
14,4
10,6
20,1
1,1
2,6
3,7
2,3
3,8
9,
Enquête annuelle Enquête ad’ hoc
Segment 3Segment 2Segment 1
Segment 6Segment 5Segment 4
Segment 7 Segment 8 Segment 9
Poids des 9 segments, pour un pays, entre l’enquête ad’ hoc et l’enquête annuelle

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