Appinio Research · 07.02.2025 · 12min Temps de lecture
Mieux comprendre le groupe et les marchés cibles, renforcer la fidélisation de la clientèle, faire avancer le développement et évaluer les risques d'un lancement de produit - tout cela est possible, car l'étude de marché dispose pour cela d'un outil puissant dans son répertoire : l'analyse en cluster. Celle-ci permet de saisir des modèles et des corrélations dans de grandes quantités de données.
Nous vous montrons dans cet article ce qu'est l'analyse en cluster, d'où elle vient, quels sont ses avantages pour les études de marché et les entreprises, quelles sont les conditions à remplir pour une analyse et quel est le potentiel de l'analyse en cluster pour votre marketing.
Qu'est-ce qu'une analyse en cluster ?
Dans l'étude de marché, l'analyse en cluster est un véritable multitalent. Cette analyse statistique des données permet de saisir des modèles et des regroupements dans les données qui présentent des caractéristiques ou des propriétés communes. Les points de données ou objets similaires sont rassemblés en groupes homogènes (appelés "clusters"). Grâce à cette subdivision, les entreprises peuvent obtenir des connaissances ciblées sur leurs clients, leurs produits ou leurs marchés et les mettre en œuvre dans des mesures de marketing stratégiques.
Quand l'analyse par grappes est-elle utile ?
Une analyse par clusters fournit aux entreprises des informations précieuses sur le marché et les groupes cibles. Mais quand une telle analyse est-elle la plus judicieuse ? Surtout lorsque les entreprises ont un grand nombre de clients ou de produits et qu'elles souhaitent les répartir en groupes clairs. Cela permet par exemple de mieux cibler les différents segments de clientèle. Parallèlement, l'analyse par clusters favorise le développement de stratégies marketing personnalisées et l'approche de groupes cibles. Enfin et surtout, l'analyse des clusters permet aux entreprises de renforcer leur compétitivité en utilisant plus efficacement leurs ressources et en prenant de meilleures décisions en matière de marketing et de développement de produits.
Une brève histoire de l'analyse en cluster dans l'étude de marché
L'analyse en cluster trouve son origine dans les années 1930. Dans les années 1950 et 1960, différentes approches de l'analyse en clusters ont vu le jour et sont devenues simultanément de plus en plus passionnantes pour les études de marché et le marketing. Les entreprises ont reconnu le potentiel de l'analyse pour segmenter les données clients et identifier les groupes cibles afin de développer des approches sur mesure et des stratégies marketing optimisées.
Avec le triomphe des ordinateurs à partir des années 1980, l'analyse en cluster devient encore plus accessible et efficace. Aujourd'hui, l'analyse en cluster est plus populaire que jamais. Grâce aux innovations technologiques telles que le Big Data, les logiciels statistiques sophistiqués comme SPSS ainsi que l'analyse de données en temps réel basée sur des applications, l'analyse en cluster est devenue indispensable au succès des entreprises - pour comprendre les segments de marché, identifier les besoins des clients et dégager des avantages concurrentiels.
Où utiliser l'analyse en cluster ?
L'analyse en cluster est utilisée dans les études de marché pour répartir les clients ou les données en groupes cibles homogènes, identifier des modèles et des corrélations et pouvoir ainsi développer des stratégies de marketing personnalisées.
C'est pourquoi l'analyse en clusters est également utilisée en dehors de l'étude de marché, partout où une répartition en groupes spécifiques est nécessaire. Par exemple dans le secteur de la santé, où des plans de traitement personnalisés sont élaborés pour des groupes de patients. Dans la finance, les portefeuilles peuvent être optimisés et les risques minimisés. En biologie, l'analyse par grappes aide à identifier des modèles génétiques et des arbres généalogiques afin d'étudier les causes de certaines maladies. Dans les sciences sociales, les groupes de population et les modèles de comportement sont segmentés. Dans le secteur de la planification des transports et de la logistique, l'analyse en grappes permet d'étudier les flux de circulation et de planifier des itinéraires plus efficaces.
Avantages et inconvénients de l'analyse en cluster
L'analyse par grappes offre de nombreuses possibilités pour faire passer les entreprises à un niveau supérieur :
- Identifierdes modèles et des structures dans de grandes quantités de données
- Identifier et segmenter des groupes cibles
- Personnaliser les stratégies marketing et augmenter l'efficacité
- Optimiser les produits et les services
- Constituer une base décisionnelle solide pour la stratégie d'entreprise et le plan marketing
Bien sûr, cette méthode n'est pas parfaite et présente quelques inconvénients :
- Le choix des clusters et de leur nombre peut être subjectif
- Les grands ensembles de données nécessitent des recherches intensives et consomment beaucoup de ressources
- Certains points de données peuvent être aberrants et influencer négativement la formation des clusters
- Les analyses sont parfois basées sur des hypothèses erronées concernant la classification des données.
- Il y a un risque de créer trop de clusters, qui pourraient ne plus être représentatifs.
Les clusters constituent une bonne base de données pour les analyses ultérieures
Les résultats de l'analyse des clusters offrent d'une part d'excellents points de départ pour des mesures de marketing ciblées. D'autre part, les clusters constituent une bonne base pour des études supplémentaires dans le cadre d'une analyse de régression , d'une analyse factorielle ou d'une analyse TURF. Dans le premier cas, on recherche les relations entre les différentes variables, par exemple pour examiner le succès ou l'échec d'une activité de marketing - ou pour comprendre les relations entre les différents segments. L'analyse factorielle, quant à elle, simplifie les ensembles de données complexes et filtre les facteurs les plus importants afin d'identifier encore plus de points communs entre les objets d'un cluster. L'analyse TURF examine le succès et l'échec des activités de marketing à l'aide des données disponibles et détermine quel mix de produits et de marketing permet d'atteindre le plus grand nombre de clients.
Quelles sont les conditions requises pour une analyse de cluster ?
Une analyse de cluster réussie repose sur une base de données solide. Pour cela, les données doivent être normalisées ou mises à l'échelle afin de pouvoir les comparer entre elles et les classer en clusters. Pour les clusters, il faut des caractéristiques ou des variables clairement identifiables. Le choix du bon algorithme et d'un logiciel d'analyse approprié , comme par exemple SPSS, ainsi que la définition du nombre de clusters sont également décisifs. En fin de compte, la compréhension de l'objectif de l'analyse est élémentaire pour interpréter des clusters pertinents et en déduire des décisions stratégiques.
Quelle est la méthodologie de l'analyse en cluster ?
En fonction de l'objectif et des données disponibles, l'analyse des clusters propose différentes approches, c'est-à-dire différentes méthodes. Les deux méthodes les plus courantes sont l'analyse hiérarchique des clusters et les k-means.
L'analyse hiérarchique des clusters crée une structure arborescente de tous les points de données, qui peut aller de points de données individuels à des clusters plus importants. Cela permet de créer des clusters à différents niveaux hiérarchiques - agglomératifs (de bas en haut) et divisionnels (de haut en bas).
La méthode k-means , en revanche, est une technique dite itérative. Les points de données sont regroupés en ce que l'on appelle des k-clusters, qui sont définis avant l'analyse. L'objectif : placer des points de données similaires dans les mêmes clusters, de sorte que chaque cluster présente des caractéristiques similaires. Cela permet de mieux identifier les modèles et d'en déduire des tendances.
Exemple de différentes distributions de groupes comme résultat d'une analyse en cluster
Exemple d'application d'une analyse en cluster
Supposons qu'une entreprise souhaite atteindre des groupes cibles plus jeunes et mieux comprendre les besoins de ces groupes d'âge afin de développer des mesures de marketing individuelles. Pour ce faire, des données démographiques telles que l'âge, le sexe, le lieu de résidence, les intérêts, etc. sont collectées dans le cadre d'une enquête. Les résultats sont étudiés à l'aide d'une analyse en cluster afin de pouvoir répartir les clients en différents groupes. Sur la base de ces résultats, l'entreprise peut développer des mesures de marketing ciblées et les orienter vers les groupes de clients respectifs.
L'analyse en cluster en neuf étapes
L'analyse en cluster est particulièrement utile pour dégager des modèles et des groupes cohérents à partir de grandes quantités de données. Cela permet d'obtenir des informations précieuses pour optimiser les stratégies marketing et le ciblage. Voici comment se déroule l'analyse en clusters "typique" :
- Préparation des données
Avant de commencer presque toute analyse, il faut collecter et préparer les données à examiner - par exemple les données des clients ou les caractéristiques des produits. Les données doivent être complètes, propres et dans le même format.
- Sélection des variables
Quelles variables et caractéristiques sont pertinentes pour l'analyse ? Il peut s'agir par exemple d'informations démographiques, du comportement d'achat des groupes cibles ou des caractéristiques des produits.
- Normalisation des données
La normalisation des données permet d'établir une comparabilité. Il est ainsi possible de mieux mettre à l'échelle les résultats et de faire ressortir les différentes caractéristiques des unités ou des plages de valeurs.
- Choix de la méthode
L'analyse des clusters offre différentes approches, donc méthodes (voir ci-dessus). Le choix d'une méthode se fait en fonction de l'objectif et des données disponibles.
- Détermination du nombre de clusters
Combien de clusters doivent être utilisés et diviser les données ? La détermination peut se faire par inspection visuelle de diagrammes de dispersion ou à l'aide de méthodes statistiques comme le critère d'Elbow.
- Mise en œuvre de l'analyse des clusters
C'est maintenant que l'on entre dans le vif du sujet. Un cluster spécifique est attribué à chaque point de données. Pour ce faire, un logiciel de statistiques tel que SPSS est approprié.
- Interprétation des résultats
L'analyse des clusters formés permet d'identifier les caractéristiques et les différences entre les groupes. Des stratégies de marketing et/ou des améliorations de produits peuvent être déduites de l'identification des caractéristiques clés ou des points communs au sein des clusters.
- Validation et mise en œuvre des résultats
Des méthodes de validation internes ou externes permettent d'examiner de manière critique les résultats et la répartition des groupes. Ensuite, sur la base des résultats, des stratégies de marketing ciblées ou des adaptations de produits et de services aux besoins des différents clusters sont mises en œuvre.
- Suivi et adaptation
Enfin, il convient de surveiller l'efficacité des nouvelles mesures et de les adapter si nécessaire. L'analyse des clusters peut être utilisée en continu afin de détecter les changements sur le marché ou dans le comportement des clients et d'adapter sa propre stratégie de manière flexible.
Pourquoi les entreprises devraient-elles recourir à l'analyse en cluster ?
Avec l'analyse en cluster, les études de marché et les entreprises disposent d'un instrument puissant pour transformer des données complexes en modèles clairs et interprétables. En regroupant les clients ou les produits en clusters, il est possible d'identifier précisément les groupes cibles, de développer sur cette base des stratégies marketing sur mesure et, en fin de compte, d'accroître les avantages concurrentiels. Les chercheurs et les entreprises peuvent ainsi mieux comprendre la diversité des marchés et mieux identifier et satisfaire les besoins des clients. Grâce à une prise de décision axée sur les données, les entreprises prennent de meilleures décisions stratégiques, ce qui est inestimable dans l'environnement commercial très concurrentiel d'aujourd'hui.
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