Les promesses de la personnalisation sont faites depuis longtemps, mais son évidence n'est pas acquise. Si l'on ne remet pas en cause sa vertu à obtenir une meilleure réponse des consommateur – quoique cette hypothèse doive être aussi discutée - se pose néanmoins la question de sa profitabilité. Plus on personnalise, plus cela coûte, et si les gains en terme de réponse sont faibles alors il y a toute les chance qu'on les dilapide dans un coût excessif de mise en oeuvre des opérations. Deux articles dans une récente livraison de Journal of Marketing Research s'attaquent à cette question.
Le premier article de Zhang et Wedel (1) s'intéresse à l'optimisation de la promotion et obtient des résultats remarquables. Le plus général est qu'adopter une stratégie d'optimisation améliore fortement les profits. Cette stratégie consiste à calculer au niveau de l'individu, du segment, ou du marché danss son ensemble, les paramètres d'une fonction de demande, puis sur la base de ces données (sensibilité au prix et à la réduction de prix), à fixer l'offre de manière à optimiser le profit. L'un des résultats est que le gain obtenu par une hypersegmentation ( au niveau individuel) est faible au regard de celui obtenu par une approche par segment et par une approche de masse, principalement dans un contexte off line. Le gain n'est sensible que lorsque les catégories de produit sont très sensibles au promotion. La source de ces résultats mitigés, pour le contexte off-line (par exemple des système Catalina), réside dans le faible taux de redemption des coupons, qui est de 100% dans le cas du on-line, dans le premier cas les coupons obtenus sont utilisés au prochain achat quand dans le second leur utilisation est immédiate. Il en résulte que le ciblage fin n'est véritablement rentable que dans le cadre de l'achat on-line.
Le second article de Dong, Manchanda et Chintagunta (2) concerne le secteur pharmaceutique et s'intéresse au ciblage quand on peut prendre en compte l'action de la concurrence. Ici la variable d'action n'est plus le prix, mais les visites effectuées par les délégués médicaux. Une même approche est entreprise : calculer une fonction de demande individuelle puis simuler les profits réalisables, et comparer une approche individualisée à une approche globale. Ici les résultats sont plus éloquents, les auteurs reportent des gains potentiel de l'ordre de 14 à 23%.
On notera dans les deux cas que les méthodes employées sont extrêmement complexes, et l'on peut se demander quelle est la capacité des firmes à les mettre en œuvre de manière opérationnelle. Dans les deux cas, l'exigence est de mesurer au niveau individuel des fonctions de réponses des consommateurs, la disponibilité des données est essentielle, mais le problème principal n'est pas aujourd'hui dans cette disponibilité, mais dans la routinisation de procédures statistiques lourdes. Le coût de cette mise en œuvre risque d'obérer les gain de profit obtenu, ce qui réserve cette approche au firmes qui font des profit supérieur à un ordre de grandeur de plusieurs millions d'euros si l'on considère que le coût de mise en œuvre est de plusieurs centaines de milliers d'euros.Voilà un élément qui va conforter les marques dominantes!
L'alternative serait d'utiliser des méthodes plus grossières mais plus simples, au risque cependant de voir fondre les gains qui peuvent être obtenus. Une approche par grands segment restent donc toujours d'actualité, même si pour les marques fortes l'individualisation du ciblage promet de meilleures rentabilité.
(1) Zhang, Jie; Wedel, Michel Wedel (2009) " The effectiveness of Customized Promotion in on-line and off-line stores", Journal of Marketing Research (JMR); May2009, Vol. 46 Issue 2, p190-206, 17p
(2)Dong, X., Manchanda, P. and , Chintagunta, P. K.(2009) "Quantifying the Benefits of Individual-Level Targeting in the Presence of Firm Strategic Behavior" Journal of Marketing Research (JMR); May2009, Vol. 46 Issue 2, p207-221, 15p