Simulation prospective des segmentations clientèles automobiles.

Anticiper les attentes des acheteurs de demain

Concevoir un nouveau modèle de véhicule demande entre 6 et 10 ans. Une question stratégique se pose donc aux constructeurs : à quoi ressembleront les attentes des clients lorsque le véhicule arrivera enfin sur le marché ? Nous avons développé un outil de simulation prospective pour répondre à ce défi.

Le contexte

Depuis 2021, à partir des bases de données annuelles d'une grande enquête multi-constructeurs auprès des acheteurs de véhicules neufs — nous avons construit une segmentation clientèle fondée sur des variables attitudinales relatives à l'automobile. Cette segmentation, organisée en 7 clusters au niveau européen, est réaffectée chaque année et permet de mieux comprendre les attentes des clients pour imaginer et concevoir les véhicules de demain.

Le défi

Comment projeter l'évolution de ces clusters sur un horizon de 6 à 10 ans ? L'idée : formuler des hypothèses sur l'évolution des variables signalétiques, comportementales, attitudinales et caractéristiques automobiles, puis mesurer leur impact sur la composition des clusters.

Les données de référence

Le projet s'appuie sur les bases d'une enquête annuelle, couvrant les 5 grands marchés européens (France, Allemagne, Royaume-Uni, Espagne, Italie), avec environ 30 000 interviewés par pays et par an. Pour disposer d'un volume statistiquement robuste, nous travaillons sur deux années consécutives (2022 et 2023) constituant nos données de référence.

Deux familles de variables

L'outil repose sur deux ensembles de variables soigneusement sélectionnés :

Les variables de potardage — celles sur lesquelles on formule des hypothèses d'évolution : critères socio-démographiques (âge, revenus, composition du foyer, lieu de vie), caractéristiques automobiles (classe de taille, type d'énergie, gabarit, gamme de prix), variables attitudinales (rapport à la sécurité, à la technologie, à l'environnement, à la conduite autonome, au plaisir de conduire) et variables d'usage (trajets domicile-travail, week-ends, vacances).

Les variables descriptives — celles qui permettent de bien comprendre les clusters simulés sans entrer dans le calcul : profil sociologique, attentes, usages détaillés, fidélité à la marque, équipement du foyer.

Le résultat

Un outil de simulation accessible qui permet, pays par pays, de faire varier les distributions des variables de potardage et d'observer l'impact sur les clusters. Les résultats sont restitués à deux échelles : par pays, puis agrégés au niveau Europe 5.

Chaque simulation produit automatiquement un livrable complet : un document de synthèse récapitulant les hypothèses retenues, un mapping visuel des groupes et de leur évolution, l'ensemble des résultats sous forme graphique, des tests statistiques comparant la simulation aux bases de référence, ainsi qu'un fichier de données détaillées.

Notre apport

Ce projet illustre une compétence centrale de notre métier : transformer une question stratégique de long terme — « à quoi ressembleront mes clients dans 10 ans ? » — en un outil opérationnel exploitable par les équipes marketing et produit, à partir de données d'enquête de référence et d'une méthodologie de segmentation rigoureuse.