Quantile

Qu’est-ce qu’un quantile en data-marketing ?

Un quantile (appelé également N-tile)  est une mesure statistique utilisée pour diviser une population ou un ensemble de données en sous-groupes égaux, selon un critère numérique N.

Chaque quantile représente une portion égale de la distribution : par exemple, un quartile divise les données en 4 groupes égaux, un décile en 10, un centile en 100, et un quintile en 5.

Dans un contexte marketing, les quantiles permettent de classer les clients, les produits ou les performances de manière relative, facilitant l’analyse comparative et la prise de décision.

1. Application dans le marketing et la data

En marketing data-driven, les quantiles sont essentiels pour analyser les comportements clients, segmenter les bases de données, et optimiser les actions ciblées.

Voici quelques cas d’usage :

• Analyse RFM : On peut répartir les clients en quintiles selon la fréquence ou le montant de leurs achats.
• Segmentation CRM : Identifier les 20 % de clients les plus rentables (top quintile) ou les plus actifs.
• Performance des campagnes : Classer les campagnes e-mailing ou les publicités selon leurs taux de conversion pour distinguer les performances relatives.
• Scoring d’engagement : Les utilisateurs peuvent être classés en déciles ou quartiles d’engagement selon leur activité (clics, vues, achats…).

2. Intégration dans un environnement martech

Dans les plateformes CRM, CDP comme Scal-e ou outils de Business Intelligence (Power BI, Tableau, Looker…), les quantiles peuvent être calculés dynamiquement à partir de rapports ou de requêtes SQL/NoSQL.

Les systèmes les plus avancés intègrent des mécanismes de segmentation automatique par quantiles, utiles pour :

• Activer des campagnes ciblées (ex. : offres spéciales pour le top 20 % des clients).
• Définir des logiques de personnalisation en fonction du comportement relatif.
• Prioriser les leads ou comptes en ABM selon leur quintile de valeur ou de maturité.

3. Avantages de l’approche par quantiles

• Relativité : Permet de comparer les données à l’intérieur d’un même ensemble (ex. : clients d’une même période).
• Robustesse : Insensible aux valeurs extrêmes contrairement à la moyenne.
• Simplicité d’interprétation : Facile à visualiser et à expliquer (ex. : “vous êtes dans le top 20 %”).
• Activation directe : Utile pour paramétrer des règles marketing, automatisations ou alertes.

5. Limites à considérer

• Taille des échantillons : L’efficacité des quantiles dépend de la taille de la base analysée ; sur des petits volumes, les résultats peuvent être instables.
• Temporalité : Les quantiles sont souvent calculés à un instant T. Il faut prévoir des réactualisations régulières pour refléter les évolutions du comportement client.
• Comparabilité : Deux utilisateurs dans un même quintile n’ont pas nécessairement des comportements proches en valeur absolue.

En conclusion

Les quantiles sont un outil puissant pour analyser, segmenter et activer les données marketing de manière intelligente. Dans un univers martech où l’hyperpersonnalisation et la mesure sont devenues des piliers, ils offrent un cadre simple et adaptable pour classer et comparer.

Utilisés à bon escient, les quantiles permettent d’affiner les stratégies de ciblage, de priorisation et d’optimisation, tout en renforçant la lisibilité des performances dans un environnement data-centric.

Voir également les définitions de : quartiles, quintiles, déciles, centiles