7 - La manipulation de vos habitudes

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La manipulation de vos habitudes

Les entreprises anticipent vos désirs

 

I

 

Andrew Pole venait d'entrer chez Target, une chaîne de grands magasins, au poste d'analyste de données. Quelques collègues du département marketing s'arrêtèrent à son bureau et lui posèrent le genre de questions auxquelles il était là pour répondre :

« Vos ordinateurs peuvent-ils calculer quelles consommatrices sont enceintes, même si elles n'ont aucune envie que nous le sachions ? »

Pole était statisticien. Sa vie entière avait tourné autour de l'utilisation de données permettant de comprendre le comportement des gens. Il avait grandi dans une petite ville du Dakota du Nord et, alors que ses amis participaient aux activités des Clubs 4-H ou se construisaient des modèles

réduits de fusées, Pole, lui, manipulait des ordinateurs 1 . Sorti de l'université avec un diplôme de statistiques et un autre d'économie, et tandis que ses camarades de promotion sortis du même cursus d'économie de l'université du Missouri s'orientaient vers des carrières au sein de compagnies d'assurances ou des administrations fédérales, Pole s'engageait sur une autre voie. Il avait fini par se passionner pour le travail des économistes qui se fondaient sur l'analyse des schémas pour expliquer le comportement humain. Pole s'était lui-même essayé à quelques expériences improvisées. Il avait un jour organisé une soirée et sondé tous les invités pour connaître leurs blagues préférées, et, à partir de là, il avait essayé de créer un modèle mathématique du parfait bon mot. Il avait cherché à calculer la quantité exacte de bière nécessaire qu'il lui fallait boire avant de trouver en lui la confiance nécessaire pour aborder les filles dans les fêtes – sans non plus trop s'alcooliser, pour ne pas se ridiculiser. (Toutefois, cette étude-ci n'aurait apparemment jamais donné de résultats probants.)

Mais il n'ignorait pas que ces expériences n'étaient que d'aimables jeux d'enfant par rapport à l'usage que le monde de l'entreprise, en Amérique, peut faire des données pour passer au crible la vie des gens. C'était là-dedans qu'Andrew Pole avait envie de se plonger à son tour. Aussi, quand il obtint son diplôme, il apprit que Hallmark, à Kansas City, le fabricant de cartes de vœux et de cartes de visite, cherchait à embaucher des statisticiens. Il déposa sa candidature et consacra assez vite ses journées à passer au crible des données de ventes pour déterminer quelles cartes d'anniversaire se vendaient le mieux, les images de pandas ou d'éléphants. C'était le paradis.

Six ans plus tard, en 2002, Pole apprit que Target cherchait des statisticiens capables de désosser les chiffres, et il sauta le pas. Tous les ans, des millions de consommateurs entraient dans les 1 147 magasins Target et y laissaient un véritable sillage d'informations sur eux-mêmes – des milliards de données. Ils utilisaient leurs cartes de fidélité, échangeaient des coupons qu'ils avaient reçus par e-mail ou payaient avec une carte de crédit, sans se rendre compte qu'ils fournissaient ainsi à Target la possibilité de lier leurs achats à un profil démographique individualisé.

Pour un statisticien, ces données ouvraient une fenêtre magique par où observer les préférences des consommateurs. Target vendait de tout, de l'épicerie aux vêtements, de l'électronique aux fournitures de jardin et, en suivant de près les habitudes d'achat des gens, les analystes du groupe réussissaient à prédire ce qui se passait dans leurs foyers. Un consommateur s'achète de nouvelles serviettes, des draps, des couverts, des casseroles et des plats congelés ? Il vient sans doute d'acquérir une nouvelle maison – ou de divorcer. Un caddie rempli de bombes antimoustiques, de sous-vêtements d'enfants, d'une lampe torche, d'un lot de piles et d'une bouteille de vin blanc ? Un départ en camp d'été s'annonce.

Son travail chez Target offrit à Andrew Pole une chance d'étudier la plus compliquée des créatures qui soit – le consommateur américain – dans son environnement naturel. Son travail consistait à bâtir des modèles mathématiques susceptibles de passer les données au crible et de déterminer quels foyers comptaient des enfants et lesquels étaient strictement célibataires ; quels consommateurs aimaient le plein air et lesquels s'intéressaient plus aux glaces et aux romans roses. La mission de Pole, c'était de procéder à une lecture mathématique de la pensée des consommateurs, à un déchiffrement de leurs habitudes pour les convaincre de dépenser plus.

Et puis, cet après-midi, quelques-uns de ses collègues du département marketing s'étaient arrêtés à son bureau. Ils essayaient de comprendre quelles clientes de Target étaient enceintes, sur la base de leurs réflexes d'achat. Après tout, les femmes enceintes et les jeunes parents forment le Saint-Graal de la vente au détail. Il n'existe sans doute pas de groupe plus profitable, plus avide de consommer des produits, et plus insensible à la notion de prix. Et il ne s'agit pas seulement de couches et de lingettes. Les gens qui ont des enfants en bas âge sont si fatigués qu'ils viendront acheter tout ce dont ils ont besoin – des jus et du papier de toilette, des chaussettes et des magazines – au même endroit. Et, qui plus est, si un jeune parent se met à acheter chez Target, il y reviendra pendant des années.

En d'autres termes, cette simple faculté de repérer la consommatrice enceinte promettait de rapporter des millions de dollars à Target.

Pole était intrigué. Quel plus beau défi, pour un devin de la statistique, d'entrer non seulement dans la tête des consommateurs, mais dans leur chambre à coucher ?

Au terme de cette recherche, il retiendrait d'importantes leçons sur les dangers qu'il y avait à fouiner dans les habitudes les plus intimes des individus. Il apprendrait par exemple qu'il est parfois presque aussi important de cacher que de savoir ce que l'on sait, et que toutes les femmes ne seront pas séduites à l'idée qu'un programme informatique vient inspecter leurs intentions en matière de reproduction.

Il s'avère que tout le monde n'est pas forcément séduit à l'idée que les maths puissent servir à lire dans nos pensées.

« Je pense que, vu de l'extérieur, certains diraient que c'est un peu Big Brother, a bien voulu admettre Andrew Pole. Cela met les gens mal à l'aise. »

À une autre époque, un groupe comme Target n'aurait jamais embauché un individu comme Andrew Pole. Il y a encore vingt ans, les détaillants ne se lançaient pas dans ce genre d'analyses fortement régies par l'étude des données. Au lieu de quoi, Target, tout comme les chaînes d'épicerie, les galeries marchandes, les vendeurs de cartes de vœux, les magasins de vêtements et bien d'autres sociétés essayaient d'examiner ce qui se passait à l'intérieur de la tête du consommateur en recourant à d'anciennes méthodes : ils engageaient des psychologues qui défendaient de vagues tactiques scientifiques censées inciter les consommateurs à dépenser davantage.

Certaines de ces méthodes sont encore utilisées de nos jours. Si vous entrez dans un magasin Walmart ou Home Depot, ou dans votre centre commercial local, et si vous observez attentivement, vous verrez à l'œuvre des stratagèmes commerciaux en vigueur depuis des décennies, tous conçus pour exploiter votre inconscient de consommateur.

Prenez par exemple votre manière d'acheter de quoi manger.

Il y a de fortes chances pour que les premières denrées que vous verrez en entrant dans une épicerie soient les fruits et les légumes, entassés dans des bacs ou dressés en pyramides, d'attrayants étalages qui inspirent un sentiment d'abondance. Si vous y réfléchissez, le positionnement des produits frais en devanture d'un magasin n'a pas grand sens, car les fruits et les légumes s'abîment facilement au fond d'un caddie ; logiquement, ils devraient être situés près des caisses, pour être choisis en fin de parcours. Mais comme les responsables marketing et les psychologues l'ont compris depuis longtemps, si nous commençons nos courses en remplissant le caddie d'aliments sains, nous risquons plus facilement d'acheter des Doritos, des Oreo et des pizzas surgelées dès que nous tomberons dessus, quelques rayons plus loin. L'élan de vertu inconsciente qui gouverne l'acquisition de la première courgette facilite ensuite l'achat coupable d'un pot de glace vanille.

Ou considérez la manière que nous avons presque tous de tourner à droite, après être entrés dans un magasin. (Saviez-vous que vous tourniez à droite ? Car, en effet, c'est bien à droite que vous tournez, à coup sûr ou presque. Il existe des centaines d'heures de cassettes vidéos montrant des consommateurs tournant à droite dès qu'ils ont franchi les portes.) Résultat de cette tendance, les commerçants remplissent le côté droit du magasin des produits les plus rentables qu'ils espèrent vous voir acheter d'entrée de jeu. Ou pensez aux céréales et aux soupes : quand elles sont rangées au hasard (apparemment), d'instinct nous nous attardons un peu plus longtemps et nous jetons un œil sur d'autres étalages. Vous trouverez donc rarement toutes les sortes de céréales les unes à côté des autres. Au contraire, vous allez devoir chercher dans les rayonnages celles que vous désirez, ce qui

vous expose, au passage, à vous laisser tenter par une autre marque 1 .

Le problème de ces tactiques, c'est qu'elles traitent tous les consommateurs de la même manière. Ce sont des solutions assez primitives, passe-partout, visant à déclencher des habitudes d'achat.

Ces vingt dernières années, toutefois, à mesure que le marché de détail devenait de plus en plus concurrentiel, des chaînes comme Target ont commencé à comprendre qu'elles ne pouvaient indéfiniment se fier aux mêmes vieux trucs éculés. Le seul moyen d'accroître les profits consistait à comprendre les habitudes individuelles de chaque consommateur et à les démarcher un par un, avec des arguments de vente personnalisés destinés à faire appel aux préférences d'achat uniques de chacun.

Cette prise de conscience provenait en partie d'une perception de plus en plus marquée de la force des habitudes qui influencent presque toutes nos décisions d'achat. Une série d'expériences a convaincu les spécialistes marketing que s'ils réussissaient à comprendre certaines habitudes d'achat des consommateurs, ils pourraient les amener à acheter à peu près n'importe

quoi 2 . L'une de ces études enregistra sur bande des consommateurs dans les rayons d'une grande surface alimentaire. Les chercheurs voulaient comprendre comment ces gens prenaient leurs décisions d'achat. En particulier, ils visaient les consommateurs venus avec des listes de commissions – qui, en théorie, avaient décidé à l'avance de ce qu'ils voulaient se procurer.

Ce qu'ils ont découvert, c'est que malgré ces listes de commissions, plus de la moitié des décisions d'achat survenaient au moment où un consommateur découvrait un produit dans le rayonnage, parce que malgré toutes les bonnes résolutions, les habitudes étaient plus fortes que les intentions écrites. « Voyons, faisait un consommateur qui réfléchissait à haute voix, en traversant un magasin. Les chips sont là. Je n'en prends pas.

Ah ! une minute. Les chips Lay's sont en promo 3 ! » Il en met un paquet dans son caddie. Certains consommateurs achetaient les mêmes marques tous les mois, même s'ils admettaient ne pas trop apprécier le produit (« Je ne suis pas folle des cafés instantanés Folgers, mais c'est quand même ce qu'on achète. Qu'est-ce qu'on pourrait bien prendre d'autre ? », disait une femme devant un rayonnage contenant des dizaines d'autres marques). Des consommateurs achetaient à peu près la même quantité d'articles alimentaires chaque fois qu'ils allaient faire leurs courses, même s'ils s'étaient promis de se restreindre dans leurs achats.

Target voulait tirer profit de ces singularités individuelles. Mais quand des millions de personnes franchissent tous les jours les portes des supermarchés du groupe, comment garder une trace de leurs préférences et de leurs schémas de consommation ?

Pour cela, il faut recueillir des données. D'énormes volumes de données, à la limite même du concevable.

Depuis un peu plus de dix ans, le groupe Target a donc entamé un énorme processus de stockage de ces données, en assignant un code à chaque consommateur – sous l'appellation de « numéro d'identification client » – qui conserve la trace des choix de chaque personne. Chaque fois qu'un consommateur utilise une carte de crédit de la chaîne, remet une carte de fidélité à la caisse, échange un coupon reçu par courrier à son domicile, remplit un questionnaire, poste une demande de remboursement, appelle un service clientèle, ouvre un e-mail de Target, se rend sur le site Target.com ou achète en ligne, les ordinateurs du groupe en conservent la trace. Pour chaque achat, une fiche est liée au numéro d'identification du client, avec des informations sur tout l'historique de dépenses de celui-ci.

À ce numéro d'identification, on rattache aussi des informations démographiques que Target collecte ou achète à d'autres sociétés, notamment l'âge du client, son statut marital, ses enfants s'il en a, le quartier de la ville où il habite, le temps qu'il met à venir en voiture jusqu'au magasin, une estimation de ses revenus, la date de son installation s'il a récemment déménagé, les sites Internet qu'il a consultés, les cartes de crédit qu'il a dans son portefeuille, et ses numéros de téléphone de domicile et de portable. Target peut acheter des données indiquant l'origine ethnique du consommateur, son parcours professionnel, les magazines qu'il lit, s'il s'est déclaré en surendettement, l'année où il a acheté sa maison (ou l'année où elle a été saisie), la faculté qu'il a fréquentée ou le troisième cycle universitaire qu'il a effectué, ses marques de café, de papier de toilette, de céréales ou de compote de pomme préférées.

Il existe des vendeurs de données comme InfiniGraph qui « écoutent » les conversations en ligne des consommateurs sur des forums Internet et de messagerie, et qui repèrent les produits qu'ils approuvent. Une autre société, Rapleaf, vend des informations sur les préférences des acheteurs, déchiffre leurs habitudes, leurs donations à des organismes caritatifs, le nombre de voitures qu'ils possèdent et s'ils s'intéressent de préférence aux informations

religieuses ou aux offres sur les cigarettes 4 . D'autres sociétés analysent les photos d'eux que les consommateurs postent en ligne, en repérant s'ils sont obèses ou maigres, grands ou petits, chevelus ou chauves, et, sachant cela, quel genre de produits ils risquent d'avoir envie d'acheter. (Dans un communiqué, le groupe Target refusait d'indiquer avec quelles sociétés d'analyse démographique il traitait et quel genre d'informations il étudiait.)

« À une époque, les entreprises savaient seulement ce que leurs clients voulaient bien leur faire savoir, explique Tom Davenport, l'un des principaux chercheurs en matière d'utilisation de données et de recherches analytiques exploitées par les entreprises. Ce monde est loin. Vous seriez stupéfait du volume d'informations amassé – et toutes les entreprises en achètent, parce que c'est le seul moyen de survivre. »

Si vous vous servez d'une carte de crédit Target pour acheter une boîte de glaces à l'eau une fois par semaine, en général vers 18 h 30 un jour de semaine, et des sacs-poubelles de 50 litres tous les mois de juillet et d'octobre, les statisticiens et les programmes informatiques de Target détermineront que vous avez des enfants, que vous avez tendance à acheter vos provisions d'épicerie en rentrant du travail et que vous avez une pelouse qui nécessite d'être tondue l'été et des arbres qui perdent leurs feuilles à l'automne. Ils examineront vos modes de consommation et remarqueront que vous achetez parfois des céréales, mais jamais de lait – ce qui signifie que vous devez l'acheter ailleurs. Target va donc vous envoyer des coupons pour du lait à 2 % de matière grasse, des pépites de chocolat, des fournitures scolaires, du matériel de jardin, des râteaux et – comme vous aurez sans doute envie de vous détendre après une longue journée de travail – de la bière. Le groupe devinera ce que vous avez l'habitude d'acheter, pour ensuite vous convaincre de vous procurer tout cela chez Target. Il a la capacité de personnaliser les prospectus et les coupons qu'il envoie à chaque client, même si vous ne vous rendrez sans doute jamais compte que vous avez reçu un autre prospectus que vos voisins.

« Avec l'identifiant client, nous avons votre nom, votre adresse, et votre mode de règlement, nous savons que vous êtes titulaire d'une carte Visa Target, d'une carte de débit, et nous pouvons les relier à vos achats en magasin, expliquait ainsi Andrew Pole à un auditoire de statisticiens du commerce de détail, lors d'un congrès, en 2010. L'entreprise est capable de relier à peu près la moitié de toutes les ventes de ses magasins à une personne précise, la quasi-totalité des ventes en ligne, et à peu près le quart de la fréquentation Internet. »

Lors de ce congrès, Pole a montré une diapositive de ces échantillons de

données que recueille Target, un diagramme qui en a surpris plus d'un 5 .

 

Le problème, avec toutes ces données, c'est que sans statisticiens pour en extraire du sens, elles n'en possèdent aucun. Pour un béotien, deux clients qui achètent tous les deux du jus d'orange ont l'air identiques. Il faut une race particulière de mathématicien pour comprendre que l'un des deux est une femme de trente-quatre ans qui achète du jus pour ses enfants (et qui pourrait donc apprécier de recevoir un coupon pour un DVD de Thomas et ses amis ) et l'autre un célibataire de vingt-huit ans qui boit un jus après être sorti courir (et qui pourrait donc réagir favorablement à des offres de remise sur des chaussures de jogging). Andrew Pole et les cinquante autres membres du département « identifiant client et service d'analyse des données » chez Target étaient les seuls à avoir saisi quelles habitudes se masquaient derrière les faits.

« Nous appelons cela le “portrait client”, m'a exposé Pole. Plus j'en sais sur quelqu'un, mieux je peux deviner ses schémas d'acheteur. Je ne vais pas tout deviner sur vous tout le temps, mais, je vais souvent tomber juste. »

Lorsqu'il a rejoint le groupe Target en 2002, le département d'analytique avait déjà bâti des programmes informatiques pour identifier les foyers comprenant des enfants et, chaque mois de novembre, on envoyait aux parents des catalogues de vélos et de scooters qui seraient parfaits au pied du sapin, ainsi que des coupons pour des fournitures scolaires en septembre et des publicités pour des jouets de piscine en juin. Les ordinateurs recherchaient les consommateurs acheteurs de bikinis dès avril, et leur envoyaient des coupons pour de la crème solaire en juillet, puis des livres sur les régimes alimentaires et la perte de poids en décembre. En cas de besoin, Target pouvait envoyer à chaque consommateur un carnet de coupons rempli de bons de remise pour des articles dont on était à peu près certain de voir les consommateurs les choisir, parce qu'ils les avaient déjà achetés auparavant.

Target n'est pas seul à vouloir prédire les habitudes des consommateurs. La quasi-totalité des détaillants, dont Hewlett-Packard, Bank of America et des centaines d'autres dispose de départements d'« analyse prédictive » qui se consacrent à l'étude des préférences des clients. « Mais à ce jeu, Target a toujours été le plus intelligent, estime Eric Siegel, qui organise pour sa part un colloque sur le sujet, “Predictive Analysis World” (Le monde de l'analyse prédictive). En soi, les données ne signifient rien. La force de Target, c'est de comprendre quelles sont les questions véritablement intelligentes. »

Il ne faut pas être un génie pour comprendre que quelqu'un qui achète des céréales aura sans doute aussi besoin de lait. Mais il y a d'autres questions, bien plus délicates – et plus rentables – auxquelles il faut répondre.

C'est pourquoi, quelques semaines après l'embauche de Pole, ses collègues sont venus lui poser la question : était-il possible de savoir si une jeune femme était enceinte ou non, même si cette jeune femme n'avait sans doute aucune envie que cela se sache.

En 1984, Alan Andreasen, professeur invité à l'UCLA, en Californie, publiait un article visant à répondre à une question élémentaire : pourquoi certaines personnes changent-elles leurs routines de consommation ?

L'équipe d'Andreasen avait consacré l'année écoulée à mener des enquêtes téléphoniques auprès de consommateurs de la région de Los Angeles, en les questionnant sur leurs achats récents. Chaque fois qu'une personne répondait au téléphone, les scientifiques la soumettaient à un tir de barrage de questions sur les marques de dentifrice et de savon qu'elle avait achetées et si ses préférences avaient évolué. Au total, ils avaient interrogé presque trois cents personnes. Comme d'autres chercheurs, ils avaient constaté que la plupart des gens achetaient les mêmes marques de céréales et de déodorant, toutes les semaines. C'était le règne de l'habitude.

Sauf que ces habitudes ne régnaient pas toujours en maîtres.

Par exemple, 10,5 % des personnes interrogées par Andreasen avaient changé de dentifrice au cours des six mois précédents. Plus de 15 % avaient aussi acheté une nouvelle marque de lessive.

Andreasen voulut savoir pourquoi ces gens s'étaient écartés de leurs schémas habituels. Sa découverte est devenue un pilier de la théorie du marketing moderne : les habitudes d'achat des individus risquent plus de changer quand ils vivent un événement majeur de leur existence. Lorsque quelqu'un se marie, par exemple, il est plus susceptible de se mettre à acheter une nouvelle marque de café. Lorsqu'il emménage dans un nouveau logement, il sera plus en mesure de s'acheter une autre sorte de céréales. S'il divorce, il y a de plus grandes chances pour qu'il choisisse d'autres marques

de bière 6 . Souvent, on constate chez les consommateurs qui traversent un événement de vie majeur que leurs schémas de consommation ont changé. Eux ne le remarquent pas, ou cela leur est égal. En revanche, les détaillants,

eux, le remarquent, et cela ne leur est pas égal du tout 7 .

« Déménager, se marier ou divorcer, perdre un travail ou en changer, l'arrivée ou le départ d'un membre du foyer, écrit Andreasen, sont autant de changements qui rendent les consommateurs plus vulnérables à l'intervention des spécialistes du marketing. »

Et, pour la majorité des gens, quel est le principal événement de la vie ? Qu'est-ce qui amène la plus grande perturbation et suscite la plus grande « vulnérabilité aux interventions du marketing » ? Un bébé. Pour la plupart des consommateurs, il n'y a pas de plus grand bouleversement que l'arrivée d'un enfant. En conséquence, les habitudes des nouveaux parents sont plus flexibles qu'à n'importe quelle autre période de leur vie adulte, ou presque.

Donc pour les entreprises, les femmes enceintes sont une mine d'or.

Les jeunes parents achètent quantité de choses – des couches et des lingettes, des berceaux et des combinaisons, des couvertures et des biberons – que des magasins comme Target vendent en engrangeant des bénéfices considérables. Une étude menée en 2010 estimait que le parent moyen dépensait 6 800 dollars en articles pour bébé, et ce, avant le premier

anniversaire du premier enfant 8 .

Mais ce n'est que la partie émergée de l'iceberg de la consommation. Ces dépenses initiales ne sont qu'une broutille en comparaison des profits qu'un magasin peut récolter en tirant parti du changement d'habitudes des jeunes parents. Si des mamans épuisées et des papas privés de sommeil se mettent à acheter des laits en poudre et des couches chez Target, ils finiront aussi par y acheter leurs courses d'épicerie, leurs produits de nettoyage, leurs serviettes, leurs sous-vêtements. Parce que c'est facile. Et, chez un jeune parent, la facilité prime avant tout.

« Dès que nous les convainquons d'acheter leurs couches chez nous, ils se mettent à acheter tout le reste chez nous aussi, m'a expliqué Andrew Pole. Si vous vous précipitez dans les rayons, en cherchant des biberons, et si vous passez devant le présentoir des jus d'orange, vous en attraperez un carton. Puis ce sera un DVD. Et vous achèterez vos céréales et vos serviettes en papier chez nous, et vous ne vous arrêterez plus de revenir. »

Les jeunes parents sont si précieux pour les principales chaînes de vente au détail que celles-ci consentiront à peu près à n'importe quoi pour les dénicher, y compris investir les services des maternités, même si leurs produits sont sans rapport aucun avec les jeunes enfants. Un hôpital de New York, par exemple, offre à chaque jeune maman un sac contenant des échantillons de gel pour les cheveux, de crème nettoyante pour le visage, de crème à raser, une barre énergétique, du shampooing et un T-shirt en coton ultradoux. À l'intérieur de ce sac, elle trouvera aussi des bons pour un service de tirage photo en ligne, pour des savonnettes et pour un club de sport de son quartier. On y ajoute aussi des échantillons de couches et de lotions pour bébé, mais qui sont un peu noyés au milieu des autres articles qui ne sont pas pour bébé. Dans 580 hôpitaux des États-Unis, les jeunes mères reçoivent ainsi des cadeaux de la compagnie Walt Disney qui, en 2010, a créé une division spécifiquement destinée au marketing dirigé vers les parents de jeunes enfants. Procter & Gamble, Fisher-Price et d'autres firmes ont des programmes de cadeaux comparables. Disney estime que le marché nord-américain des nouveau-nés équivaut à un chiffre d'affaires de

36,3 milliards de dollars annuels 9 .

Mais pour des entreprises comme Target, lorsqu'elles vont aborder les jeunes mamans dans les maternités, à certains égards, il est déjà trop tard. À ce stade, ces jeunes mères sont déjà sur les écrans radar de la concurrence. Target n'avait aucune envie de rivaliser avec Disney ou Procter & Gamble ; le groupe de grandes surfaces voulait faire mieux qu'eux. Le but de Target, c'était de s'engager dans le marketing parental avant l'arrivée du bébé – et c'est pourquoi les collègues d'Andrew Pole sont venus le voir ce jour-là, pour lui réclamer un algorithme de prédiction des grossesses. S'ils parvenaient à identifier les mères enceintes dès leur quatrième mois, ils pourraient les solliciter avant tout le monde.

Le seul problème, c'était que repérer les consommatrices enceintes s'avérait plus difficile que prévu. Target avait un fichier des listes de naissance, et cela aidait à identifier certaines femmes enceintes. Qui plus est, ces futures mamans transmettaient volontiers d'autres informations précieuses, comme la date probable de leur accouchement, ce qui permettait au groupe de savoir quand leur envoyer des bons pour des complexes de vitamines prénatales ou des paquets de couches. Mais seule une petite partie des clientes enceintes s'inscrivait à ce fichier.

Ensuite, il y avait d'autres consommatrices que les dirigeants du marketing suspectaient d'être enceintes parce qu'elles s'achetaient des vêtements de maternité, du mobilier de chambre d'enfant et des paquets de couches. Or, suspecter et savoir sont toutefois deux choses différentes. Comment savez-vous si une jeune femme qui achète des couches est enceinte ou si elle ne fait pas simplement un cadeau à une amie enceinte ? Qui plus est, le timing compte. Un coupon utile un mois avant l'accouchement risque de finir à la corbeille quelques semaines après l'arrivée du bébé.

Andrew Pole s'est attaqué au problème en passant au crible les informations du fichier des listes de naissance de Target, qui lui permettait d'observer en quoi les habitudes de consommation d'une jeune femme ordinaire changeaient à l'approche de la date de l'accouchement. Ce fichier a fait office de laboratoire, où il pouvait tester ses intuitions. Chaque future maman inscrivait son nom, son nom d'épouse et la date prévue de l'accouchement. Les données stockées par Target permettaient de relier cette information à l'identifiant client de la famille. En conséquence, chaque fois qu'une de ces jeunes femmes achetait un article dans un magasin ou en ligne, Andrew Pole, en se servant de la date d'accouchement fournie par la future mère, pouvait calculer le trimestre où surviendrait l'achat. Assez vite, il put repérer des schémas de comportement.

Les mères enceintes, découvrit-il, achetaient de manière assez prévisible. Prenons l'exemple des lotions. Beaucoup de gens s'achètent des lotions, mais un analyste de données de chez Target a remarqué que vers le début du quatrième mois de grossesse, les femmes inscrites au fichier des listes de naissance s'achetaient des quantités inhabituelles de lotion non parfumée. Un autre analyste a repéré qu'au cours des vingt premières semaines, nombre de femmes enceintes absorbaient quantité de vitamines et de sels minéraux, notamment du calcium, du magnésium et du zinc. Beaucoup de consommatrices s'achetaient du savon et du coton tous les mois, mais quand subitement l'une d'entre elles s'achetait de grosses quantités de savon au parfum neutre et de paquets de coton, en plus d'une lotion désinfectante pour les mains et d'un nombre de gants de toilette sortant de l'ordinaire, quelques mois après l'achat de lotions ou de complexes à base de magnésium et de zinc, cela indiquait que la date de l'accouchement approchait.

À mesure que le programme informatique de Pole traitait toutes ces données, il put aussi identifier vingt-cinq produits différents qui, analysés ensemble, lui permettaient pour ainsi dire de scruter le ventre de la future maman. Surtout, il était en mesure de deviner à quel trimestre de grossesse elle en était – et la date d'accouchement prévue –, de sorte que Target pouvait envoyer ses coupons quand elle serait sur le point d'effectuer ses prochains achats. Quand il eut terminé, son programme pouvait assigner à presque chaque consommatrice régulière une note de « prédiction de grossesse ».

Jenny Ward, âgée de vingt-trois, habitait à Atlanta et s'achetait de la lotion au beurre de cacao, une besace assez grande pour tenir aussi lieu de sac de transport pour les couches, des complexes de zinc et de magnésium

et un tapis bleu clair 10 ? Il y avait donc 87 % de chances qu'elle soit enceinte et que la date de l'accouchement se situe fin août. Liz Alter, de Brooklyn, une jeune femme de trente-cinq ans qui venait d'acheter cinq paquets de gants de toilette, un flacon de lessive « peau sensible », un jean ample, des vitamines contenant de la DHEA et un lot de laits hydratants ? Elle avait 96 % de chances d'être enceinte, et accoucherait sans doute début mai. Caitlin Pike, trente-neuf ans, de San Francisco, avait acheté une poussette à 250 dollars, et rien d'autre ? Elle l'achetait sans doute pour l'arrivée du bébé d'une amie. En plus, ses données démographiques signalaient qu'elle avait divorcé deux ans plus tôt.

Pole appliqua son programme à chaque cliente de la base de données Target. Quand il eut terminé, il détenait une liste de milliers de femmes qui étaient sans doute enceintes, que Target pourrait inonder de publicités pour des couches, des lotions, des berceaux, des lingettes et des vêtements de maternité à un moment où leurs habitudes de consommation étaient particulièrement malléables. Si une petite partie de ces femmes ou leurs maris se mettaient à faire leurs courses chez Target, cela viendrait ajouter des millions aux résultats du groupe.

Ensuite, dès le début de cette avalanche publicitaire, quelqu'un, au sein du département marketing, posa cette question : comment les femmes réagiront-elles quand elles sauront tout ce que Target sait d'elles ?

« Si nous leur envoyons un catalogue et si nous disons “Félicitations pour votre premier enfant !”, et si cette jeune femme ne nous a jamais dit qu'elle était enceinte, cela mettra certaines personnes mal à l'aise, m'a confié Pole. Nous sommes très prudents en matière de respect de toutes les lois sur la vie privée. Pourtant, même si vous respectez la loi, vous risquez de prendre des initiatives qui gêneront les gens. »

De telles inquiétudes sont fondées. À peu près un an après la création du modèle de prédiction de grossesse par Pole, un homme entra dans un Target situé dans le Minnesota et exigea de voir le directeur. Il tenait en main une publicité. Il était très en colère.

« Ma fille a reçu cet e-mail ! dit-il. Elle est encore au lycée, et vous lui envoyez des coupons pour des vêtements de bébé et des berceaux ? Essayez-vous de l'encourager à tomber enceinte ? »

Le directeur ne voyait pas du tout de quoi voulait parler cet homme. Il consulta le prospectus. En effet, il était adressé à la fille de ce monsieur et contenait des publicités pour des vêtements de bébé, du mobilier de chambre d'enfants et des photos de bambins souriants plongeant les yeux dans ceux de leur mère.

Le directeur s'excusa platement, puis il téléphona, quelques jours plus tard, pour s'excuser à nouveau.

Le père était quelque peu stupéfait.

« J'en ai parlé avec ma fille, dit-il. Il s'avère qu'il y a eu à mon domicile certaines activités dont je n'avais pas conscience. Il respira profondément. Ma fille doit accoucher en août. Je vous dois des excuses. »

Target n'est pas le seul groupe qui ait suscité des inquiétudes chez les consommateurs. D'autres sociétés ont été en butte à des attaques pour avoir utilisé certaines données, même de manière bien moins intrusive. En 2011, par exemple, un habitant de New York a attaqué en justice McDonald's, CBS, Mazda et Microsoft, en prétendant que les agences de publicité de ces groupes avaient surveillé l'usage Internet de certaines personnes pour établir

le profil de leurs habitudes d'achat 11 . Des procédures judiciaires sont en cours en Californie contre Target, Walmart, Victoria's Secret et d'autres chaînes qui ont demandé aux clients de leur fournir leur code postal quand elles paient avec leur carte de crédit, puis d'utiliser cette information pour

récupérer leur adresse e-mail 12 .

Se servir de données pour prédire la grossesse d'une femme, Pole et ses collègues le savaient, une telle pratique avait toutes les caractéristiques d'un désastre potentiel au niveau des relations publiques. Comment pouvaient-ils faire parvenir leurs prospectus entre les mains de jeunes femmes enceintes sans donner l'impression de les espionner ? Comment tirer parti des habitudes de certaines personnes sans leur faire savoir que vous étudiez tous

les détails de leur existence 2 ?

 

II

 

À l'été de 2003, un directeur exécutif d'Arista Records, Steve Bartels, eut l'idée de téléphoner à quelques DJ pour leur présenter un nouveau morceau qu'ils allaient adorer, il en était convaincu. Le morceau s'intitulait « Hey Ya ! », du groupe de hip-hop OutKast.

« Hey Ya ! » était un morceau énergique, une fusion de funk, de rock et de hip-hop avec une touche de swing façon Big Band, par l'un des groupes les plus connus de la planète. C'était un son unique, inédit à la radio. « La première fois que j'ai entendu ça, j'en ai eu la chair de poule, m'a avoué Bartels. Ce morceau avait le son d'un hit, le genre de chanson qu'on entendrait dans les fêtes de bar-mitsva et les bals de lycéens pendant des années. » Dans les locaux d'Arista, tous les dirigeants se chantaient le refrain – « Shake it like a Polaroid ». Cette chanson allait être énorme, ils étaient tous d'accord.

Cette conviction ne se fondait pas que sur l'intuition. À l'époque, le secteur de la musique subissait une transformation similaire aux changements fondés sur l'étude des sources de données, que l'on avait constatés chez Target et ailleurs. Tout comme les détaillants se servaient d'algorithmes informatiques pour prévoir les habitudes des consommateurs, les dirigeants des maisons de disques et des radios se servaient de programmes informatiques pour prévoir les habitudes des auditeurs. Une compagnie, Polyphonic HMI – une équipe d'experts de l'intelligence artificielle et de statisticiens basés en Espagne – avait créé un programme baptisé Hit Song Science qui analysait les caractéristiques mathématiques d'un morceau et prédisait sa popularité. En comparant le tempo, la tonalité, la mélodie, la suite d'accords et d'autres facteurs d'une chanson particulière avec des milliers de hits stockés dans la base de données de Polyphonic HMI, Hit Song Science pouvait fournir une notation capable de prédire le

degré de succès probable d'un morceau 13 .

Le programme avait prédit que Come Away with Me , de Norah Jones, serait un hit après que la quasi-totalité du secteur l'avait refusé. (Cette chanson finit par se vendre à dix millions d'exemplaires et par remporter huit Grammy Awards.) Le programme avait aussi prévu que « Why Don't You and I », de Santana, serait très populaire, malgré les doutes des DJ. (Il s'est classé numéro trois au Top 40 du Billboard.)

Quand les dirigeants des stations de radio ont soumis « Hey Ya ! » au programme de Hit Song Science, les résultats furent probants. En fait, ils furent plus que probants : la note fut l'une des plus élevées que l'on ait jamais vues. Selon l'algorithme, « Hey Ya ! » serait un hit colossal.

Le 4 septembre 2003, dans la tranche très écoutée de 19 h 15, la station du Top 40, WIOQ, à Philadelphie, a diffusé « Hey Ya ! » sur ses ondes. Elle a repris le morceau sept autres fois cette semaine-là, et au total trente-

sept fois durant le mois 14 .

À l'époque, une société, Arbitron, testait une nouvelle technologie permettant de calculer combien d'auditeurs écoutaient une station de radio particulière à un moment donné, et combien changeaient de station pendant un morceau spécifique. WIOQ était l'une des stations incluses dans le test. Les dirigeants de la station étaient certains que « Hey Ya ! » allait laisser les auditeurs vissés à leurs radios.

Là-dessus, ils ont reçu le retour des données.

« Hey Ya ! » n'avait pas seulement déplu aux auditeurs 15 . Selon ces données, ils avaient eu ce morceau en horreur. Ils l'avaient tellement détesté que près d'un tiers d'entre eux avait changé de station dans les trente premières secondes de sa diffusion. Et ce n'était pas seulement le cas pour WIOQ. Dans tous les États-Unis, sur des stations de radio de Chicago, de Los Angeles, de Phoenix et de Seattle, chaque fois que « Hey Ya ! » passait, une masse d'auditeurs zappaient.

« Dès la première fois que je l'ai entendue, j'ai trouvé que c'était une super-chanson, confie John Garabedian, présentateur d'une émission de radio du Top 40, écoutée par deux millions de gens tous les week-ends. Mais elle n'avait pas un son habituel et, quand elle est sortie, les nerfs de certains ont lâché. Un type m'a dit que c'était le pire morceau qu'il ait jamais entendu.

Les gens écoutent le Top 40 parce qu'ils veulent entendre leurs morceaux préférés ou des chansons qui ressemblent à leurs morceaux préférés. Quand quelque chose de différent sort, ça les dérange. Ils ne veulent rien d'insolite. »

Arista avait dépensé beaucoup d'argent pour la promotion de « Hey Ya ! ». Les maisons de disques et les radios avaient besoin que cela devienne un succès. Les hits rapportent des fortunes – non seulement parce que les gens achètent le morceau, mais aussi parce qu'un hit peut convaincre les auditeurs d'abandonner leurs jeux vidéo et Internet pour écouter la radio. Un tube est capable de faire vendre des voitures de sport à la télévision et des vêtements dans des boutiques branchées. Les tubes sont à l'origine de dizaines d'habitudes vestimentaires sur lesquelles misent les publicitaires, les chaînes de télévision, les bars, les boîtes de nuit – et même des géants technologiques comme Apple.

Et là, l'une des chansons les plus attendues qui soient – un morceau dont les algorithmes avaient prédit qu'il deviendrait le tube de l'année – battait de l'aile. Les dirigeants des radios désespéraient de pouvoir trouver ce qui

ferait de « Hey Ya ! » un hit 16 .

*

Cette question – comment transformer une chanson en tube ? – reste une énigme pour l'industrie musicale depuis ses débuts, mais ce n'est qu'au cours de ces dernières décennies que certains acteurs du secteur ont abouti à des réponses scientifiques. L'un de ces pionniers était un ancien gérant de radio, Rich Meyer qui, en 1985, a lancé avec son épouse Nancy la société Mediabase dans le sous-sol de leur domicile, à Chicago. Tous les matins, dès leur réveil, ils réunissaient un lot de cassettes de stations qu'ils avaient enregistrées la veille sur des radios de plusieurs villes, et ils chiffraient, ils analysaient chaque morceau diffusé. Meyer publiait ensuite une lettre d'information hebdomadaire listant les morceaux en hausse ou en baisse de popularité.

Les premières années, cette lettre n'avait qu'une centaine d'abonnés, et Rich Meyer et son épouse se débattaient pour maintenir la société à flot. Toutefois, un nombre croissant de stations s'est mis à utiliser ses analyses pour élargir leur audience – et à étudier les formules qu'il avait conçues pour expliquer les tendances d'écoute –, sa lettre d'information, les données vendues par Mediabase, et des services similaires fournis par le secteur croissant des consultants en gestion de l'information et des bases de données, et tout cela a révolutionné le fonctionnement des stations radio.

L'une des énigmes qu'appréciait tout particulièrement Rich Meyer, c'était de comprendre pourquoi, pendant certains morceaux, les auditeurs ne changeaient apparemment jamais de station. Dans le jargon DJ, ces morceaux-là sont ce qu'on appelle des stickys – des morceaux qui « attachent ». Meyer avait observé des centaines de ces stickys , et avec les années, s'efforçait de percer les principes qui les rendaient populaires. Son bureau était rempli de tableaux et de graphes relevant les caractéristiques de ces divers stickys . Il cherchait sans cesse de nouveaux moyens de mesurer cette « accroche » et, vers la période où « Hey Ya ! » fut lancé, il expérimenta les données issues des tests qu'Arbitron menait pour voir si elles lui procureraient de nouveaux éléments.

À cette période, certaines chansons se classaient au rang des stickys pour des raisons évidentes – « Crazy in Love » de Beyoncé et « Señorita » de Justin Timberlake, par exemple, qui venaient de sortir, étaient déjà immensément populaires, mais c'étaient là des morceaux superbes, par des stars reconnues de longue date, et leur capacité d'« accroche » répondait à une logique. D'autres morceaux, en revanche, devenaient des stickys pour des raisons que personne ne comprenait vraiment. Par exemple, quand des stations passaient « Breathe » de Blu Cantrell, à l'été de 2003, presque personne ne zappait. Le morceau n'avait absolument rien d'inoubliable, c'était une machine à rythme comme tant d'autres, que les DJ trouvaient si terne que la plupart d'entre eux ne le diffusaient qu'à contrecœur. C'était du moins ce qu'ils déclaraient dans une majorité de publications professionnelles. Or, pour une raison inconnue, chaque fois que « Breathe » passait à la radio, les gens l'écoutaient, même si, comme des sondeurs le découvrirent plus tard, ces mêmes auditeurs déclaraient ne pas trop apprécier ce morceau. Ou prenez le cas de « Here without you » de 3 Doors Down, ou de presque toutes les chansons du groupe Maroon 5. Ces groupes étaient si dépourvus de caractère que, pour désigner ces sons si tièdes, les critiques et les auditeurs créèrent une nouvelle catégorie musicale – le « rock de baignoire ». Pourtant, chaque fois qu'ils passaient à la radio, presque personne ne changeait de station.

Ensuite, il y avait les morceaux que les auditeurs disaient ouvertement détester, mais qui n'en devenaient pas moins des stickys . Prenez Christina Aguilera ou Céline Dion. Enquête après enquête, les auditeurs masculins disaient détester Céline Dion et ne pas supporter ses chansons. Mais chaque fois qu'un morceau de la chanteuse passait à la radio, les hommes restaient branchés. Sur le marché de Los Angeles, les stations qui diffusaient régulièrement Céline Dion à la fin de chaque heure – le moment où l'on mesure le nombre d'auditeurs – pouvaient accroître leur audience de 3 %, un chiffre énorme dans le monde de la radio. Les auditeurs de sexe masculin croient détester Céline Dion mais, quand ses chansons passent, ils

restent scotchés 17 .

Un soir, Rich Meyer s'installa pour écouter une série de stickys d'affilée, en boucle. Ce faisant, il finit par repérer une similarité entre eux. Ce n'était pas que ces morceaux se ressemblaient au niveau du son. Certains d'entre eux étaient des balades, d'autres des morceaux pop. Toutefois, ils paraissaient tous similaires, dans la mesure où ils avaient exactement le son que Meyer attendait de ce genre particulier de musique. Ils possédaient un air de famille – comme tout le reste à la radio –, mais ils semblaient un peu mieux profilés, un peu plus proches de l'étalon-or de la chanson parfaite.

« Parfois, des stations font des enquêtes. Elles appellent des auditeurs au téléphone, leur passent un échantillon du morceau, et les auditeurs réagissent : “Ça fait cinquante mille fois que je l'entends. J'en ai marre de ce morceau, il me sort par les yeux !”, m'a expliqué Rich Meyer. Mais quand ça passe à la radio, votre subconscient vous souffle : “Je connais ce morceau ! Je l'ai entendu des millions de fois ! Je sais le chanter !” Les stickys sont ce que vous vous attendez à entendre à la radio. Votre cerveau a secrètement envie de cette chanson, en raison de sa familiarité avec tout ce que vous avez déjà entendu et aimé. Ce morceau-là sonne juste. »

Tout montre qu'une préférence pour ce qui sonne « familier » est un produit de notre structure neurologique. Les scientifiques ont étudié le cerveau des individus quand ils écoutent de la musique, et ils ont identifié les régions du cortex qui sont impliquées dans la compréhension des stimuli auditifs. L'écoute de la musique active de nombreuses régions de l'encéphale, notamment le cortex auditif, le thalamus et le cortex pariétal

supérieur 18 . Ces mêmes régions sont aussi associées à la reconnaissance des schémas et elles contribuent à ce que le cerveau décide à quels influx prêter attention et lesquels ignorer. En d'autres termes, les régions cérébrales qui traitent le signal musical sont conçues pour isoler ces schémas et rechercher ce qui est familier. Tout cela est logique. Après tout, la musique est une affaire compliquée. Les tonalités innombrables, les valeurs, les mélodies qui se chevauchent et les sonorités concurrentes qui constituent à peu près n'importe quelle chanson – et que l'on retrouve dans la voix de n'importe quel locuteur au milieu d'une rue animée – sont si envahissantes que sans la capacité de notre cerveau à se concentrer sur certains sons et à en ignorer d'autres, tout cela nous ferait l'effet d'une

cacophonie 19 .

En matière musicale, notre cerveau a envie de familiarité parce que c'est cette familiarité qui nous permet d'écouter sans être distraits par l'ensemble des sons. Tout comme les scientifiques du MIT ont découvert que les habitudes comportementales nous empêchaient de nous noyer dans une masse de décisions infinies que, sans cela, nous serions forcés de reprendre tous les jours, nos habitudes d'écoute existent parce que sans elles, il nous serait impossible de déterminer sur quoi nous concentrer : la voix de notre enfant, le coup de sifflet d'un train ou le vacarme de la rue après une victoire de l'équipe de France de football, un samedi soir. Inconsciemment, nos habitudes auditives nous permettent de séparer des bruits importants de ceux que l'on peut ignorer.

C'est pourquoi les chansons qui nous paraissent « familières » – même si nous ne les avons encore jamais entendues – sont des stickys . Notre cerveau est conçu pour préférer les schémas auditifs présentant des similitudes avec ce que nous avons déjà entendu. Quand Céline Dion sort une nouvelle chanson – et qui ressemble à toutes les autres qu'elle a déjà chantées –, inconsciemment, notre cerveau désire ce qui est reconnaissable, et la chanson acquiert cette adhésion. Vous n'irez peut-être jamais à un concert de Céline Dion, mais vous écouterez ses chansons à la radio, parce que c'est ce que vous vous attendiez à entendre sur le trajet du bureau. Ces chansons correspondent à vos habitudes. À la perfection.

Cet éclairage a permis de saisir pourquoi « Hey Ya ! » a connu un échec sur les stations de radio, alors que Hit Song Science et des dirigeants de maisons de disques avaient assuré que ce serait un tube. Le problème n'était pas que « Hey Ya ! » soit mauvais. L'ennui, c'est que « Hey Ya ! » ne ressemblait à rien. Les auditeurs n'avaient pas envie de prendre une décision consciente chaque fois qu'on leur présentait une nouvelle chanson. Au contraire, leur cerveau voulait suivre une habitude. La plupart du temps, nous ne choisissons pas réellement ce qui nous plaît ou nous déplaît dans une chanson. Cela réclamerait trop d'effort mental. Au lieu de quoi, nous réagissons aux signaux (« Cette chanson est comme toutes celles que j'ai toujours aimées ») et aux récompenses (« C'est sympa de le fredonner ») et, sans réfléchir, nous nous mettons à chanter, ou nous changeons de station.

 

En un sens, Arista et les DJ étaient confrontés à une variante du problème qu'Andrew Pole avait dû affronter chez Target. Les auditeurs écoutent volontiers jusqu'au bout une chanson qu'ils disent détester, pourvu qu'ils aient déjà entendu autre chose de similaire. Les femmes enceintes utilisent volontiers les coupons qu'elles reçoivent au courrier, sauf si ces coupons attestent à l'évidence que Target espionne ce qui se passe dans leur ventre, une démarche peu ordinaire et qui peut même être glaçante. Recevoir un coupon prouvant que Target est informé de votre grossesse, voilà qui cadre mal avec les attentes du consommateur. C'est comme signaler à un banquier d'affaires qu'il vient de fredonner en écoutant une chanson de Céline Dion. Cela ne cadre pas.

Alors comment les DJ convainquent-ils les auditeurs de rester « collés » à des chansons comme « Hey Ya ! » suffisamment longtemps pour qu'elles finissent par prendre un tour familier ? Comment Target convint-il les femmes enceintes d'utiliser des coupons pour des paquets de couches sans les faire fuir ?

En parant la nouveauté d'habits anciens, et en faisant paraître familier ce qui ne l'était pas.

III

 

Au début des années 1940, le gouvernement américain a entrepris d'expédier l'essentiel de la viande nationale en Europe et sur le théâtre Pacifique pour ravitailler les troupes engagées dans les combats de la Seconde Guerre mondiale. Aux États-Unis, l'approvisionnement en steaks et en côtes de porc allait déclinant. À l'entrée en guerre des États-Unis, à la fin de l'année 1941, les restaurants new-yorkais servaient de la viande de cheval dans les hamburgers et tout un marché noir du poulet fit son

apparition 20 . Les responsables fédéraux craignaient qu'un effort de guerre prolongé ne prive la nation américaine de protéines. Ce « problème ne cessera pas de faire planer une menace grandissante sur les États-Unis, à mesure que l'on s'avance dans la guerre, écrivait l'ancien président Herbert Hoover aux Américains dans une brochure gouvernementale, en 1943. Nos fermes manquent de main-d'œuvre pour le bétail ; et, en plus de cela, nous devons fournir du ravitaillement aux Britanniques et aux Russes. Dans cette guerre, les viandes et les matières grasses sont tout autant des munitions que le sont les chars et les avions ».

Inquiet, le département de la Défense a contacté des dizaines de sociologues, de psychologues et d'anthropologues éminents – parmi lesquels Margaret Mead et Kurt Lewin, qui deviendraient plus tard des célébrités du monde universitaire – et leur a confié une mission : comprendre de quelle manière on pourrait convaincre les Américains de manger des viandes d'organes. Amener les épouses à servir à leur mari et à leurs enfants du foie, du cœur, des rognons, de la cervelle, de l'estomac et de l'intestin, tous ces abats qui restaient après l'expédition à l'étranger des faux-filets et des roast-beefs.

À l'époque, en Amérique, les abats n'étaient guère appréciés. Dans les années 1940, une femme appartenant à la classe moyenne aurait préféré se laisser mourir de faim plutôt que de souiller sa table avec de la langue ou des tripes. Les scientifiques recrutés au sein du Committee on Food Habbits (la Commission des habitudes alimentaires), réunis pour la première fois en 1941, se fixèrent pour objectif de systématiquement identifier les barrières culturelles qui dissuadaient les Américains de manger des abats. Au total, plus de deux cents études furent finalement publiées, qui tournaient toutes autour d'une découverte similaire : pour changer le régime alimentaire des gens, il faut que l'exotique devienne familier. Et pour y parvenir, il faut le

camoufler derrière un habillage de tous les jours 21 .

Afin de convaincre les Américains de manger du foie et des rognons, il fallait que les ménagères apprennent à donner à cette cuisine une apparence, un goût et une odeur similaires à ce que les familles s'attendaient à voir à la table familiale, en conclurent les scientifiques. Par exemple, quand la division Subsistance du Quartermaster Corps – les responsables du ravitaillement des soldats – commença à servir du chou frais aux troupes, en 1943, elle essuya un rejet. Les cuisiniers des mess décidèrent donc de découper ce chou et de le faire bouillir jusqu'à ce qu'il ressemble à tous les autres légumes servis au soldat – et les hommes le mangèrent sans se plaindre. « Les soldats étaient plus susceptibles de manger une nourriture qui, familière ou pas, soit préparée de la même manière que celle qu'ils connaissaient déjà, et servie de manière identique », écrit aujourd'hui un

chercheur qui a évalué ces études 22 .

Le secret, pour changer le régime alimentaire de l'Amérique, en conclut la Commission des habitudes alimentaires, c'était la familiarité. Assez vite, des mères de famille reçurent des courriers du gouvernement fédéral leur indiquant : « Votre mari sera enchanté de goûter à une tourte à la viande de

bœuf et aux rognons 23 . » Les bouchers se mirent à distribuer des recettes sur la manière d'ajouter du foie à un pain de viande.

Quelques années après la fin de la Seconde Guerre mondiale, la Commission des habitudes alimentaires fut dissoute. Toutefois, à ce stade, les Américains avaient pleinement intégré les abats dans leur régime alimentaire. Une étude indique que pendant le conflit, leur consommation

d'abats avait augmenté de 33 %. En 1955, elle était en hausse de 50 % 24 . Les modes alimentaires des Américains avaient changé à un point tel que ces parties de l'animal étaient devenues un symbole de confort.

Depuis lors, le gouvernement américain avait lancé des dizaines d'autres initiatives pour améliorer le régime alimentaire de la population du pays. Par exemple, il y eut la campagne dite « Five a Day », destinée à encourager les gens à consommer cinq fruits ou légumes par jour, la pyramide alimentaire de l'USDA (le département américain de l'Agriculture), et une incitation à la consommation de fromages et de laits allégés. Aucune de ces campagnes n'adhérait aux recommandations de la commission. Aucune d'elles ne tenta de camoufler ses recommandations en habitudes existantes et, en conséquence, toutes ces campagnes ont échoué. À ce jour, le seul programme gouvernemental ayant entraîné un changement durable dans le régime américain reste celui poussant à la consommation d'abats dans les années 1940.

Toutefois, les stations de radio et les grands groupes – comme Target – sont plus avisés.

Pour faire de « Hey Ya ! » un tube, les DJ ont vite compris qu'il leur fallait prêter à cette chanson une apparence de familiarité. Et que pour cela, il fallait lui appliquer une stratégie particulière.

Des programmes informatiques tels que Hit Song Science étaient assez efficaces pour prédire les habitudes des individus. Le problème, c'est que parfois, ces algorithmes détectaient des habitudes qui n'avaient pas encore émergé. Et si des sociétés commercialisaient des habitudes que nous, consommateurs, n'avions pas encore adoptées, ou, pire encore, que nous n'avions pas envie d'admettre – comme notre engouement secret pour les ballades à l'eau de rose –, ces entreprises risquaient gros. Si une grande surface alimentaire se vante de proposer un énorme choix de céréales et de glaces bourrées de sucres, le consommateur s'en détournera. Si son boucher annonce « Voici un morceau d'intestin que vous servirez à votre table », une ménagère de 1940 préférera servir un ragoût de thon. Une station de radio annonce Céline Dion toutes les demi-heures ? Personne n'écoute. À la place, les supermarchés préfèrent vanter leurs pommes et leurs tomates (tout en veillant à vous faire passer devant les rayons de M&M's et de glaces Häagen-Dazs en chemin pour les caisses), les bouchers de 1940 présenteront le foie comme « le nouveau steak » et les DJ glissent la chanson de la bande originale du film Titanic , mais sans tambour ni trompette.

Pour devenir un tube, il fallait que « Hey Ya ! » s'inscrive dans une habitude d'écoute. Et, pour s'inscrire dans cette habitude, au début, il fallait légèrement camoufler le morceau, tout comme les ménagères camouflaient les rognons en les ajoutant à un pain de viande. Et ainsi, sur la station de radio WIOQ, à Philadelphie – comme sur les autres stations du pays –, les DJ firent en sorte, chaque fois qu'ils passaient « Hey Ya ! », de le placer entre deux chansons déjà connues. « Désormais, c'est de la théorie élémentaire en matière de liste d'écoute, explique Tom Webster, un consultant radios. On diffuse une nouvelle chanson en sandwich entre deux tubes populaires consensuels. »

Cependant, les DJ ne passaient pas « Hey Ya ! » à côté de n'importe quelle sorte de hit. Ils l'inséraient en sandwich entre le type de chansons dont Rich Meyer avaient découvert qu'elles constituaient des stickys , d'artistes comme Blu Cantrell, 3 Doors Down, Maroon 5 et Christina Aguilera. (Certaines stations, en fait, étaient tellement partantes qu'elles se servaient deux fois du même morceau.)

Examinons par exemple la liste d'écoute de WIOQ pour le 19 septembre 2003 :

11 h 43 « Here Without You » par 3 Doors Down

11 h 54 « Breathe » par Blu Cantrell

11 h 58 « Hey Ya ! » par OutKast

12 h 01 « Breathe » par Blu Cantrell

Ou la liste d'écoute du 16 octobre :

9 h 41 « Harder to Breathe » par Maroon 5

9 h 45 « Hey Ya ! » par OutKast

9 h 49 « Can't Hold Us Down » par Christina Aguilera

10 h 00 « Frontin' » par Pharrell

Ou celle du 12 novembre :

9 h 58 « Here Without You » par 3 Doors Down

10 h 01 « Hey Ya ! » par OutKast

10 h 05 « Like I Love You » par Justin Timberlake

10 h 09 « Baby Boy » par Beyoncé

« Gérer une liste d'écoute, c'est une affaire de maîtrise des risques, explique Webster. Les stations de radio doivent prendre des risques avec de nouvelles chansons, sinon les gens arrêtent d'écouter. Mais ce que veulent vraiment les auditeurs, ce sont des morceaux qu'ils aiment déjà. Il faut donc rendre les nouveaux morceaux familiers, et aussi vite que possible. »

Quand WIOQ commença à diffuser « Hey Ya ! », début septembre – avant la pratique du sandwich –, 26,6 % des auditeurs changèrent de station chaque fois qu'elle passait. En octobre, après une diffusion parallèle à des stickys , ce « facteur de changement » chutait à 13,7 %. En décembre, il était de 5,7 %. D'autres grandes stations de radio eurent recours à la même technique du sandwich, et le taux de déconnexion suivit la même pente.

Et plus les auditeurs entendaient « Hey Ya ! », plus le morceau leur devenait familier. Une fois qu'il fut devenu populaire, WIOQ le passa jusqu'à quinze fois par jour. Les habitudes d'écoute des auditeurs avaient changé, et ils finissaient par attendre « Hey Ya ! » – et même par avoir très envie de l'entendre. Une habitude « Hey Ya ! » se créa. Le morceau finit par remporter un Grammy Award, le groupe par vendre plus de 5,5 millions d'albums, et les stations de radio par gagner des millions de dollars. « Cet album a installé OutKast au panthéon des superstars, m'a expliqué Bartels, le directeur de la promotion. C'est ce qui leur a permis d'accéder à un public extérieur au hip-hop. Et le plus gratifiant, c'est quand un nouvel artiste me fait écouter son single et m'affirme : “Ce sera le prochain Hey Ya !” »

Après avoir mis au point son dispositif de prédiction de la grossesse, après avoir identifié des centaines de milliers de consommatrices de sexe féminin probablement enceintes, et après que l'on eut fait remarquer que certaines de ces femmes – et même, en réalité, une majorité d'entre elles – risquaient d'être un peu contrariées de recevoir une publicité attestant à l'évidence que Target était au courant de leur état, tout le monde décida de revenir en arrière et de revoir certains choix.

Le département marketing jugea qu'il serait sage de mener quelques petites expériences avant de lancer une campagne nationale. Ils avaient la possibilité d'envoyer des mailings spécialement destinés à de petits groupes de consommateurs, et choisirent donc au hasard des femmes de la liste de grossesse d'Andrew Pole pour tester des combinaisons publicitaires afin de voir comment réagiraient ces consommatrices.

« Nous avons la capacité d'envoyer à chaque consommatrice une brochure publicitaire spécifiquement conçue pour elles, disant “Voilà tout ce que vous avez acheté la semaine dernière, et un coupon assorti”, m'a expliqué un dirigeant de Target directement informé du système de prédiction de grossesse de Pole. Nous pratiquons sans arrêt ce style de démarche pour les produits alimentaires.

Avec les produits grossesse, en revanche, nous avons appris que les femmes réagissaient négativement. Ensuite, nous les avons mixés avec toutes ces publicités pour des produits dont nous savions que les femmes enceintes ne les achèteraient jamais, de sorte que les pubs pour bébé paraissaient intervenir là par hasard. Nous avons inséré un prospectus pour une tondeuse à gazon à côté de celui pour les couches. Nous avons ajouté un coupon pour des verres à vin à côté des vêtements pour nourrisson. De la sorte, ces produits ont eu l'air d'être choisis par hasard.

Et nous avons découvert que tant qu'une femme enceinte n'avait pas le sentiment d'avoir été espionnée, elle se servirait de ces coupons. Elle supposerait juste que tous ses voisins avaient reçu les mêmes mailings pour des couches et des berceaux. Tant que nous n'effrayons pas cette future maman, ça marche. »

La réponse à la question de Target et Pole – comment démarcher une femme enceinte sans lui révéler que vous savez qu'elle est enceinte ? – était en somme la même que celle qu'employaient les DJ pour accrocher les auditeurs avec « Hey Ya ! », Target se mit à placer les coupons pour les couches en sandwich entre des produits sans lien avec la grossesse, qui faisaient paraître ces publicités anonymes, familières, confortables. Ils camouflaient ce qu'ils savaient.

Assez tôt, les ventes de produits pour « maman-bébé » de Target explosèrent. Le groupe ne révèle aucun chiffre de ventes pour une division spécifique mais, entre 2002 – quand Andrew Pole fut embauché – et 2008, le chiffre d'affaires de Target est passé de 44 à 65 milliards de dollars. En 2005, le président du groupe, Gregg Steinhafel, a exposé devant une salle pleine d'investisseurs la manière dont l'entreprise avait « placé l'accent sur des articles et des catégories qui attirent certains segments de consommateurs, comme les mamans et les bébés ».

« Au fur et à mesure que notre base de données a gagné en sophistication, Target Mail s'est imposé comme outil de promotion du rapport qualité prix et de la commodité vis-à-vis de segments spécifiques comme les jeunes mamans et les ados. Par exemple, Target Baby est à même de suivre les différentes étapes de la vie, depuis les soins prénataux jusqu'aux sièges voiture et aux poussettes. En 2004, le programme Baby Direct Mail a

généré de forts accroissements de fréquentation et de vente 25 . »

Qu'il s'agisse de vendre une nouvelle chanson, un nouvel aliment ou un nouveau berceau, la leçon est la même : si vous habillez la nouveauté dans de vieilles habitudes, il est plus facile de faire accepter la chose au public.

 

IV

 

L'utilité de cette leçon ne se limite pas aux grands groupes, aux agences gouvernementales ou aux stations de radio qui espèrent manipuler nos goûts. Ces mêmes notions peuvent servir à transformer notre mode de vie.

En 2000, par exemple, deux statisticiens ont été engagés par le YMCA – l'un des plus grands organismes à but non lucratif des États-Unis – pour utiliser la puissance de la prédiction fondée sur les données, à seule fin d'améliorer le monde où nous vivons. Le YMCA compte plus de 2 600 locaux aux États-Unis, pour la plupart des salles de sport et des sortes de salles polyvalentes. Voici à peu près dix ans, les dirigeants se sont souciés des moyens de rester compétitifs. Ils ont sollicité les lumières d'un psychologue social et d'un mathématicien – Bill Lazarus et Dean Abbott.

Les deux hommes ont réuni des données issues de plus de 150 000 enquêtes de satisfaction de membres recueillies au cours des années précédentes, en y recherchant des modèles. À ce stade, l'opinion communément admise chez les dirigeants des YMCA était que ses membres avaient envie d'équipements de sport et d'installations rutilantes et modernes. Le YMCA avait dépensé des millions de dollars à construire des salles d'haltérophilie et des studios de yoga. Quand ils analysèrent ces études, ils s'aperçurent que si le caractère attractif et la disponibilité des appareils de musculation avaient pu amener ces membres à adhérer, c'était autre chose qui les avait incités à rester.

Cette capacité de rétention, indiquaient les données, était générée par des facteurs émotionnels, le fait que les employés connaissent les noms des membres ou leur disent bonjour à leur arrivée. Il s'avère que les gens se rendaient en salle de sport pour y nouer un lien humain, pas pour profiter d'un tapis de jogging. Si un membre se créait une amitié au YMCA, il était bien plus susceptible de se présenter à une séance d'exercice. En d'autres termes, les gens qui adhèrent au YMCA ont certaines habitudes sociales. Si le YMCA leur donne satisfaction, les membres seront contents. Par conséquent, si l'organisme veut encourager les gens à faire de l'exercice, il doit tirer parti de schémas préexistants, et apprendre à ses employés à se remémorer le nom des visiteurs. C'est une variante de la leçon qu'avaient retenue Target et les DJ : pour vendre une nouvelle habitude – dans le cas présent, celle de faire du sport –, il faut l'envelopper dans quelque chose que les gens connaissent et apprécient déjà, comme l'envie instinctive de se rendre dans des endroits où il est facile de se faire des amis.

« Nous sommes sur le point de trouver la formule qui nous permettra de garder les gens dans nos clubs, m'a expliqué Lazarus. Les gens ont envie de se rendre dans des lieux qui satisfassent leurs besoins sociaux. Amener les gens à faire de l'exercice au sein d'un groupe les incitera plus volontiers à s'en tenir à cette habitude. De cette manière, vous réussirez à influer sur la santé d'une nation. »

Un jour prochain, affirment les experts de l'analyse prédictive, les entreprises seront capables de connaître nos goûts et de prédire nos habitudes mieux que nous ne les connaissons nous-mêmes. Toutefois, savoir que quelqu'un pourrait préférer une certaine marque de beurre de cacahuètes ne suffira pas à le pousser à agir en fonction de cette préférence. Pour vendre une nouvelle habitude – qu'il s'agisse d'épicerie ou d'aérobics –, il faut comprendre comment faire en sorte que la nouveauté paraisse familière.

La dernière fois que j'ai parlé à Andrew Pole, je lui ai appris que ma femme était enceinte de sept mois, de notre deuxième enfant. Pole avait aussi des enfants, et nous avons donc parlé de notre progéniture respective. Mon épouse et moi, nous allons parfois faire nos courses chez Target, lui ai-je dit, et, à peu près un an plus tôt, nous leur avions donné notre adresse, donc nous avons reçu des coupons dans notre courrier. Récemment, la grossesse de ma femme s'avançant vers son terme, j'avais remarqué une subtile multiplication des publicités pour des couches, des lotions et des vêtements pour bébés déposées dans notre boîte.

Je prévois d'utiliser une partie de ces coupons ce week-end, lui ai-je dit. Je pensais aussi acheter un berceau, des rideaux pour la chambre du bébé, et peut-être quelques jouets de la série Bob le Bricoleur pour mon aîné. Le fait que Target nous ait envoyé ces coupons juste dans les temps pour répondre à nos envies, c'était très commode.

« Vous allez voir quand le bébé sera là, m'a fait Pole. Nous allons vous envoyer des coupons d'articles avant même que vous ayez pris conscience que vous en aviez envie. »

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Troisième partie

LES HABITUDES

QUI BOULEVERSENT LE MONDE

 

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