Historique : du Neuromarketing au Nudge

Les débuts du Neuromarketing (-90/- 04)

Les neurosciences et leurs ancêtres ont toujours entretenus des liens étroits avec le marketing et la publicité, et les premières pratiques commerciales dopées à la science cognitive sont à chercher du coté des grandes enseignes, toujours à la pointe, que sont Procter & Gamble, Coca-Cola ou encore Johnson & Johnson.

Dès les années -90, un professeur nommé G. Zaltman commence à se pencher sur les motivations réelles des achats quotidiens des consommateurs. Celles-ci étaient, selon G. Zaltman, souvent méconnues du sujet lui-même ; quasiment 95% des processus cognitifs impliqués seraient ainsi inconscients1. La grande technique inventée par Gerard Zaltman, technique pionnière du marketing comportemental, est la Zaltman Metaphor Elicitation Technique, la ZMET. Cette technique de compréhension des motivations cachées des consommateurs a notamment joué un rôle important dans le succès de ce produit révolutionnaire qu’est le Fébreze, célèbre déodorant ménager2.

Au cours des années -90 et au début des années 2000, le Neuromarketing était encore réservé à un nombre très restreint d’enseignes. Cependant le sujet, en tant que domaine de recherche, commençait à se populariser. C’est ainsi dès 1996 que BJ Fogg, alors étudiant à la Stanford University, utilisa pour la 1re fois le terme de « captologie », la définissant comme l’utilisation de l’informatique comme technique de persuasion3. Par la suite l’évolution du marketing sera quasiment indissociable des progrès neuroscientifiques, et c’est ce qu’illustre parfaitement la petite phrase de P. LeLay, PDG de TF1 de -88 à 2008 : « ce que nous vendons à Coca-Cola, c’est du temps de cerveau disponible ».

De nombreuses avancées technologiques, et notamment d’imagerie médicale par IRM, vont rapidement permettre de mieux mesurer à priori de sa diffusion le succès d’une publicité, et son influence sur le système cognitif humain. Par exemple, dès 2004 des expériences de S. McLure et son équipe ont montrées que la vision d’un logo de marque avait des effets mesurables sur le cerveau d’un consommateur . Il était en effet connu qu’en faisant deux tests : un à l’aveugle, et un en laissant apparaître les marques de sodas à goûter, les sujets indiquaient préférer une boisson différente. La plupart du temps le Pepsi était préféré lors du test à l’aveugle, et le Coca-Cola était préféré lorsque la marque était visible. Pour mieux comprendre les mécanismes psychiques qui pourraient expliquer ces résultats, S. McLure répliqua l’opération, en scannant via un procédé d’imagerie par résonance magnétique (IRM) l’encéphale des sujets, et l’activité de zones cérébrales spécifiques. Cette deuxième vague de test a prouvé que les zones du cerveau les plus actives au moment de boire le soda n’étaient pas les mêmes : lors du test à l’aveugle, c’est une zone primaire, liée à la gratification, située dans le système limbique, qui était la plus active. Alors que lorsque la marque était visible, c’est une zone du Cortex préfrontal qui était la plus active, liée à la mémoire et à des opérations de raisonnement plus complexes.

L’équipe a donc réussi à prouver que le rappel de la marque au moment de l’expérience de consommation entraînait des réactions neuronales effectives (et affectives… ici sécrétion de la dopamine, le neurotransmetteur du bonheur4). Bien que cette conclusion nous paraisse évidente aujourd’hui, la capacité de prouver scientifiquement ces intuitions a permis de changer radicalement le point de vue des annonceurs5 sur le sujet, désormais prêt à investir des fortunes dans ce champ d’étude nouveau qui leur apportait la preuve d’un effet de la visibilité d’une marque sur le système nerveux.

Ainsi les Neurosciences ont consommé leur union avec le monde publicitaire, et ce pour de longues années à venir. De nombreuses technologies sont en effet venues renforcer l’arsenal des annonceurs dans leur propension à générer de la préférence de marque. De ces outils technologiques nous pouvons citer l’imagerie par résonnance magnétique (IRM), l’électroencéphalographie (EEG), le Facial-Coding (reconnaissance des mouvements du visage) ou encore l’oculométrie (Eye-Tracking).

Plateformes, Big Data, et Design Comportemental

En parallèle des Neurosciences dures et de l’imagerie médicales (traditionnellement associées au terme de Neuromarketing dans l’imaginaire collectif), les branches plus théoriques que sont la psychologie ou l’étude des comportements, réunies sous l’appellation des sciences cognitives, ont, elles aussi, pu faire de nombreuses avancées, en ayant accès à un nombre croissant de données et disposant de possibilités d’expériences bien plus importantes qu’auparavant. Le programme AM Turk d’Amazon est un excellent exemple de ce que l’utilisation de ce type de plates-formes numériques peuvent apporter à la science cognitive, et réciproquement.

Amazon Mechanical Turk est un programme en ligne, ou des utilisateurs (workers) s’inscrivent pour remplir des HITs (Human Intelligence Tasks), ces dernières sont rémunérées (de quelques centimes à quelques dollars) et les utilisateurs garantissent accorder tous les droits inhérents aux contenus qu’ils créent dans le cadre du contrat implicite d’utilisation de la plateforme (mentions légales en Opt-in). Exemples de HITs : donner une note à un produit, écrire un commentaire sur une marque, tester un jeu vidéo, etc. Cette plate-forme est particulièrement intéressante dans la mesure où, d’une part, elle créé du contenu qui pourra ensuite être utilisé pour améliorer : l’expérience client, les algorithmes de recommandation ou encore des systèmes de discussion (chatbots), et d’autre part, elle permet aux sciences cognitives de progresser en leur fournissant un vivarium de sujets. Ainsi, le Massachussets Institute of Technology (MIT), par exemple, utilise AM Turk dans le cadre d’expérimentations très spécifiques, avec l’objectif, entre autres, de développer ce que l’on nomme la computational psychiatry. Pour ne citer qu’un exemple de ces nombreuses expériences : le Cyberball6.

Dans ce jeu pour lequel l’utilisateur est rémunéré, trois joueurs se passent une balle virtuelle. Cependant, alors que l’utilisateur croit que les 2 autres joueurs sont de vraies personnes, il s’avère qu’il est le seul joueur humain, et que les 2 autres sont contrôlés par les scientifiques. Ainsi ceux-ci peuvent déterminer à l’avance la fréquence à laquelle l’utilisateur recevra la balle (1 fois sur 3, 3 fois sur 5, etc.). L’objectif de ce jeu est de calculer le sentiment de social rejection : le sentiment de réjection social ressenti par l’utilisateur, afin de détecter un éventuel cas de Borderline Personality Disorder (BPD). Si l’intérêt est éminemment scientifique et médical7, il serait intéressant de savoir si Amazon, qui administre les données de l’expérience, les utilise dans un cadre commercial, en quel cas l’avantage concurrentiel semble évident, contrairement à l’éthique du modèle de gouvernance.

Ce rapprochement entre Amazon et le MIT est un exemple de la tendance au rapprochement entre les grandes plates-formes numériques et les neurosciences universitaires. Ainsi Facebook, Google, et en général la plupart des marchés bifaces numériques8 (Google, Amazon, Spotify…) outre-Atlantique ont intégrés dans leur modèle de distribution de contenu digital des techniques de Neuromarketing et de Design Comportemental9 dont l’objectif est de favoriser l’engagement des utilisateurs avec leur produit. Mot très en vogue dans le milieu digital, l’engagement est en effet un indicateur clé de réussite (KPI). L’objectif est que les utilisateurs engagent avec la plate-forme ou le produit, et le Saint Graal est quand cet engagement devient inconscient, comme le formule Nir Eyal10 : do they use it wihout any conscious thought ? Pour mesurer le succès d’un produit, d’un site, ou d’une publicité, de nombreux indicateurs comportementaux sont utilisés, dont l’engagement fait partie. Les 3 principalement retrouvés sont les suivants : Engagement émotionnel, rétention mémorielle et attention portée11.

Car en effet, si les annonceurs traditionnels tels que Coca-Cola utilisent des techniques de Neuromarketing en amont de la distribution, pour tester des campagnes avant leur diffusion par exemple, les plateformes numériques utilisent le neuromarketing dans une optique de mesure de la performance en continue. Grâce à toutes les données d’engagement fournies par les utilisateurs eux-mêmes, il est facile de pondérer certains types d’actions en ligne, en leur donnant un poids relatif dans une des trois catégories que sont l’engagement émotionnel, la rétention mémorielle ou l’attention portée, pour optimiser par la suite leur technologie. Ce n’est d’ailleurs pas un hasard si Facebook a récemment intégré différents types de like, élargissant le spectre des émotions partagées par les utilisateurs, collectées dans leurs bases de données. Savoir quel type de contenu rend triste, et quel type de contenus laisse indifférent permet, d’une part de mieux cibler les publicités par la suite, et d’améliorer l’engagement des utilisateurs, en leur fournissant du contenu qui ne provoque que des émotions agréables par exemple. Mauvais exemple, car en l’occurrence on sait (Facebook s’en est rendu compte à ses dépens lors de la campagne présidentielle américaine) que les contenus qui provoquent la colère sont plus engageants car ils génèrent plus d’interactions de la part des utilisateurs. Mais qui sait, peut-être trouveront nous des vertus concurrentielles à la bienveillance ou à la tempérance qui permettront aux logiques de marché de réorienter les recommandations en ce sens12 ?

En Europe, et surtout en France, le Neuromarketing tarde à se faire une place dans le secteur privé. A la fois pour des questions juridiques (l’imagerie médicale à des fins commerciales est interdite en France) mais aussi pour des questions de réception par le public de cette discipline, dont l’objectif reste de biaiser le système cognitif des individus pour induire un comportement d’achat. La formule de P. LeLay en 2004, alors PDG de TF1, a permis malgré-lui de prendre la température du public Français : parler de « temps de cerveau disponible » dans un cadre publicitaire est risqué et peut entrainer des mouvements populaires. De ce fait les grands groupes ont tendance à externaliser leurs travaux de Neuromarketing : L’Oréal ou encore SNCF ont fait appel à des prestataires externes Belges ou Anglais. Cependant depuis quelques années, et avec l’émergence du courant de pensé Comportemental (Behavioural Economics), une nouvelle pratique a fait son émergence en Europe sous le nom de « Nudge ». En France c’est BVA, institut de sondage, qui se positionne la première sur le sujet, dès 2013. Nous pouvons aussi citer Clear Channel, qui a récemment lancé un outil de mesure de l’émotion basé sur des indicateurs physiologiques (sans imagerie cérébrale) appelé EmOOH13. En Angleterre Nielsen a acquis l’entreprise Neurofocus, spécialisée dans les Neurosciences appliquées à la publicité.

L’économie comportementale et les pouvoirs publics : de la Data au Nudge

En 2008, Dan Wagner, ancien employé-fondateur de Facebook, rejoint l’équipe de campagne présidentielle de Barack Obama, en tant que statisticien. Les premières années de son travail sont dédiées à la constitution d’une base de données centralisant toutes les infos (data) récoltées sur les prospects, en l’occurrence les citoyens, de la campagne. Pour cela Wagner va révolutionner les méthodes de sondages alors en place en les rendant plus simples, en parallèle, il va digitaliser toutes les infos déjà présentes et les centraliser, et n’hésitera pas à utiliser des sources externes pour étoffer les données de tous les utilisateurs, donateurs, ou volontaires ayant interagis avec le site de campagne14. Ce travail participe à la victoire de B. Obama en 2008.

Une fois toutes ces données agrégées dans un système d’analyse prédictive, D. Wagner, en prévision de la campagne de 2012, travail sur un modèle d’analyse comportemental, sensé indiquer quels citoyens étaient les plus susceptibles d’aller voter pour le parti démocrate, en leur attribuant à chacun un score global de sympathie probable pour leur candidat. Ce score est un indice calculé à partir de nombreuses informations telles que l’âge, les données démographiques, le genre ou même les habitudes de consommation de média.

Une fois cette base de données construite et structurée, l’équipe de campagne a pu extraire des cibles (targets), que sont les citoyens les plus susceptibles d’aller voter pour B. Obama. Pour encourager ces électeurs à se déplacer le jour J, l’équipe a alors pu procéder à de nombreux procédés de Microtargeting, par exemple en achetant de l’espace publicitaire en ligne pour diffuser aux jeunes latinos et afro-américains des messages de mobilisation pour le candidat B. Obama, tout en ciblant les électeurs favorables à Mitt Romney avec des messages négatifs sur leur candidat15. Les messages favorables présentés aux citoyens les plus susceptibles d’aller voter pour Barack Obama étaient conçus par une équipe de « Behavioral scientists », dont Robert Cialdini, auquel nous reviendrons.

Il est à noter que les ciblages publicitaires décrits plus haut sont réalisés via l’utilisation des fameux cookies, et des données de navigation fournies par des régies publicitaires comme Google, Facebook, Outbrain, etc.

Cette équipe de « Scientifiques du comportement » de l’équipe Obama a largement été influencée par les enseignements de l’économie comportementale, à tel point que celle-ci sera rebpatisée informellement la « nudge unit », en référence à l’ouvrage de Richard Thaller (Nobel 2017) et Cass Sunstein. Le « Nudge » est une pratique qui consiste à utiliser des indicateurs comportementaux (Behavioural Insights) pour mettre un individu dans un contexte de choix qui l’incite à adopter un comportement spécifique recherché16.

En Europe c’est David Cameron qui va le premier créer une « Behavioural Insights Team », informellement aussi appelée la « Nudge Unit » dès 2010, rapidement suivi par l’état Français qui, sous l’impulsion du Professeur Oullier, va intégrer cette approche comportementale dans le mode de fonctionnement du SGMAP (Sécrétarait Général pour la Modernisation de l’Action du Gouvernement)17.

Partie 2 : Les domaines d’application commerciale

1G. Morse, Hidden Minds, Harvard Business Review (Page consultée le 14 Aout 2017)

2C. Duhigg, How Companies Learn Your Secrets, NY Times (Page consultée le 12 Aout 2017)

3B.J. Fogg (2002) Persuasive Technology, 1re édition, Morgan Kaufmann. 978-1558606432

4S McLure et al. (2004) Neural Correlates of Behavioural Preference for Culturaly Familiar Drinks, Cell Press, Neuron, Vol.44.

5On appelle « annonceur » une société qui dépense du budget pour acheter de la publicité.

6Emerging Technology from the arXiv (pseudonyme), The Emerging Science of computational Psychiatry MIT Technology Review (Page consultée le 26 Juillet 2017)

7L’âge de l’anesthésie de L. De Sutter aux éditions Les Liens qui Libèrent, porte un regard approfondit sur le rôle joué par la médecine moderne dans les sociétés contemporaines.

8Concept développé par J. Tirole, Nobel d’économie en 2014, un marché biface est un marché qui administre l’offre et la demande entre deux types d’utilisateur, via une plateforme d’échange.

9Le « Behavioral Design » est un terme en vogue, discipline que l’on pourrait traduire par « ingénierie comportementale ».

10Nir Eyal (2014) Hooked : How to build habit forming products, Portfolio. 978-0241184837

11S. Genco et al.(2011) The Premium Experience: Neurological Engagement on Premium Websites, Neurofocus.

12Ce pour quoi travaille Tristan Harris avec son mouvement Time Well Spent.

13Clear Channel, Communiqué de presse
http://www.clearchannel.fr/presse/clear-channel-lance-emooh-metrics-un-outil-de-mesure-de-lemotion/

14S. Issenberg, How Obama’s Team Used Big Data to Rally Voters, MIT Technology Review (Page consultée le 02 Aout 2017)

15J. Bassett (2016) For Trump and Clinton Zip Code Targeting Key to Swing State Victories, Outbrain.

16BVA, Qu’est-ce que le Nudge ? (Page consultée le 25 Juillet 2017), http://www.bva.fr/fr/bva_nudge_unit/qu_est-ce_que_le_nudge/

17Xavier Troussard (2016) Behavioural Insights Applied to Policy – European Report 2016, Publications Office of the European Union.