Et si vos meilleures données clients servaient à décider quoi vendre, pas seulement à qui vendre ?
Les entreprises utilisent depuis des années leurs données clients pour mieux cibler une campagne, personnaliser une offre ou identifier les segments les plus rentables.
Hyundai Card et E-Mart ont utilisé la donnée autrement : avant même la conception du produit.
En Corée du Sud, les deux entreprises ont analysé les données de paiement de Hyundai Card pour repérer des restaurants locaux fréquentés de manière répétée par certains groupes de clients. E-Mart a ensuite travaillé avec 3 de ces établissements pour transformer leurs plats emblématiques en 5 produits commercialisés sous sa marque PEACOCK. Lancées en septembre 2025, ces 5 références avaient dépassé 140 000 unités vendues à fin août 2026. Face aux résultats, les partenaires ont annoncé de nouveaux produits pour le quatrième trimestre.
Le cas est intéressant parce qu’il déplace la place de la donnée dans l’entreprise.
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La donnée ne sert plus seulement à trouver le client
Dans beaucoup d’organisations, la data arrive tard dans la chaîne de valeur.
Le produit existe déjà. Ensuite seulement, les équipes analysent les comportements pour déterminer qui cibler, quel message utiliser ou quelle offre pousser.
Hyundai Card et E-Mart sont partis dans l’autre sens.
Les données de paiement de 2023 et 2024 ont été utilisées pour identifier des comportements pouvant signaler une préférence réelle : des clients revenaient régulièrement dans certains restaurants, notamment des commerçants implantés depuis longtemps dans leur quartier. D’autres segments, comme des consommateurs plus jeunes ou des titulaires de cartes premium, ont également été étudiés pour certaines zones.
Autrement dit, les données ne répondaient plus seulement à :
« À qui pouvons-nous vendre ce produit ? »
Elles contribuaient à répondre à :
« Quel produit mérite d’être créé ? »
C’est là que le cas devient intéressant pour une direction marketing.
Le marketing peut intervenir avant même que le produit existe
Dans beaucoup d’entreprises, le marketing entre réellement en jeu une fois l’offre définie : positionnement, lancement, acquisition, communication.
Ici, la donnée issue du comportement client intervient en amont, au moment où l’entreprise cherche encore ce qu’elle devrait développer.
Cela rapproche marketing, data et produit autour d’une même question : où existe déjà une demande que l’entreprise ne sert pas encore correctement ?
L’intérêt du cas Hyundai Card n’est donc pas simplement d’avoir utilisé de la donnée. C’est d’avoir pris une information produite dans un univers, le paiement, pour orienter une décision dans un autre, le développement produit.
Cette logique est transférable bien au-delà de l’alimentaire.
Le comportement peut être plus utile que ce que les clients déclarent
Les entreprises cherchent souvent les prochaines opportunités produit à travers des études, des questionnaires, des focus groups, les tendances sur les réseaux sociaux ou les recherches en ligne.
Toutes ces méthodes ont de la valeur. Mais elles ont une limite : elles mesurent souvent ce que les consommateurs disent aimer, ce qu’ils recherchent ou ce qui attire leur attention.
Une transaction répétée mesure autre chose.
Quelqu’un peut déclarer apprécier 10 restaurants. S’il retourne chaque mois dans le même établissement et y dépense régulièrement son argent, le signal est différent.
Hyundai Card et E-Mart ont justement cherché cette répétition plutôt que la seule visibilité en ligne. Les entreprises disent avoir voulu identifier des restaurants appréciés localement qui n’étaient pas nécessairement ceux bénéficiant de la plus forte exposition sur les réseaux sociaux.
Cela ne signifie pas que les données transactionnelles prédisent automatiquement le succès d’un produit.
Un plat apprécié au restaurant peut très bien perdre une partie de son intérêt une fois transformé en produit industriel. Le prix, la recette, l’emballage ou l’expérience de consommation changent.
D’ailleurs, le développement n’a pas été instantané : Hyundai Card indique que la sélection des restaurants, la validation par les données et le développement des produits ont nécessité environ un an et demi.
La donnée a donc réduit une partie de l’incertitude. Elle n’a pas supprimé le travail produit.
Mais toutes les données ne disent pas la même chose
Il faut néanmoins éviter un raccourci.
140 000 ventes ne suffisent pas encore à valider la méthode
Les 5 premières références ont dépassé 140 000 unités vendues, mais ce chiffre ne permet pas à lui seul de conclure que cette approche est plus efficace qu’un développement produit classique.
On ne connaît pas les objectifs initiaux, les marges, le poids des promotions, le taux de réachat ni la performance de ces produits par rapport aux autres lancements PEACOCK.
Pour savoir si la donnée réduit réellement le risque d’innovation, il faudrait comparer plusieurs générations de produits : taux de succès, coûts de développement, vitesse de lancement, réachat et rentabilité.
C’est une nuance importante. La donnée peut aider à détecter une demande. Elle ne garantit ni la qualité du produit final ni son succès commercial.
Ce que les entreprises peuvent apprendre de ce cas
La principale leçon est probablement là.
Beaucoup d’entreprises disposent déjà de données capables de révéler des opportunités produit sans les utiliser de cette manière.
Un éditeur logiciel peut regarder quelles fonctionnalités sont systématiquement utilisées ensemble ou quels usages détournés deviennent récurrents.
Une entreprise de services peut analyser les demandes qui reviennent au support ou les prestations que les mêmes clients achètent successivement.
Un retailer peut observer les associations de produits, les rythmes de réachat ou les catégories qui augmentent réellement la fidélité.
Même les données négatives peuvent être utiles. Retours, abandons, résiliations, demandes de modifications ou plaintes récurrentes peuvent signaler une offre manquante ou mal conçue.
Cela ne veut pas dire qu’il faut laisser un algorithme décider seul du prochain produit.
Cela signifie qu’avant de lancer une nouvelle étude de marché, une entreprise peut commencer par une question beaucoup plus simple : qu’est-ce que les comportements de nos clients nous montrent déjà que nous ne regardons pas ?
Le cas Hyundai Card et E-Mart donne ainsi une autre lecture de la donnée client.
Pour une entreprise, l’enjeu est donc moins de collecter davantage de données que de mieux interroger celles qu’elle possède déjà. Les signaux les plus intéressants ne sont pas toujours les plus visibles. Ils peuvent se cacher dans la répétition d’un achat, une combinaison de produits, une demande récurrente au service client ou un comportement inhabituel. C’est souvent là que commencent les opportunités de produit les plus solides.
