2% des utilisateurs contribuent à 90% du volume de transactions : le vrai portrait de Polymarket

Original author: sealaunch intelligence

Original translation: Chopper, Foresight News

La plupart des rapports sur Polymarket se limitent à des données superficielles : jalons de volume de transactions, croissance des utilisateurs, nombre de transactions, positions ouvertes, mais n’explorent jamais qui se cache derrière ces chiffres. Cet article classifie tous les portefeuilles actifs selon deux dimensions : la fréquence des transactions et le volume des transactions, esquissant la véritable structure du profil utilisateur de Polymarket.

La grande majorité du volume de transactions de Polymarket est fournie par un petit groupe de traders algorithmiques et de traders à haute fréquence ; un nombre massif de petits investisseurs à faible fréquence n’interagit presque jamais avec ces traders professionnels. Comprendre la différence entre ces deux groupes détermine directement la conception des frais de la plateforme, la planification des priorités produit et la stratégie de segmentation du marché.

Remarque : toutes les données de cet article proviennent du tableau de bord de données Dune, la période d’analyse couvre près de trois mois de comportements à l’échelle des portefeuilles ; le profil utilisateur est défini par le niveau de fréquence des transactions (T1–T7) et le niveau de montant des transactions (V1–V7), l’unité de mesure étant le dollar.

Distribution de la fréquence et du volume des transactions des utilisateurs

La fréquence des transactions présente une caractéristique de décroissance typique en distribution normale logarithmique. Le plus grand groupe d’utilisateurs a effectué entre 2 et 10 transactions pendant toute la période d’étude, représentant 32 % de tous les utilisateurs. En ajoutant le groupe d’utilisateurs ayant effectué entre 11 et 50 transactions, cela représente presque les deux tiers de l’ensemble des utilisateurs. Ces personnes participent généralement aux transactions lors d’élections, d’événements sportifs ou de grands événements macroéconomiques, en misant de petites sommes.

Diagramme de distribution de la fréquence des transactions

La distribution du volume des transactions, en revanche, est totalement différente. Bien que la fréquence des transactions chute rapidement sur la gauche, l’histogramme du volume des transactions présente une courbe en cloche sur un axe logarithmique, avec un pic d’environ 600 à 3000 dollars par utilisateur. Cela signifie que le montant typique des transactions des utilisateurs actifs est d’environ quatre chiffres, mais le nombre d’utilisateurs du côté droit à partir de 25 000 dollars est relativement faible, bien qu’ils représentent une grande partie du volume de transactions de la plateforme.

Diagramme de distribution du volume des transactions

Ces deux histogrammes révèlent ensemble une division structurelle : d’une part, il y a des participants à faible fréquence ; d’autre part, des participants à volume élevé de transactions, qui laissent une empreinte presque invisible dans le graphique des utilisateurs, mais qui dominent l’impact sur le graphique du volume des transactions.

Proportion des utilisateurs & matrice de concentration de volume plus intuitive : dimension utilisateur concentrée dans la fourchette basse et faible, dimension volume complètement inversée

Comment construire un système de profil utilisateur

Se fier uniquement à la fréquence ou au volume pour classer les utilisateurs négligerait la logique de relation entre les deux. Avoir effectué 500 transactions pour un montant total de 50 dollars est complètement différent de 500 transactions pour un montant total de 5 millions de dollars. Nous classifions chaque portefeuille en tenant compte de ces deux dimensions.

Nous commençons par attribuer à chaque portefeuille un niveau de fréquence de transaction différent : de T1 (une seule transaction) à T7 (plus de 10 000 transactions). Ensuite, nous les attribuons à différents niveaux de volume de transactions : de V1 (montant total des transactions inférieur à 100 dollars) à V7 (plus de 2 millions de dollars). L’intersection de ces deux dimensions génère sept types de profils utilisateurs, chacun représentant un type de participant distinct.

• P1 Utilisateur silencieux unique : seulement 1 transaction, montant total inférieur à 100 dollars, expérience d’essai unique sur la plateforme
• P2 Petit investisseur peu actif : 2-10 transactions, montant total inférieur à 1000 dollars, participant occasionnel motivé uniquement par des événements d’actualité
• P3 Participant modéré : 11-200 transactions, montant 1000-10000 dollars, entrées répétées mais sans logique de trading systématique
• P4 Petit investisseur très actif : 201-1000 transactions, montant 10 000-100 000 dollars, participation active et stable, mais pas au niveau institutionnel
• P5 Grand investisseur à faible fréquence : moins de 50 transactions, montant d’une seule transaction supérieur à 100 000 dollars, sélection d’opportunités, positions ciblées
• P6 Acteur professionnel à haute fréquence : plus de 200 transactions, montant supérieur à 100 000 dollars, stratégies algorithmiques et groupes de traders institutionnels
• P7 Petit joueur à haute fréquence : plus de 200 transactions, montant total inférieur à 10 000 dollars, participants à forte volatilité mais capital limité

2 % des utilisateurs, représentant près de 90 % du volume de transactions

Le groupe P2 de petits investisseurs peu actifs compte jusqu’à 849 000 personnes, représentant 69 % de l’ensemble des utilisateurs ; le groupe P6 d’utilisateurs à haute fréquence et à fort investissement ne compte que 27 000 personnes, soit environ 2 %.

Cependant, au cours de la période d’analyse, le groupe P6 a généré un montant total de transactions atteignant 39 milliards de dollars. C’est l’expression la plus extrême de la loi de Pareto : ce n’est pas un classique 80/20, mais 2 % des utilisateurs soutiennent près de 90 % du volume de transactions.

Tableau récapitulatif des profils utilisateurs : en combinant la fréquence des transactions et le volume des transactions pour générer sept types d’utilisateurs

Le nombre d’utilisateurs par groupe, la médiane des transactions et la médiane des montants des transactions : les trois ensembles de données montrent des caractéristiques de distribution des utilisateurs complètement différentes

Le graphique de croissance des utilisateurs et le graphique de croissance du volume des transactions décrivent presque des groupes d’utilisateurs complètement différents. Les plateformes visant la croissance des utilisateurs et celles visant la croissance du volume des transactions prennent des décisions produit radicalement différentes.

Préférences de catégorie des différents profils utilisateurs

Les sports et les cryptomonnaies sont les deux secteurs avec le volume de transactions le plus élevé sur Polymarket, représentant respectivement 42 % et 31 % du montant total des transactions, avec d’énormes différences dans la structure des groupes derrière ces chiffres.

Proportions de volume de transactions par type d’utilisateur et par catégorie de transactions

Dans le marché des cryptomonnaies, la proportion de traders à haute fréquence et à fort capital (P6) est nettement plus élevée que celle de l’ensemble des utilisateurs, ce qui correspond à un modèle de trading algorithmique. Ces participants ne sont pas des parieurs occasionnels, mais utilisent des stratégies systématiques pour trader des cryptomonnaies. Le volume des transactions est très élevé et la fréquence des transactions également, ce qui indique que l’exécution des transactions est automatisée et non basée sur un jugement subjectif.

Proportions de nombre de transactions par type d’utilisateur et par catégorie

Les paris sportifs, bien que dominés par des volumes de transactions à haute fréquence et à fort capital (P6), comptent une proportion plus élevée de participants à engagement modéré (P3) et à engagement élevé (P4) que dans la catégorie des cryptomonnaies. Les paris sportifs attirent à la fois des fonds algorithmiques institutionnels et un grand nombre de joueurs expérimentés qui prennent des décisions basées sur le jugement subjectif, plutôt que sur des itérations à haute fréquence automatisées.

Proportions d’utilisateurs par type d’utilisateur et par catégorie : la distribution des utilisateurs est complètement opposée à celle des volumes de transactions et des nombres de transactions

La proportion d’utilisateurs politiques est la plus élevée, atteignant 19 %, mais le nombre d’utilisateurs est réparti de manière relativement uniforme parmi les différents groupes. Les utilisateurs à faible engagement (P2) représentent la proportion la plus élevée parmi les utilisateurs politiques, par rapport à d’autres catégories, ces utilisateurs sont généralement des petits investisseurs occasionnels motivés par des événements, qui s’inscrivent pour participer aux paris électoraux.

Les domaines économique et financier attirent une proportion disproportionnée d’investisseurs à faible fréquence et à fort capital (P5), ce qui signifie que ces participants ne réalisent pas de nombreuses transactions, mais que le montant de chaque transaction est énorme, investissant d’importants capitaux dans les résultats macroéconomiques, tout en effectuant relativement peu de transactions.

Les catégories présentes sur la plateforme déterminent directement le groupe d’utilisateurs attirés et influencent la profondeur de liquidité, la rétention des utilisateurs et la capacité à supporter les frais.

Un nouveau marché de cryptomonnaies attirera des traders algorithmiques et des traders à haute fréquence ; un nouveau marché politique attirera des participants motivés par des événements, qui pourraient ne jamais revenir après la fin de l’événement. Des formes de marché plus spéciales, comme les options binaires ou les marchés de résultats structurés, pourraient encore attirer des groupes d’utilisateurs à haute fréquence et à fort capital (P6), qui dominent déjà le marché des cryptomonnaies. Si l’objectif est le volume de transactions, alors il faut construire pour le groupe d’utilisateurs P6. Si l’objectif est la croissance des utilisateurs et l’influence de la marque, alors il faut construire pour le groupe d’utilisateurs P2. Ces deux objectifs nécessitent des choix de catégories radicalement différents.

Implications pour le modèle de frais

La stratification des utilisateurs détermine directement la conception des frais des marchés prédictifs.

Un modèle de frais fixes par transaction va trop pénaliser les groupes P6 à haute fréquence et à fort capital, et P7 à haute fréquence et à faible capital ; or, ce sont précisément ces groupes qui soutiennent la base de liquidité sur laquelle repose la plateforme.

La valeur de la différenciation des frais par catégorie réside dans ce point, le système de frais actuel de Polymarket concrétise cette logique :

• Taux effectif le plus élevé pour le segment des cryptomonnaies : 1,80 %
• Segment sportif : 0,75 %
• Segments politique et financier : 1,00 %
• Segment géopolitique : zéro frais tout au long du processus

Ce standard n’est pas établi au hasard, mais est précisément adapté à la structure des groupes et aux habitudes de trading de chaque catégorie. Le secteur des cryptomonnaies est saturé de fonds algorithmiques P6, qui supportent des frais élevés sans nuire à la liquidité ; le secteur politique est principalement composé de petits investisseurs à faible barrière d’entrée, qui doivent avoir des coûts de friction réduits pour maintenir la rétention. Concevoir des frais sans tenir compte des profils utilisateurs est essentiellement une approche aveugle par essais et erreurs.

Conclusions clés

• Le groupe P6 à haute fréquence et à fort capital ne représente que 2 % des utilisateurs, mais génère 88 % du volume de transactions de la plateforme ;
• Une politique de frais qui nuit aux intérêts de P6 déstabilisera gravement la plateforme ;
• 69 % des utilisateurs sont des petits investisseurs à faible fréquence, motivés uniquement par des événements d’actualité ;
• Les transactions en cryptomonnaies sont fortement concentrées dans des fonds algorithmiques à haute fréquence, tandis que la structure des participants dans le secteur sportif est plus diversifiée ;
• Un utilisateur ordinaire réalise en moyenne seulement 12 transactions en 90 jours, avec un montant total médian de 224 dollars ;
• L’expansion vers de nouvelles catégories doit cibler des profils d’utilisateurs spécifiques, plutôt que de poursuivre uniquement la popularité des sujets.

Conclusion

Si le volume des transactions est concentré dans une petite zone centrale à haute fréquence, pourquoi Polymarket devrait-il se positionner comme un produit de détail ? Les fonds professionnels algorithmiques soutiennent la majorité du flux, mais l’expérience produit, la stratégie marketing et la segmentation des catégories continuent de s’adapter aux petits investisseurs ordinaires.

Une partie de la réponse réside peut-être dans des facteurs structurels. Avec la généralisation des cadres d’intelligence artificielle, des bots Telegram et des outils sans code, les petits investisseurs peuvent également facilement se lancer dans le trading automatisé. Si les petits investisseurs commencent maintenant à effectuer des transactions algorithmiques, la prochaine étape sera une évolution naturelle vers l’exploitation autonome à grande échelle et à haute fréquence par des agents d’IA.

C’est aussi pour cette raison que Polymarket pourrait donner naissance au premier véritable killer app dans le domaine de l’intersection des cryptomonnaies et de l’intelligence artificielle. Dans un marché à forte liquidité, motivé par des événements et avec des résultats dichotomiques, les agents autonomes peuvent fonctionner avec précision, absorbant des événements mondiaux, des émotions sociales et des informations en temps réel, identifiant les erreurs de prix des résultats de transactions, et exécutant des transactions sans intervention humaine. Lorsque cette application atteindra une percée significative, elle ne sera plus seulement un produit de cryptomonnaies. Ce sera le moment où le trading par agents se dirigera vers le marché de masse.