Titre original : Estimation du nombre de vrais utilisateurs de crypto

Autres : Daren Matsuoka et Eddy Lazzarin  

Source originale : https://a16zcrypto.com/

Compilé par : Mars Finance, Daisy

Dans le cadre de notre rapport State of Cryptocurrency 2024, notre équipe a passé beaucoup de temps à essayer d’évaluer le secteur des cryptomonnaies. À mesure que le secteur se développe et que de plus en plus d’applications sont mises en ligne, nous souhaitons comprendre combien de personnes utilisent réellement les crypto-monnaies. Il s’agit d’un problème complexe car la mesure d’utilisation la plus évidente et la plus facilement quantifiable – les adresses actives – peut être facilement manipulée. Voici donc nos réflexions.

Dans les logiciels traditionnels, la notion d’« utilisateur » est claire. Bien sûr, il existe de nombreuses façons de mesurer la qualité des utilisateurs – en fait, tout un domaine d’analyse de la croissance est consacré à ce sujet – mais au niveau le plus élémentaire, les utilisateurs peuvent être résumés comme des « utilisateurs actifs quotidiens » (DAU). Utilisateurs actifs mensuels (MAU), etc.

Dans le domaine des cryptomonnaies, la situation est plus complexe. En effet, sur la blockchain, les identités des utilisateurs sont pseudo-anonymes. Une seule personne peut facilement créer et contrôler une « Sybil » – un ensemble d’identités différentes appelées « adresses publiques » – sur la blockchain. (Il existe de nombreuses raisons parfaitement légitimes de procéder ainsi, par exemple pour des raisons de confidentialité, de sécurité ou à d'autres fins.) Par conséquent, il est difficile de savoir combien d'adresses une personne peut utiliser. (L'inverse est également vrai, car plusieurs utilisateurs peuvent utiliser une seule adresse via des signatures multiples, des comptes publics et divers protocoles d'abstraction de compte.)

Jusqu’à récemment, les blockchains les plus populaires avaient une capacité très limitée, ce qui entraînait des frais de transaction élevés. Cela crée naturellement un obstacle à la création et à l’utilisation de centaines ou de milliers d’adresses, car cela coûterait très cher. Mais récemment, l’infrastructure cryptographique est devenue plus évolutive – grâce à l’agrégation L2 et au nouveau L1 à haut débit – ce qui a réduit le coût des transactions sur de nombreuses blockchains à près de zéro.

Mais le coût de la création d’identités multiples est-il également proche de zéro dans les applications Internet traditionnelles ? Dans la plupart des cas, c'est le cas. Par exemple, il est assez simple pour une personne de créer et d’utiliser plusieurs adresses e-mail. Mais la principale différence est que dans les crypto-monnaies, il existe de fortes incitations à ce comportement.

L’industrie de la cryptographie récompense depuis longtemps les premiers utilisateurs de protocoles avec des jetons. Aujourd’hui, les nouveaux protocoles lancent généralement leur offre de jetons en circulation via un « airdrop », un événement de prime qui fournit des incitations en jetons à un ensemble prédéfini d’adresses. En règle générale, ces listes d'adresses sont tirées des enregistrements historiques des transactions en chaîne. Quelqu'un peut manipuler le système en créant de nombreuses identités différentes et en les utilisant pour effectuer des transactions. Dans l’industrie, cette stratégie est souvent appelée « airdrop farm ».

Compte tenu de ces comportements, il est clair que les 2,2 millions d’adresses actives mensuelles uniques que nous avons mesurées en septembre 2024 ne se traduisent pas directement par 2,2 millions d’utilisateurs. (Notez que les adresses actives sur plusieurs chaînes EVM ne sont comptées qu'une seule fois sur le total de 2,2 millions.)

Alors, combien y a-t-il d’utilisateurs actifs ? 10 millions ? 50 millions ? 100 millions ? C’est la question à laquelle nous avons décidé de répondre. Vous trouverez ci-dessous notre méthodologie de recherche.

Méthode n°1 : filtrer les adresses actives

Une approche que nous adoptons consiste à filtrer les adresses soupçonnées d'être contrôlées par des robots ou d'appartenir à Sybil. Grâce à l'analyse en chaîne et à l'investigation, nous avons exploré plusieurs approches :

  1. Filtrer les adresses qui reçoivent des fonds provenant de contrats décentralisés - Un contrat décentralisé est un contrat intelligent dont le seul objectif est de recevoir des fonds et de les distribuer automatiquement à de nombreuses adresses différentes. Bien qu'il puisse y avoir quelques faux positifs, ces campagnes impliquent que les adresses ciblées ont toutes reçu des fonds d'une seule source et sont donc liées d'une manière ou d'une autre.

  2. Filtrez les adresses qui commencent et se terminent par un solde proche de zéro pendant une période donnée. Par exemple, si vous recherchez de vrais utilisateurs actifs mensuels en septembre 2024, vous pouvez essayer d'éliminer les adresses dont le solde est proche de zéro le 1er et le 30 septembre. Ce critère implique que ces adresses sont de nature éphémère. Alors que les robots et les sybils peuvent « effacer » les soldes après avoir agi, les vrais utilisateurs humains souhaitent souvent conserver un certain solde dans leur portefeuille pour couvrir les frais de transaction futurs.

  3. Analysez la répartition des adresses avec une, deux, trois, quatre, cinq transactions ou plus au cours de la période. Les adresses avec seulement une ou deux transactions au cours de cette période sont considérées au mieux comme des utilisateurs de mauvaise qualité, et au pire comme des robots ou des sybils. Cette méthode fonctionne mieux lors d’une agrégation sur des périodes plus longues.

  4. Filtrez les adresses qui effectuent de nombreuses transactions sur une période de temps très courte. Les humains, lorsqu’ils utilisent un portefeuille ou une interface d’application, ne peuvent raisonnablement traiter qu’un certain nombre de transactions sur une certaine période de temps, alors que les robots peuvent effectuer des transactions à une fréquence beaucoup plus élevée.

  5. Incluez de manière optimiste les adresses associées aux protocoles d’identité qui nécessitent un certain coût de configuration. Par exemple, les adresses avec des noms ENS, des identifiants Farcaster et d'autres identités sociales liées peuvent être de véritables utilisateurs humains.

Ce ne sont là que quelques-uns des modèles de la chaîne qui peuvent indiquer le comportement du robot. Il ne s’agit en aucun cas d’une liste exhaustive et nous acceptons les suggestions basées sur ce qui précède.

Méthode n°2 : inférence des utilisateurs du portefeuille

Une autre façon d’estimer les utilisateurs actifs mensuels consiste à examiner les sources de données hors chaîne. Le point de départ le plus évident est celui des utilisateurs de portefeuilles.

En février 2024, le populaire portefeuille crypto MetaMask a signalé 30 millions d’utilisateurs actifs par mois. Ils définissent les utilisateurs actifs mensuels comme « les personnes qui ont chargé la page de l’extension MetaMask ou ouvert l’application mobile au moins une fois au cours d’une période glissante de 30 jours ».

En supposant que nous souhaitions estimer les utilisateurs de trading, l'étape suivante consiste à déterminer quelle proportion d'utilisateurs de MetaMask négocient réellement. En 2019, MetaMask a rapporté qu'un jour donné, environ 30 % des utilisateurs actifs confirmaient une transaction en chaîne. (Il s'agit de la dernière estimation disponible.) Si nous appliquons ce ratio à MAU, nous obtenons environ 9 millions d'utilisateurs effectuant des transactions via le produit de portefeuille MetaMask chaque mois.

Ensuite, nous devons comprendre la part de marché totale des portefeuilles de MetaMask sur toutes les blockchains. Bien que ces données exactes ne soient pas faciles à obtenir, nous pouvons faire des suppositions raisonnables sur la base de ce que nous savons déjà. Par exemple, nous pouvons faire une bonne estimation de la part de marché de MetaMask dans les portefeuilles mobiles sur la base des données de la société d'analyse mobile Sensor Tower. (Nous ne pouvons pas divulguer de chiffres précis ici en raison d'accords de services commerciaux.)

Une fois que nous avons l’estimation de la part de marché de MetaMask, nous pouvons simplement déduire l’estimation totale des utilisateurs de crypto à partir du chiffre précédemment dérivé de 9 millions d’utilisateurs de trading actifs par mois. Nous pouvons ensuite comparer cela aux résultats de la méthode n°1 pour voir s'ils sont au moins dans la même plage.

Nous pouvons également affiner davantage nos estimations en analysant les données d'autres portefeuilles et fournisseurs d'infrastructures disposés à partager leurs mesures exclusives avec nous, puis en les validant de manière croisée avec les chiffres ci-dessus.

Autres considérations

Il est important de considérer que certaines personnes utilisent et effectuent des transactions via plusieurs adresses et portefeuilles. Il est peu probable que cela augmente de manière significative le nombre d'utilisateurs (puisque contrairement aux Bots et Sybils, il existe une limite au nombre de portefeuilles qu'un individu peut raisonnablement utiliser), mais une déduplication plus poussée peut être intéressante sur la base de certaines hypothèses raisonnables.

D’un autre côté, il existe également des cas où une seule adresse peut être associée à plusieurs utilisateurs réels. Un exemple est le compte public d’une bourse. À propos, tout cela deviendra plus compliqué à mesure que les protocoles d’abstraction de compte et les portefeuilles de contrats intelligents deviendront plus populaires. Nous n’avons pas pris en compte ces facteurs dans notre analyse.

Estimation du résultat : 30 à 60 millions d'utilisateurs réels de trading mensuels

Sur la base de notre analyse utilisant plusieurs méthodes décrites ci-dessus, nous estimons qu’il y a actuellement entre 30 millions et 60 millions d’utilisateurs actifs mensuels réels de crypto. Il s’agit évidemment d’une large fourchette, mais il s’agit de la meilleure estimation basée sur les données disponibles.

A noter que cela ne représente que 14 à 27 % des 220 millions d'adresses actives mensuelles que nous avons mesurées en septembre. Cela ne représente également que 5 à 10 % des 617 millions de détenteurs mondiaux de crypto-monnaie signalés par Crypto.com en juin. (Les détenteurs mondiaux de crypto-monnaie sont des personnes qui possèdent de la crypto-monnaie mais ne la négocient pas nécessairement en chaîne.) Cette disparité souligne la nécessité de convertir les détenteurs de crypto-monnaie existants qui sont principalement des détenteurs passifs en utilisateurs actifs. L'opportunité est énorme. Les détenteurs de crypto dormants peuvent réapparaître en tant qu'utilisateurs actifs de la chaîne, car des améliorations majeures de l'infrastructure permettent des applications et des expériences utilisateur nouvelles et attrayantes.