💡 En résumé

Le marketing mix modeling (MMM) est un outil puissant pour mesurer l’efficacité des campagnes marketing. Cependant, une utilisation inappropriée peut entraîner des erreurs coûteuses. Cet article présente les erreurs courantes à éviter, comment gérer efficacement vos données et attentes, tout en soulignant l’importance d’une communication claire avec les parties prenantes.

1. Comprendre le marketing mix modeling

Le marketing mix modeling est une approche statistique qui aide les entreprises à évaluer l’impact de leurs investissements marketing sur les résultats commerciaux. Ce modèle repose sur des données historiques pour estimer l’effet des différentes composantes du marketing (publicité, promotions, etc.) sur les ventes.

Avec la montée des régulations de confidentialité et la diminution des données de suivi au niveau utilisateur, le MMM devient une méthode privilégiée pour obtenir une vue d’ensemble fiable de l’efficacité des canaux marketing.

Cependant, une adoption croissante signifie également un risque accru d’erreurs d’exécution et de malentendus quant à ses capacités. Des attentes irréalistes peuvent mener à des erreurs d’interprétation, compromettant ainsi la crédibilité des résultats.

2. Les erreurs d’exécution courantes

Une mise en œuvre efficace du MMM nécessite une attention minutieuse à plusieurs aspects, notamment la qualité des données et les hypothèses de base. Voici quelques-unes des erreurs les plus fréquemment commises :

• Données de performance incomplètes : L’utilisation de données incohérentes ou non validées est une des erreurs les plus préjudiciables.
• Réponses linéaires et immédiates : Supposer que l’effet d’un budget publicitaire est immédiat ou linéaire simplifie excessivement la réalité.
• Interprétation erronée des corrélations : Prendre les relations statistiques comme preuve d’impact sans tests expérimentaux peut induire en erreur.
• Utilisation de MMM pour des décisions tactiques quotidiennes : Ce modèle est conçu pour des décisions stratégiques sur le long terme.
• Modèles sur-optimisés : Des modèles adaptés aux données d’entraînement mais inefficaces dans un contexte réel sont une source de frustration.

Ignorer ces erreurs peut avoir un impact direct sur l’efficacité de vos analyses et la confiance de votre direction dans vos recommandations.

3. Attentes face à la réalité du MMM

Lorsqu’il est exécuté correctement, le MMM offre des insights précieux, mais il est essentiel de définir clairement ce que vous pouvez et ne pouvez pas en attendre :

Aperçu des avantages

• Réallocation des budgets basée sur le retour sur investissement marginal.
• Prévisions de l’impact des ventes en fonction de différents scénarios budgétaires.
• Définition de limites de dépenses pour éviter les retours décroissants.
• Analyse des contributions de marque versus canaux de performance à long terme.
• Suivi de l’efficacité des médias au fil du temps et soutien à l’alignement inter-fonctionnel.

Ce que le MMM ne peut pas faire

• Optimiser les décisions d’achat média quotidiennes.
• Attribuer des résultats à un utilisateur ou à un niveau créatif.
• Remplacer les tests de levée ou l’expérimentation qui sont nécessaires pour compléter le MMM.

En d’autres termes, le MMM doit être considéré comme un GPS stratégique qui a besoin d’autres données pour fonctionner efficacement, plutôt qu’un simple outil de navigation tactique.

4. Éviter les mauvaises interprétations des résultats

Les résultats d’un MMM peuvent être interprétés de manière divergente par différents professionnels du marketing. Une des principales sources de confusion provient de la dynamique corrélation-causalité.

Il est crucial de comprendre que le MMM est essentiellement une analyse de corrélations qui doit être complétée par des tests d’incrémentalité, comme les tests géo-lifts, pour établir une causalité. Il est impératif de :

• Utiliser des tests expérimentaux pour valider les résultats du MMM.
• Communiquer clairement les résultats en incluant des plages d’incertitude et des actions concrètes découlant des données.

5. Élément clé pour une analyse efficace du MMM

Pour réussir une analyse de MMM, il ne suffit pas de se concentrer sur le codage des modèles. C’est une discipline transversale qui combine la science des données, le marketing, la finance et la stratégie. Voici les éléments clés nécessaires :

1. Données propres et longitudinales

La densité des données est essentielle. Pour les entreprises ne disposant pas d’un grand volume d’événements générateurs de revenus, il est recommandé d’utiliser des métriques proxy stratégiques se produisant plus tôt dans le parcours d’achat.

Les données recommandées pour votre modèle incluent :

• Données hebdomadaires sur 2 à 3 ans.
• Dépenses médiatiques par canal et campagne.
• Variables de contrôle recommandées : promotions, prix, et concurrents.

2. Techniques de modélisation avancées

• Fonctions de délai (adstock) pour refléter les impacts différés.
• Modèles de saturation (comme les courbes de Hill) pour saisir les rendements décroissants.
• Régularisation ou priors bayésiens pour stabiliser les estimations.

3. Validation et itération

Un MMM analysé une seule fois ne mènera pas à des insights optimaux. Il est conseillé de :

• Inclure des tests de validation croisée, des tests de réserve, des expériences géo-lifts.
• Réaliser des mises à jour régulières (trimestrielles ou semestrielles) pour rester en phase avec le marché.
• Incorporer d’autres outils (comme le MTA ou les tests A/B) pour une vision complète.

Il est judicieux de procéder à plusieurs analyses avec différentes méthodes et plateformes pour identifier les points communs et les divergences.

4. Engagement des parties prenantes

Enfin, même avec des analyses de MMM de très haute qualité, la manière dont vous communiquez les résultats est cruciale pour obtenir l’adhésion de vos clients ou de la direction. Avant de commencer, il est essentiel de s’aligner avec les parties prenantes sur les indicateurs de performance, les définitions de retour sur investissement et les hypothèses du modèle pour éviter les surprises ultérieures.

Lors du partage des résultats, veillez à inclure des plages d’incertitude et des actions concrètes découlant de vos données. Si vous ne pouvez pas répondre à la question inévitable « Et alors ? », cela signifie que vous n’êtes pas encore prêt à présenter vos conclusions.

6. Un meilleur MMM comme avantage compétitif

La transition vers des dispositifs de suivi centrés sur la confidentialité est bénéfique pour le secteur du marketing. Des initiatives comme les tests d’incrémentalité et le MMM émergent enfin comme des parties centrales de l’analyse des campagnes.

Dans un paysage où les grandes plateformes standardisent l’optimisation par le biais de l’automatisation, réaliser ces analyses plus efficacement que vos concurrents peut être un moyen clé de stimuler une croissance différenciée.

Ressource complémentaire : Comment faire évoluer votre stratégie de mesure PPC pour un avenir axé sur la confidentialité.