Marketing Mix Modeling : Mesurer l'impact du marketing
7min • 10 juin 2024 • Édité le 23 sept. 2024
Alexandra Augusti
Strategy & Operations Manager
Introduction : le Marketing Mix Modeling pour mesurer son impact marketing
Dans un univers marketing de plus en plus gouverné par l'analyse de données, comprendre l'impact de chaque décision marketing est crucial. Vous vous êtes forcément demandés comment mesurer l’impact de ses investissements marketing sur les performances et les ventes.
Pour évaluer ces performances de manière précise, il est essentiel d'utiliser des mesures quantitatives qui reflètent les résultats obtenus, tant en termes de ventes qu'en termes de visibilité.
Avec la disparition progressive des cookies tiers, le Marketing Mix Modeling (MMM) est aujourd’hui plébiscité car il ne repose pas sur du tracking individuel.
Le MMM peut être plus ou moins complexe, reposant sur des techniques de régression multi-linéaires ou sur des modèles Bayésiens.
💡 Pas de panique, cet article vise à expliquer ce que c’est concrètement et comment mettre en place un projet de MMM.
Qu'est-ce que le Marketing Mix Modeling ?
Définition
Le Marketing Mix Modeling est une technique quantitative permettant de comprendre l'impact des différentes actions marketing sur les performances globales et donc la mesure du ROI. Le MMM analyse des données historiques pour identifier les relations entre les différentes composantes du mix marketing (publicité, promotions, prix, etc.) et les résultats commerciaux.
Par exemple, en analysant les dépenses publicitaires et les ventes sur plusieurs années, les entreprises peuvent déceler des patterns et ajuster leurs stratégies. Cette analyse approfondie aide l'entreprise à recueillir des insights précieux pour une meilleure prise de décision, notamment dans le choix des variables indépendantes intervenant dans le MMM (cf. section suivante).
Ce modèle est largement utilisé dans des secteurs variés, allant de la grande consommation aux services financiers, pour allouer efficacement les investissement média et marketing.
En résumé, le Marketing Mix Modeling est essentiel pour optimiser l’allocation des ressources (budgétaires, voire humaines) sur les différents médias et canaux, ainsi que pour définir les nouvelles stratégies marketing et prédire les performances futures.
Comparaison aux modèles d’attribution
Attention, il est essentiel de ne pas confondre le MMM avec des techniques telles que l'attribution marketing, qui se concentre sur l'évaluation des canaux numériques individuels plutôt que sur l'ensemble du mix. Le MMM et les modèles d’attribution classiques se distinguent de plusieurs manières :
Le MMM se base sur des données historiques, tandis que l’attribution marketing analyse les données comportementales en quasi temps réel.
Le MMM se concentre sur l’ensemble du mix, et prend en compte les actions non digitales comme les médias traditionnels, les affichages publicitaires, etc.
Le MMM utilise des techniques mathématiques plus complexes (régression, modèles Bayésiens, etc.) tandis que l’attribution marketing se base sur des modèles prédéfinis pour déterminer le canal d’acquisition ayant conduit à la conversion (last click, first touch, etc.).
Différents types d'attribution marketing
Le MMM ne repose pas sur un suivi individuel des consommateurs, ce qui permet de faire face à la fin des cookies tiers.
En mettant en œuvre des stratégies basées sur le MMM, une entreprise peut non seulement mesurer l'impact de chaque levier mais aussi améliorer considérablement ses performances marketing globales.
Comment mettre en place son Marketing Mix Modeling ?
Démarrer un projet de MMM nécessite une compréhension approfondie de l'entreprise et de ses objectifs à long terme. Voici les différentes étapes à suivre pour mener à bien son projet de Marketing Mix Modeling.
Etape 1 : collecte et préparation des données
La qualité des données est le pilier d'un MMM efficace. En effet, collecter des données provenant de diverses sources — ventes, médias, démographiques — assure une compréhension complète des facteurs influençant les performances. Pour centraliser ces données et pouvoir les analyser par la suite, nous recommandons d’utiliser un data warehouse cloud. Cette étape constitue la base de n'importe quelle solution cookieless.
Par ailleurs, la préparation des données est également critique. Cela inclut le nettoyage des données (data cleaning : élimination des erreurs, gestion des valeurs manquantes) et leur structuration pour l'analyse. Sous-estimer l'importance de cette étape peut compromettre la qualité du modèle final et ses conclusions finales.
Etape 2 : choix des variables
Pour construire un modèle de MMM robuste, il est essentiel de choisir les bonnes variables :
La variable dépendante, qui correspond à la performance que l’on souhaite optimiser (le plus souvent, les ventes)
Les variables indépendantes, qui influencent la variable dépendante. Ces dernières correspondent généralement les différentes actions marketing et aux éléments externes (tendances du marché, saisonnalité, etc.)
La pertinence des variables explicatives choisies pour le modèle doit être validée à l'aide de techniques statistiques pour s'assurer qu'elles sont significativement liées aux résultats mesurés. Par exemple, l'utilisation de l'analyse de corrélation peut révéler l'importance de certaines dépenses publicitaires sur les ventes.
Attention, négliger les interactions entre variables, comme l'effet combiné de la publicité TV et des promotions en magasin, peut fausser les résultats.
Etape 3 : construction du modèle MMM
La construction du modèle est évidemment l’étape clé d’implémentation d’une méthode de Marketing Mix Modeling. Deux méthodes principales sont utilisées pour construire le MMM :
La régression multi-linéaire permet d'analyser l'effet combiné de plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante (i.e. les ventes dans la majorité des cas). Cette méthode offre une compréhension précise de la contribution individuelle de chaque facteur dans les résultats globaux, facilitant ainsi une allocation des ressources plus stratégique et informée.
La modélisation bayésienne offre la flexibilité d'incorporer des connaissances préalables et des hypothèses spécifiques dans l'analyse prédictive. Les organisations peuvent ainsi personnaliser les prédictions du modèle pour mieux refléter des intuitions spécifiques ou intégrer des informations qui sont difficiles à quantifier. Cette approche est particulièrement avantageuse dans des scénarios où les données empiriques sont incomplètes ou incertaines, permettant une prise de décision plus robuste basée sur des connaissances expertes et des prévisions ajustées.
Attention, il est important de noter que cette étape requiert des compétences en statistiques, en programmation et en marketing si vous souhaitez développer votre propre Marketing Mix Modeling en interne. Sinon, vous pouvez utiliser :
des modèles open-source, comme Lightweight_mmm développé par Google ou Robyn, proposé par Meta
des plateformes payantes spécialisées dans le MMM, comme Rockerbox ou Recast
Etape 4 : validation des résultats
Après la construction des modèles, il est essentiel de les valider pour s’assurer de leur fiabilité.
Utiliser des méthodes d'estimation avancées assure la fiabilité des résultats obtenus. L'interprétation des coefficients, qui quantifient l'impact de chaque variable du mix sur les ventes, doit être faite avec prudence, en prenant en compte les objectifs business de l'entreprise. Il est critique de ne pas sur-interpréter des coefficients qui ne sont pas statistiquement significatifs, car cela pourrait mener à des décisions marketing erronées.
💡Si nécessaire, vous pouvez tout à fait itérer les étapes 2, 3 et 4 jusqu’à en être pleinement satisfait.
Etape 5 : utilisation des résultats pour optimiser les stratégies marketing
Les insights générés par le MMM doivent être activement utilisés pour affiner les stratégies marketing. Une phase d’analyse est essentielle pour comprendre l’efficacité de chaque levier / action marketing.
Les résultats du modèle peuvent orienter les décisions sur la répartition des budgets marketing. Des cas concrets montrent comment des ajustements basés sur les résultats du MMM ont significativement amélioré les performances marketing. En prenant le temps de décortiquer les résultats, vous pouvez comprendre quel média est le plus efficace, quelle publicité doit être optimisée et quels investissements doivent être repensés pour garantir un meilleur ROI de votre stratégie marketing.
⚠️ Attention, avant un déploiement à grande échelle, il est conseillé de tester les recommandations sur un segment de marché restreint pour valider les hypothèses du modèle.
Marketing Mix Modeling : Résumé des étapes clés
Limitations et défis du Marketing Mix Modeling
Comme toute méthodologie, le MMM n’est pas parfait et comprendre ses limitations est essentiel pour l’utiliser en bonne intelligence:
Le MMM peut être limité par des facteurs externes non mesurés, tels que les changements dans la concurrence ou l'économie. Intégrer des données en temps réel peut aider à surmonter certains de ces défis en rendant le modèle plus réactif aux conditions de marché actuelles.
La qualité et la quantité des données historiques déterminent fortement la justesse du modèle. Sans historique suffisant, le MMM ne sera pas pertinent. De plus, les performances historiques ne garantissent pas toujours des résultats futurs similaires. C’est pourquoi, il est important d’appliquer une approche prudente en utilisant les résultats du MMM comme un guide plutôt que comme un chemin à suivre aveuglément.
👉🏼 N’hésitez pas à prendre en compte les conditions de marché, le sentiment de la marque et les campagnes concurrentes dans vos décisions.
Une autre difficulté est l'accès aux données des autres canaux marketing : TV, média papier, affichage, etc. Certains annonceurs n’ont pas la capacité de centraliser les données de tous les canaux marketing. Pour répondre à cet enjeu, nous recommandons toujours de centraliser 100% de vos données dans un data warehouse.
Conclusion
Le Marketing Mix Modeling est un outil puissant pour les entreprises cherchant à optimiser leur impact marketing à travers des données rigoureuses et des analyses statistiques. N’hésitez plus et incorporer le MMM dans votre stratégie marketing pour renforcer vos décisions basées sur des preuves tangibles et piloter efficacement vos investissements marketing.
À propos de nous : DinMo est à l'avant-garde de la prochaine génération de Customer Data Platforms avec notre CDP composable. Nous aidons nos clients à transformer leurs données en croissance rentable et à mesurer leurs impacts marketing. Pour plus d'informations sur DinMo, n'hésitez pas à nous contacter.
