Qu'est-ce qu'une analyse de multicolinéarité ?


Dans le contexte du Marketing Mix Modeling (MMM), un graphique de multicollinéarité est un outil clé pour analyser la relation entre les variables explicatives du modèle. Cette documentation explique pourquoi et comment ce type d'analyse est utilisé.


1. Comprendre les relations entre variables


La multicollinéarité se produit lorsque deux ou plusieurs variables indépendantes sont fortement corrélées entre elles (cela signifie qu'elles évoluent dans le même sens).
Cela peut poser problème car :
  • Difficulté à isoler l'effet de chaque variable : Si les variables sont fortement corrélées, il devient difficile pour le modèle de déterminer quelle variable influence le plus la variable dépendante (par exemple, le chiffre d'affaires).
  • Interprétation biaisée des coefficients : Les coefficients des variables corrélées peuvent devenir instables ou incohérents, ce qui complique leur interprétation.
Un graphique de multicollinéarité, souvent sous forme de matrice de corrélation ou de heatmap, permet de visualiser ces relations et de détecter les variables problématiques.


2. Identifier les variables redondantes

Si deux variables sont très corrélées (par exemple, > 0.8 ou < -0.8), elles apportent souvent des informations similaires au modèle. Cela peut entraîner :
  • Complexité inutile du modèle : En ajoutant des variables qui n'apportent pas d'information nouvelle.
  • Overfitting : Le modèle risque de surapprendre les données historiques, ce qui réduit sa capacité de généralisation.
Le graphique permet ainsi de repérer ces redondances et à prendre des décisions, comme fusionner ou retirer certaines variables.



3. Exploiter des insights stratégiques

L'analyse de multicollinéarité ne sert pas uniquement au nettoyage des données, mais peut aussi fournir des insights sur le fonctionnement de votre mix marketing.
Par exemple :
  • Une forte corrélation entre les dépenses en TV et en SEA peut indiquer que ces canaux sont souvent activés ensemble.
  • Cela peut guider la stratégie marketing en révélant des synergies potentielles ou des zones de dépendance.

Conclusion : Une étape clé pour tout projet de Marketing Mix Modeling
Une analyse de multicolinéarité est un outil de diagnostique indispensable qui permet donc :
D'optimiser la qualité et la robustesse du modèle.
De mieux comprendre les interactions entre les variables du mix marketing.
D'améliorer la capacité du modèle à fournir des recommandations actionnables..