Passez de l'analyse des performances de votre mix média à la prise de décision pour vos prochaines allocations budgétaires.
Qu'est-ce que le Marketing Mix Modeling ?
Le Marketing Mix Modeling est une technique de modélisation mathématique qui aide les entreprises à quantifier l'impact de plusieurs composants de leur mix marketing (par exemple, la publicité, les promotions, le prix, etc.) sur les ventes ou d'autres indicateurs clés de performance.
L'objectif est d'identifier quelles tactiques sont les plus efficaces et comment les budgets peuvent être réalloués pour maximiser le retour sur investissement.
En pratique, l'ensemble de données d'un modèle de Marketing Mix est composé d'une variable dépendante (le chiffre d'affaires par exemple) et de X variables indépendantes (vos canaux marketing, les facteurs exogènes, etc...).
Quels sont les bénéfices du Marketing Mix Modeling ?
Le MMM est essentiel pour plusieurs raisons :
Optimisation du budget : Il aide les entreprises à déterminer où elles devraient investir leurs ressources pour obtenir le meilleur rendement.
Mesure de l'efficacité : Le MMM évalue l'efficacité de chaque élément du mix marketing, permettant aux entreprises de comprendre quelles tactiques fonctionnent le mieux.
Prévision : Avec des données historiques, le MMM peut être utilisé pour prédire comment les changements futurs dans le mix marketing pourraient affecter les ventes.
Cookie-less : Les méthodes d'attribution traditionnelles sont remises en question par le poids des restrictions technologiques et juridiques qui pèsent sur l'utilisation des données personnelles. L'identifiant unique attaché aux individus (cookie, CRM ID, adresse email) a toujours été la clé pour réconcilier le parcours client et mesurer la rentabilité d'un levier marketing. La modélisation du mix marketing n'a pas besoin de données personnelles pour fonctionner et constitue donc une option plus résiliente. En outre, les données relatives aux campagnes de marketing sont aujourd'hui beaucoup plus accessibles que par le passé, à la fois en termes de vitesse et de granularité. Cette nouvelle situation permet aux modèles MMM de travailler sur des dimensions temporelles beaucoup plus courtes que par le passé.
Quels sont les principaux composants du mix marketing analysés dans le MMM ?
Lorsqu'il s'agit d'analyser l'efficacité du mix marketing à l'aide du MMM, voici les composants couramment examinés :
Chiffre d'affaires : Mesure globale des ventes, souvent le principal indicateur de performance.
Leads : Personnes ou entreprises potentiellement intéressées par votre produit ou service, un indicateur précoce de la performance des ventes.
Ventes : Nombre de transactions ou volume de produits/services vendus.
Canaux marketing payants :
En ligne : Comme les publicités payantes sur les moteurs de recherche (PPC), la publicité sur les réseaux sociaux, et le display marketing.
Hors ligne : Comme la publicité télévisée, la radio, les panneaux publicitaires et les magazines.
Canaux marketing gratuits : Tels que le référencement naturel (SEO), le marketing par courriel, et le bouche-à-oreille.
Catalogue produits : Variété et types de produits disponibles, ainsi que l'ajout ou la suppression de produits.
Changement de prix : Comment les variations de prix influencent la demande et les ventes.
Nouvelles offres : Lancement de nouveaux produits ou services et leur impact sur le mix global.
Promotions : Offres spéciales, remises ou incitations pour stimuler les ventes.
Saisonnalité : Comment les variations saisonnières (comme les vacances ou les saisons météorologiques) influencent les ventes.
Notoriété de la marque : La reconnaissance et la perception positive de la marque peuvent avoir une influence sur les ventes.
Facteurs exogènes : Tous les autres éléments externes qui pourraient influencer les ventes, comme les tendances économiques, les actions des concurrents ou les événements mondiaux.
En utilisant le MMM, les entreprises peuvent décortiquer l'impact relatif de chacun de ces composants sur leur performance globale, ce qui leur permet d'ajuster et d'optimiser leur stratégie marketing en conséquence.
Comment le MMM est-il mis en œuvre ?
La mise en œuvre du MMM se déroule généralement en plusieurs étapes :
Collecte de données : Rassemblez des données sur les ventes, les dépenses marketing, et d'autres facteurs externes qui pourraient influencer les ventes (par exemple, la saisonnalité, la concurrence, l'économie).
Modélisation : Utilisez des techniques statistiques pour développer un modèle qui décrit comment les divers éléments du mix marketing affectent les ventes ou d'autres indicateurs clés.
Validation : Testez le modèle sur un ensemble de données distinct pour vérifier son exactitude.
Interprétation : Analysez les résultats pour déterminer quels éléments du mix marketing ont le plus grand impact sur les ventes.
Optimisation : Sur la base des résultats, ajustez votre stratégie marketing pour maximiser le retour sur investissement.
Quels sont les défis du MMM ?
Afin de garantir la fiabilité et la précision du Marketing Mix Modeling, il est recommandé de respecter un ratio de 1 variable indépendante (ou prédicteur) pour 10 observations (ou points de données) dans votre ensemble de données.
Cela a des implications pratiques importantes pour la conception et l'analyse de vos modèles statistiques :
Implications pratiques
Taille de l'échantillon : Si vous prévoyez d'analyser l'impact de plusieurs canaux de marketing (disons 10) sur les ventes, vous aurez besoin d'au moins 100 points de données (10 canaux * 10 observations par canal) pour construire un modèle robuste. Cette exigence aide à assurer que votre modèle a suffisamment de données pour apprendre les relations entre les variables indépendantes et la variable dépendante sans surajuster.
Sélection des variables : Lors de la planification de votre modèle, vous devez évaluer le nombre d'observations disponibles et déterminer combien de variables indépendantes vous pouvez raisonnablement inclure. Si vous avez un ensemble de données relativement petit, vous devrez peut-être limiter le nombre de variables pour respecter le ratio recommandé.
Qualité et robustesse des estimations : Respecter ce ratio aide à assurer que les estimations des coefficients de votre modèle sont fiables et robustes. Cela signifie que les prédictions faites par le modèle sont plus susceptibles de refléter des relations véritables plutôt que des artefacts des données particulières utilisées pour l'entraînement.
Gestion des données de grande dimension : Dans les scénarios où de nombreuses variables indépendantes sont disponibles ou souhaitées, ce principe vous encourage à utiliser des méthodes de réduction de dimensionnalité (via des groupements par exemple) ou de sélection de variables pour concentrer votre modèle sur les prédicteurs les plus significatifs, afin de maintenir un ratio sain et éviter la surcomplexité.
Voici pourquoi cette recommandation est importante :
Réduction du risque de surapprentissage (Overfitting) : Le surapprentissage se produit lorsque le modèle s'adapte trop étroitement aux données d'entraînement, capturant le bruit statistique au lieu des véritables relations sous-jacentes. Avoir suffisamment d'observations par rapport au nombre de variables indépendantes aide à minimiser ce risque, car le modèle peut mieux généraliser à partir des données observées.
Amélioration de la stabilité des estimations : Plus il y a d'observations par variable, plus les estimations des coefficients du modèle sont stables. Cela signifie que les prédictions du modèle sont moins susceptibles d'être influencées par des variations aléatoires dans les données, conduisant à une meilleure fiabilité et précision.
Augmentation de la puissance statistique : La puissance statistique est la capacité d'un test statistique à détecter un effet réel lorsque cet effet existe vraiment. Un ratio élevé d'observations par variable augmente la puissance statistique du modèle, permettant de détecter des relations significatives entre les variables indépendantes et la variable dépendante.
Validation et vérification croisée : Une quantité suffisante d'observations permet de mettre en œuvre des techniques de validation telles que la validation croisée, qui est cruciale pour évaluer la performance du modèle sur des données non vues. Cela aide à assurer que le modèle fonctionnera bien en pratique, pas seulement en théorie.
Réduction de l'incertitude des prédictions : Avec plus de données par variable, l'incertitude ou l'intervalle de confiance autour des estimations de paramètres et des prédictions se réduit, ce qui conduit à des décisions plus informées et précises basées sur les sorties du modèle.
Comment le MMM se compare-t-il à d'autres techniques d'analyse marketing ?
Il existe d'autres techniques comme l'attribution multi-touch, qui analyse les points de contact spécifiques du parcours client.
Alors que le MMM se concentre sur l'impact global des différents éléments du mix marketing, l'attribution multi-touch se penche sur les interactions individuelles. Les deux techniques peuvent être complémentaires selon les besoins de l'entreprise.
Comprendre la différence entre corrélation et causalité :
Corrélation : Une corrélation entre deux variables signifie qu'elles ont tendance à évoluer ensemble, mais cela ne signifie pas nécessairement que l'une cause l'autre. Si A et B sont corrélés, lorsque A augmente, B peut également augmenter (corrélation positive) ou diminuer (corrélation négative). Mais cela ne prouve pas que A provoque ce changement en B.
Causalité : La causalité implique une relation de cause à effet entre deux variables. Si A cause B, alors un changement en A produira un changement spécifique en B.
Exemple : Prenons la consommation de glaces et la vente de crème solaire.
Observation : Pendant les mois d'été, la vente de glaces augmente, et la vente de crème solaire augmente également.
Corrélation : Il y a une corrélation positive entre la vente de glaces et la vente de crème solaire pendant l'été.
Causalité : Cependant, l'achat de glaces ne provoque pas l'achat de crème solaire. Ils ne sont pas directement liés en termes de cause à effet.
Explication : La véritable cause de cette corrélation est une variable cachée : la température.
Pendant l'été, il fait chaud. Les gens veulent se rafraîchir en mangeant des glaces et, en raison de l'exposition accrue au soleil, ils achètent aussi de la crème solaire pour se protéger.
La température est donc la cause sous-jacente des deux augmentations observées.
Cet exemple montre à quel point il est essentiel de distinguer corrélation et causalité, car la simple coexistence de deux phénomènes ne signifie pas que l'un est la cause de l'autre.