Au cours des dernières années, la disparition progressive des cookies tiers et ses implications pour le secteur du marketing ont fait l'objet d'une importante médiatisation. Les marketeurs sont aux prises avec la question de savoir comment maintenir leurs stratégies marketing dans un monde post-cookies. Précédemment, Semetis a écrit un article sur les alternatives pratiques pour faire face à ce changement significatif.
Cependant, il est important de noter que les implications de la disparition des cookies vont au-delà de l'efficacité des campagnes marketing. Non seulement les options de targeting et les audiences proposées deviendront progressivement moins précises, mais les mesures de campagnes seront également affectées. Il sera de plus en plus difficile de mesurer l'impact des stratégies marketing mises en place, car les utilisateurs refusent les cookies. L'une des solutions mise en avant est le Marketing Mix Modeling.
Comment le MMM est-il utilisé pour l’analyse de vos stratégies marketing ?
Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une méthode statistique utilisée pour évaluer l’impact de diverses stratégies et tactiques marketing sur les ventes et revenus d’une entreprise. Elle aide les entreprises à déterminer la répartition optimale d’un budget entre les différents canaux et activités médiatiques afin de maximiser le retour sur investissement de leurs stratégies marketing. C’est donc un outil essentiel pour les organisations qui souhaitent mesurer et optimiser l'efficacité de leurs investissements marketing et améliorer leurs performances.
Le Marketing Mix Modeling n'est pas nouveau. C'est une technique déjà largement utilisée pour analyser l'impact du marketing hors ligne sur les ventes et pour expliquer les ventes additionnelles dues aux efforts marketing. Essentiellement utilisée à la fin du 20e siècle et au début du 21e siècle, cette méthode s’est vue recyclée par les spécialistes du marketing digital grâce à l'essor du web analytique ainsi que des modèles d’attribution. Aujourd'hui, en raison de la combinaison de campagnes en ligne et hors ligne, de l'augmentation exponentielle de la puissance de calcul des ordinateurs, des technologies basées sur le cloud et des modèles d'IA plus avancés et réutilisables qui permettent d'accélérer la fréquence de livraison des insights, le MMM gagne en pertinence.
Le Marketing Mix Modeling peut être utilisé pour répondre à plusieurs questions stratégiques importantes, notamment :
- Comment le mix marketing affecte-t-il les ventes et les revenus sur la durée ?
- Comment chaque média contribue-t-il au revenu total en l'absence de modèle d'attribution ?
- Quelle est la répartition optimale du budget entre les canaux de marketing pour atteindre le niveau désiré de ventes et de revenus ?
- Comment les changements dans le mix marketing affectent-ils les ventes et les revenus, et de combien ?
- Quel est l'impact des facteurs externes sur mon revenu total ?
- Quels canaux de mon mix marketing sont saturés ? Où puis-je investir davantage, et où dois-je investir moins ? Un exemple de saturation des canaux se trouve dans le graphique ci-dessous.
Le visuel ci-dessous représente le résultat typique d'une analyse MMM. Il fournit une représentation de la décomposition avec la contribution de chaque canal médiatique au revenu. Le revenu de base (barre noire) dans le marketing mix modeling est généralement considéré comme le revenu qu'une entreprise aurait obtenu en l'absence de tout effort marketing.
De Média à Marketing Mix Modeling
Igor Skokan, Directeur des Sciences du Marketing chez Meta, fait la distinction entre le Marketing Mix Modeling et Média Mix Modeling: “Nous nous référons parfois à cette technique en l’appelant marketing mix modeling et pas seulement média mix modeling, car le MMM lui-même est en fait beaucoup plus puissant … C’est une technique de modélisation holistique de l’entreprise qui va bien au-delà des médias, même au-delà du marketing comme moteur d’activité, de prix, de distribution, et autres, tous les facteurs qui ont un impact sur les affaires ... devraient être inclus dans la modélisation.”
En pratique, les modèles de MMM prennent en compte les facteurs externes. Il s'agit de variables pouvant influencer la relation entre le mix marketing et les ventes. Par exemple, dans le secteur du commerce de détail, l'économie et la confiance des consommateurs sont des facteurs externes qui peuvent avoir un impact sur les ventes et les revenus. Les modèles de MMM prennent en compte ces variables pour obtenir une image complète et précise de l'impact du mix marketing sur l'entreprise.
En plus de notre visuel dans l'introduction, notre revenu de base sera décomposé en fonction de l'effet qu’ont les différents facteurs externes inclus dans le modèle, tels que les promotions en ligne, les promotions en magasin, et même les précipitations météorologiques.
Le pouvoir prédictif du MMM
En plus de pouvoir fournir des insights pertinents, le Marketing Mix Modeling est aussi utilisé pour sa puissance de prédiction, c'est-à-dire sa capacité à recommander et optimiser le budget basé sur les données historiques et le mix marketing, ainsi que prédire l’effet sur les ventes. En analysant les données passées et l’impact que le mix marketing a eu précédemment, le modèle est capable de prévoir l’impact d’un changement au mix marketing sur les ventes et le revenu futur.
En conclusion, le Marketing Mix Modeling est un outil essentiel pour les organisations qui cherchent à améliorer l'efficacité de leurs stratégies marketing et à maximiser le retour sur investissement de leurs dépenses marketing. En analysant les données historiques liées aux quatre éléments clés du mix marketing et leur impact sur les ventes et les revenus, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions sur leur stratégie marketing et atteindre les résultats marketing escomptés.
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Robbe Desmyttere
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