L’essentiel à savoir sur le Marketing Mix Modeling (MMM)

Comment mesurer l’impact de ses actions marketing sur les ventes ? Si vous cherchez des réponses, restez, c’est le sujet de cet article. Le renforcement du cadre réglementaire sur la protection des données rend les méthodes d’attribution marketing classiques de moins en moins exploitables et remet au goût du jour une (bonne) vieille méthodologie : le Marketing Mix Modeling. De quoi s’agit-il ? Comment le mettre en place ? Quelle différence avec les méthodes d’attribution classiques (comme le multi-touch) ? On vous explique tout.

Qu’est-ce que le Marketing Mix Modeling ?

Le MMM est une technique analytique avancée utilisée pour mesurer l’effet des activités marketing sur des indicateurs de performance clés, comme les ventes et les revenus. Cette méthode repose sur l’analyse statistique de données historiques, combinant les dépenses marketing et les résultats commerciaux pour déterminer l’efficacité de chaque canal marketing.

Développé initialement dans les années 1950 pour mesurer l’efficacité des publicités télévisées, le MMM a connu un regain d’intérêt récent. Ce renouveau est dû, en partie, à l’accent croissant mis sur la confidentialité des consommateurs, limitant la portée des méthodes de suivi numérique traditionnelles telles que l’attribution multi-touch.

L’une des principales forces du MMM réside dans sa capacité à intégrer divers facteurs externes tels que les tendances saisonnières, les jours fériés, et les changements économiques globaux, offrant ainsi une vue holistique et précise de l’efficacité marketing. Contrairement aux méthodes d’attribution plus directes et à court terme, le MMM fournit une perspective stratégique à long terme.

Le Marketing Mix Modeling est un outil puissant pour les décideurs marketing, puisqu’il permet de justifier les investissements marketing, d’optimiser la répartition du budget entre différents canaux et d’affiner leurs stratégies dans un sens business-driven.

Les cas d’usage du Marketing Mix Modeling

Voici quelques-uns des cas d’usage les plus courants du MMM :

1. Optimisation de l’allocation budgétaire : Le MMM fournit des insights précieux sur le rendement de chaque canal marketing, ce qui permet ensuite aux entreprises d’optimiser l’allocation de leur budget. Par exemple, si le MMM révèle que la publicité en ligne génère un meilleur ROI que la radio, une entreprise peut décider d’augmenter ses investissements dans le marketing digital tout en réduisant les dépenses radio.
2. Alignement des stratégies marketing entre les équipes : Le MMM crée un cadre commun pour l’évaluation des canaux marketing, ce qui contribue à faciliter la collaboration et l’alignement entre les équipes marketing, les équipes de vente, et d’autres départements. Cela assure que tous les membres de l’entreprise travaillent vers des objectifs communs et cohérents, en utilisant des données et des analyses partagées.
3. Prédiction des résultats futurs et test de nouvelles stratégies : Le MMM aide à anticiper les performances futures des différentes stratégies marketing. Les entreprises peuvent utiliser ces prédictions pour tester de nouvelles approches marketing dans un environnement simulé, ce qui réduit les risques associés au lancement de nouvelles campagnes ou initiatives.
4. Ajustement des stratégies pour la saisonnalité : Grâce au MMM, vous pouvez identifier comment les variations saisonnières affectent vos ventes et vos autres KPIs business. En comprenant ces tendances, vous pouvez adapter vos stratégies marketing et vos campagnes pour mieux répondre aux variations saisonnières, comme augmenter les dépenses publicitaires pendant les périodes de pointe ou ajuster les offres promotionnelles pendant les périodes plus calmes.

Quelle différence entre le MMM et les modèles d’attribution classiques ?

Le Marketing Mix Modeling (MMM) se distingue des modèles d’attribution classiques de plusieurs manières importantes. D’abord, contrairement aux modèles d’attribution classiques qui se concentrent souvent sur le suivi en temps réel des actions des utilisateurs individuels, le MMM utilise des données historiques pour analyser l’impact des divers canaux marketing sur des résultats spécifiques. Cette approche permet d’évaluer l’efficacité globale des campagnes marketing sur une période étendue.

Par ailleurs, le MMM emploie des techniques statistiques plus complexes, notamment la régression, pour créer des modèles mathématiques qui peuvent prédire l’impact de diverses entrées marketing sur des résultats tels que les ventes ou le chiffre d’affaires.

Ajoutons que le MMM permet la comparaison directe de canaux marketing très différents, comme la recherche payante et la publicité télévisée, ce qui est souvent difficile avec les méthodes d’attribution traditionnelles, très « digitales ».

Enfin, last but not least, le MMM ne repose pas sur le suivi des utilisateurs individuels, ce qui le rend moins dépendant des cookies ou d’autres méthodes de suivi numérique et plus respectueux de la confidentialité. Dans un contexte réglementaire de plus en plus strict sur la protection des données personnelles et dans la perspective de la fin des cookies tiers, le Marketing Mix Modeling redevient à la mode au détriment des modèles d’attribution longtemps utilisés dans le digital.

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La Méthodologie du Marketing Mix Modeling

Introduction à la Méthodologie du MMM

Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une approche analytique puissante, mais sa réussite dépend fortement de la rigueur et de la précision de sa méthodologie. Cette approche statistique sophistiquée permet aux entreprises de déchiffrer l’impact de leurs stratégies marketing sur des résultats clés tels que les ventes et les revenus.

La méthodologie du MMM implique une série d’étapes méthodiques, depuis la définition des variables pertinentes jusqu’à la construction et la validation de modèles prédictifs. Chaque étape joue un rôle crucial dans la garantie que les insights obtenus sont fiables et applicables dans des décisions stratégiques. Nous allons maintenant vous présenter les différentes étapes à suivre pour utiliser le MMM.

Définition des Variables

La première étape cruciale dans le processus de MMM est la définition des variables.

Cela commence par la sélection d’une variable dépendante appropriée, qui représente le résultat que l’entreprise souhaite optimiser, comme par exemple les ventes ou les téléchargements d’applications. Cette variable est le pivot autour duquel le modèle MMM est construit et elle oriente l’ensemble de l’analyse​​.

Ensuite, vous devez identifier des variables indépendantes. Ce sont les facteurs qui influencent la variable dépendante, comprenant les différents canaux marketing et éléments externes comme la saisonnalité ou les tendances du marché. Leur sélection et leur analyse précises sont essentielles pour mesurer l’impact réel de chaque canal sur le résultat souhaité​​.

Collecte et Transformation des Données

Cette phase est axée sur la collecte de données historiques de vente et de marketing, cruciales pour le modèle. Les données doivent être recueillies de manière granulaire, souvent sur une base hebdomadaire ou mensuelle, et doivent inclure des variations significatives comme les périodes de vacances. Une fois collectées, ces données doivent être standardisées et transformées en un format cohérent pour une analyse efficace.

Cette standardisation assure que les données de différentes sources sont comparables et fiables pour le modèle MMM. L’enrichissement des données peut également être effectué à l’aide de sources secondaires et tertiaires validées, augmentant ainsi la robustesse du modèle​​.

Construction des Modèles MMM

La construction des modèles est le cœur de la méthodologie MMM. Elle implique l’application de techniques statistiques pour établir une relation entre les variables indépendantes (canaux marketing, facteurs externes) et la variable dépendante (résultat commercial). Deux méthodes principales sont utilisées : la régression multi-linéaire et la modélisation bayésienne.

• La régression multi-linéaire est utilisée pour évaluer l’impact simultané de plusieurs variables indépendantes sur la variable dépendante. Elle offre une vision claire de la manière dont chaque canal contribue aux résultats.
• La modélisation bayésienne, quant à elle, permet aux organisations d’ajuster manuellement les prédictions du modèle en fonction de leurs hypothèses et connaissances antérieures. Cela peut être particulièrement utile pour intégrer des insights intuitifs ou des données non quantifiables.

Pour construire ces modèles, vous pouvez utiliser des modèles open-source, des plateformes payantes, ou même développer vos propres modèles en utilisant des langages de programmation comme Python ou R. Le choix de l’outil dépendra des ressources disponibles et de la complexité souhaitée du modèle​​.

Validation des Modèles

Après la construction des modèles MMM, il est essentiel de les valider pour s’assurer de leur précision et fiabilité. Cette validation se fait généralement en testant le modèle contre des données historiques non utilisées dans sa formation initiale. Par exemple, une partie des données collectées peut être intentionnellement mise de côté, puis utilisée pour vérifier si le modèle prédit correctement la variable dépendante en fonction des variables indépendantes.

Une autre stratégie consiste à apporter des modifications réelles aux budgets marketing et observer si le modèle prédit correctement l’impact de ces changements. Cette méthode de validation externe aide à confirmer que le modèle fonctionne correctement dans des conditions réelles et non seulement dans un cadre théorique​​.

Analyse et Interprétation des Résultats

Une fois que les modèles MMM sont validés, l’étape suivante est l’analyse et l’interprétation des résultats. Cette phase est cruciale pour comprendre l’efficacité de chaque canal marketing. En analysant les modèles, vous pouvez déterminer la contribution spécifique de chaque canal indépendant à la variable dépendante, comme les ventes ou le ROI.

Cette analyse permet aux décideurs marketing de hiérarchiser et de classer leurs stratégies de campagne en fonction de leur impact. Elle fournit des indications claires sur les canaux les plus performants et ceux qui nécessitent une réévaluation ou une optimisation. Cette étape transforme les données et les modèles en insights actionnables, guidant les entreprises vers des décisions stratégiques plus éclairées et data-driven​​.

La méthodologie du Marketing Mix Modeling offre un cadre structuré et rigoureux pour analyser l’impact des activités marketing sur les résultats d’entreprise. En définissant soigneusement les variables, en collectant et transformant des données pertinentes, et en construisant des modèles robustes, vous pouvez obtenir des insights précieux sur l’efficacité de vos canaux marketing. La validation et l’analyse approfondies des modèles MMM permettent ensuite d’optimiser les stratégies marketing pour un impact maximal.

Les limites de Marketing Mix Modeling

Comme toute méthodologie, le Marketing Mix Modeling n’est pas parfait. Il comporte quelques limites. D’abord, le MMM nécessite des données correctes et historiques sur les entrées des canaux et les sorties des variables dépendantes. Sans ces données, il faut commencer à collecter plus d’informations et attendre leur maturité pour construire un modèle adéquat. La quantité de données historiques à disposition détermine l’acuité du modèle.

Ensuite, le MMM ne capture pas les interactions individuelles. Il fait des prédictions globales sur l’impact des dépenses par canal, mais peut manquer de granularité et de précision par rapport aux modèles d’attribution numérique.

Par ailleurs, le MMM est une technique avancée, assez sophistiquée. Son utilisation nécessite des compétences en interne ou, à défaut, un accompagnement par des consultants externes (comme Cartelis).

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Les logiciels pour mettre en place un Marketing Mix Model

Il existe plusieurs logiciels intéressants pour mettre en place une analyse MMM. Certains sont open source, d’autres payants.

Si vous souhaitez opter pour un logiciel open source, nous vous conseillons Robyn, un package MMM open-source populaire produit par Meta (Facebook), qui intègre du machine learning. Vous pouvez aussi aller jeter un oeil à LightweightMMM (développé par Google et utilisant des méthodes bayésiennes) ou PyMC Marketing (développé par le PyMC Lab).

Comme toujours, les logiciels payants sont plus simples à prendre en main. Citons Rockerbox, qui vous permet de télécharger vos données et offre une variété de modèles d’attribution marketing, dont le MMM. Dans le même genre, vous trouverez Recast, que nous n’avons pas testé mais qui a une bonne réputation et également Ruler dont on a utilisé une capture d’écran de dashboard en début d’article.

Vous vous interrogez sur la pertinence de l’approche MMM pour votre entreprise ? Vous souhaitez en savoir plus sur la méthodologie, les cas d’usage, etc. ? N’hésitez à pas nous contacter !

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