La mesure de la performance marketing : quelle approche adopter ?

Après avoir exploré les enjeux de l’acquisition en marketing digital puis l’impact de l’intelligence artificielle sur le média, ce troisième article s’intéresse à un sujet central : la mesure de la performance. 

À l’heure où le marketing est de plus en plus guidé par les données, la question de la mesure de la performance est devenue un levier central pour piloter les investissements et arbitrer entre différents leviers. Pourtant, face à la multiplicité des canaux, à la complexité croissante des parcours clients et aux nouvelles contraintes réglementaires et technologiques (comme la fin des cookies tiers ou le RGPD), il n’existe pas un modèle unique de mesure. Chaque approche apporte un éclairage différent et c’est leur combinaison qui permet une vision complète.

Cet article propose une vue d’ensemble des principaux modèles de mesure de la performance : le Last Click, l’Attribution Multi-Touch (MTA), le Marketing Mix ModelingQu’est-ce que le Marketing Mix Modeling ? Imaginez que vous êtes un grand chef cuisinier. Votre plat signature (disons, vos ventes ou vos nouveaux clients) est le résultat d'un mélange subtil d'ingrédients : une pincée de publicité TV, une bonne dose de campagnes SEA, un zeste d'emailing, et... More (MMM) et l’Expérimentation. Après avoir exploré leurs principes, avantages et limites, nous verrons comment ils peuvent s’articuler dans une stratégie globale.

1. Du Last Click aux modèles avancés : comprendre les outils de mesure

Le modèle Last Click : la simplicité avant tout

Le modèle dit Last Click repose sur un principe extrêmement simple : attribuer 100 % de la conversion au dernier point de contact rencontré par l’utilisateur avant son achat. Par exemple, si un internaute découvre une marque via une publicité sur les réseaux sociaux, puis clique sur un lien sponsorisé Google avant d’acheter, la totalité de la valeur de la conversion sera attribuée au SEA.

Ce modèle a longtemps dominé le marché, car il est facile à mettre en œuvre, compréhensible par tous et directement exploitable. Il permet d’obtenir rapidement une lecture opérationnelle des performances et de prendre des décisions rapides.

Cependant, cette simplicité a un prix. Le Last Click tend à sous-estimer le rôle des canaux d’amorçage (comme le display ou les campagnes de notoriété) et favorise mécaniquement les leviers de fin de parcours (comme le SEA brandé ou le retargeting). Autrement dit, il incite à une vision court-termiste et ne reflète pas la réalité de la contribution de chaque canal.

L’attribution multi-touch (MTA) : une vision plus fine des parcours

À l’opposé du Last Click, l’attribution multi-touch (Multi-Touch Attribution ou MTA) propose de répartir la valeur de la conversion entre plusieurs points de contact marketing. L’idée est de mieux refléter la réalité des parcours clients, souvent composés de multiples interactions avant la conversion finale.

Différents modèles existent :

• Linéaire : chaque point de contact reçoit une part égale de la valeur.
• Dégressif : plus on se rapproche de la conversion, plus la valeur attribuée augmente.
• Basé sur la position : le premier et le dernier point sont davantage valorisés que les intermédiaires.
• Data-driven : la répartition est calculée à partir de données réelles de navigation, souvent grâce à des algorithmes.

L’attribution multi-touch permet une compréhension fine des parcours utilisateurs et offre la possibilité d’optimiser les budgets avec précision. Néanmoins, elle suppose un suivi technique rigoureux, et reste difficile à déployer dans un environnement omnicanal où l’utilisateur navigue entre online et offline.

Si le Last Click reste utile pour des analyses rapides et opérationnelles, et si le MTA permet d’affiner l’analyse digitale, ces modèles centrés sur l’utilisateur atteignent leurs limites face aux enjeux cookieless et aux interactions offline. C’est ici qu’intervient une approche plus globale : le Marketing Mix Modeling.

2. Le Marketing Mix Modeling (MMM) : une approche stratégique et holistique

Le Marketing Mix Modeling (MMM) fait son grand retour avec la disparition progressive du suivi individuel. Il s’agit d’un modèle économétrique qui mesure l’effet agrégé des investissements marketing (à la fois online et offline) sur les résultats business, en intégrant aussi des facteurs exogènes tels que la saisonnalité, le prix, la météo ou encore les actions des concurrents.

Contrairement au Last Click et au MTA, le MMM ne repose pas sur le suivi individuel des utilisateurs. Il fonctionne sur des données agrégées et historiques, ce qui le rend compatible avec le RGPD et parfaitement adapté au monde cookieless. Il permet ainsi de guider les grandes décisions budgétaires et de piloter les arbitrages stratégiques entre canaux.

Ses limites résident dans sa temporalité : les résultats ne sont pas immédiats et nécessitent des historiques conséquents pour être robustes. De plus, la granularité reste macro : on comprend l’effet global d’un levier, mais sans rentrer dans le détail des parcours individuels.

Tandis que le MMM éclaire les décisions stratégiques, il reste parfois nécessaire d’obtenir une preuve causale de l’efficacité d’un levier spécifique. C’est le rôle de l’expérimentation.

3. L’expérimentation : tester pour trancher

L’expérimentation marketing consiste à tester l’impact réel d’un levier sur une partie de l’audience ou du territoire. Elle permet d’établir un lien de causalité, et pas seulement une corrélation. Les méthodes les plus courantes incluent l’A/B Testing, le Geo-Testing ou encore les groupes hold-out (non exposés).

Son avantage majeur est la preuve causale qu’elle apporte : elle permet de valider qu’un levier génère effectivement une incrémentalité mesurable. En revanche, elle nécessite une rigueur statistique pour être interprétée correctement et peut, dans certains cas, ralentir temporairement la performance (puisqu’une partie du public n’est pas exposée).

Une fois ces approches présentées, il devient essentiel de comparer leur granularité, leurs besoins en données et leur pertinence dans un contexte cookieless. 

4. Synthèse des approches de mesure

Cette synthèse illustre bien qu’aucune méthode ne couvre à elle seule l’ensemble des besoins. Chaque approche apporte un éclairage complémentaire selon le niveau d’analyse recherché : opérationnel, analytique ou stratégique.

5. Vers une mesure hybride et intégrée

Aucune méthode n’est parfaite ni universelle. La véritable intelligence consiste à combiner plusieurs approches pour construire une vision robuste et équilibrée :

• 🧩 Last Click : pour piloter au quotidien et suivre la performance court terme.
• 🎯 MTA : pour optimiser la répartition budgétaire entre canaux digitaux et comprendre les rôles complémentaires des points de contact.
• 🌍 MMM : pour orienter les arbitrages stratégiques à moyen et long terme.
• 🧪 Expérimentation : pour valider scientifiquement les hypothèses avant d’investir massivement.

En définitive, ce n’est pas le modèle en lui-même qui fait la différence, mais la culture de la mesure dans l’organisation. Les entreprises qui réussissent sont celles qui considèrent la donnée comme un outil d’apprentissage permanent, et qui savent conjuguer rapidité opérationnelle, finesse analytique et vision stratégique.

Après avoir exploré les approches et leurs limites, il est temps de s’intéresser à une méthode de plus en plus plébiscitée : Le Marketing Mix Modeling (MMM). Dans notre prochain article, nous verrons comment cette approche permet de mieux comprendre l’impact réel de chaque canal et d’optimiser ses décisions stratégiques.