Marketing Mix Modeling : Effets différés des investissements et saturation publicitaire

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) est une approche statistique utilisée pour analyser l’impact des investissements marketing afin d’optimiser les stratégies budgétaires des entreprises. Cependant, les modèles traditionnels de MMM présentent certaines limitations. Ils ont tendance à utiliser des modèles linéaires qui ne capturent pas adéquatement les effets différés des investissements marketing, ni la saturation publicitaire.

L’effet de décalage, reconnaît que l’impact d’un investissement publicitaire ne se manifeste pas nécessairement immédiatement, mais peut s’étendre sur plusieurs périodes. D’autre part, la saturation publicitaire est un phénomène où l’effet marginal des dépenses supplémentaires diminue après un certain seuil, connu sous le nom d’effet de forme.

Ces limitations soulignent la nécessité de modèles plus sophistiqués pour une analyse précise et pertinente comme celui de Jin et al. (Google, 2017).

1.   Effet de décalage

L’effet de décalage capture l’impact cumulatif des investissements marketing en utilisant une moyenne pondérée de ces investissements de la période actuelle et des L-1 périodes précédentes. Ainsi, une transformation appelée « adstock » sur les investissements est appliquée.

Cet effet de décalage permet de prendre en compte l’influence prolongée des campagnes publicitaires, reconnaissant que l’effet d’un investissement publicitaire n’est pas limité à la période où elle est effectuée. La longueur L peut varier selon les médias, mais est ici supposée identique pour chaque canal.

2.   Effet de forme

Pour modéliser l’effet de forme, qui reflète la saturation publicitaire, la fonction de Hill (Hill 1910) est utilisée pour chaque canal :

Cet effet de forme permet d’intégrer des effets non linéaires dans la modélisation reconnaissant que des rendements décroissants surviennent lorsque que les investissements/impressions sont trop élevés.

3.   Effets combinés

Pour la modélisation finale, les effets de décalage (adstock) et de forme (fonction de Hill) peuvent être combinés de deux manières distinctes, en fonction de la répartition des investissements médias. Lorsque les investissements sont bien étalés, nous appliquons d’abord l’adstock, qui capture l’effet cumulatif des dépenses sur plusieurs période, avant de modéliser la saturation avec la fonction de Hill. En revanche, si les investissements sont plutôt concentrés, nous commençons par la fonction de Hill pour modéliser la saturation immédiate, puis on considère l’effet cumulatif avec l’adstock.

Ici, nous choisissons d’appliquer la fonction de Hill puis l’adstock, estimant que les investissements ne sont pas suffisamment étalés, rythmés par les différentes campagnes marketing par exemple.  Ainsi, nous pouvons écrire le modèle comme suit :

Ainsi, cette combinaison offre une vision plus nuancée des effets cumulés et saturés des investissements marketing, permettant de mieux comprendre comment ils influencent les ventes qu’avec des modèles linéaires classiques.

Vous pouvez cliquer ici pour revenir sur l’article principal sur le MMM by Google

Bibliographie :

Jin et al., 2017. Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects