Marketing Mix Modeling

Qu’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 quelques feuilles de présence sur les réseaux sociaux.

Le Marketing Mix Modeling, c’est l’analyse qui vous permet de connaître la contribution exacte de chaque ingrédient au goût final de votre plat. C’est une approche statistique « top-down » qui analyse des données historiques (généralement sur 2 à 3 ans) pour quantifier l’impact de vos différentes actions marketing (et d’autres facteurs !) sur un indicateur de performance (KPI) clé, comme les ventes ou le chiffre d’affaires.

L’un de ses super-pouvoirs, c’est sa capacité à intégrer tous les leviers, y compris :

• Les canaux offline : TV, radio, affichage…
• Les actions de long terme : le travail sur la notoriété de la marque.
• Les facteurs externes : la saisonnalité, les actions des concurrents, la météo, le contexte économique…

En gros, le MMM ne se contente pas de regarder votre écosystème digital, il prend une photo panoramique de tout ce qui peut influencer votre business.

Concrètement, comment ça marche un projet de Media Mix Modeling ?

Mettre en place un modèle MMM, ce n’est pas juste appuyer sur un bouton. C’est un vrai projet qui se déroule en plusieurs étapes clés.

1. La collecte des données : le nerf de la guerre. C’est l’étape la plus cruciale. Le modèle sera aussi bon que les données qu’on lui fournit. Il faut rassembler un maximum d’informations historiques :
   • Données internes : Ventes (en volume, en valeur), trafic sur le site, nombre de nouveaux clients…
   • Données marketing : Investissements par canal (TV, digital, radio…), impressions, clics…
   • Données externes : Météo, calendrier des vacances, événements macro-économiques, lancements de produits concurrents…
2. La modélisation : un peu de science dans ce monde de brutes. Ici, les data scientists entrent en scène. À l’aide de modèles statistiques (souvent des régressions), ils vont « entraîner » un modèle à comprendre les relations entre toutes les variables collectées et les résultats business que vous cherchez à expliquer. L’objectif est de créer une équation qui représente le fonctionnement de votre écosystème.
3. L’analyse et la simulation : le moment « Eurêka ! ». Une fois le modèle validé, le vrai fun commence ! On peut enfin répondre à des questions existentielles :
   • Contribution : « Mon spot TV a généré combien de ventes le mois dernier ? »
   • Retour sur Investissement (ROI) : « Quel est le canal le plus rentable de mon mix media ? »
   • Simulation : « Que se passerait-il si j’augmentais mon budget sur les réseaux sociaux de 20% et que je le baissais de 10% en affichage ? »

Le MMM devient alors un outil puissant d’aide à la décision pour allouer vos futurs investissements marketing et maximiser votre retour sur investissement.

MMM vs. MTA : Le match des modèles d’attribution

On me pose souvent la question de la différence avec le Multi-Touch Attribution (MTA). C’est une excellente question, car les deux approches sont souvent confondues alors qu’elles sont, en réalité, très complémentaires.

Pour faire simple :

• Le Marketing Mix Modeling (MMM) est votre hélicoptère. Il vous donne une vue stratégique, « macro », de l’ensemble de vos leviers (online et offline) sur le long terme. Idéal pour la planification budgétaire annuelle.
• L’Attribution Multi-Touch (MTA) est votre microscope. Il zoome sur les parcours clients digitaux, en analysant chaque point de contact (« touchpoint ») pour comprendre comment ils contribuent à une conversion. C’est une vue tactique, « micro », parfaite pour optimiser vos campagnes digitales en quasi-temps réel.

Alors, lequel choisir ? La vraie question, c’est : pourquoi choisir ? Les entreprises les plus matures utilisent une approche hybride, où les insights du MMM (la stratégie) viennent nourrir et contextualiser les optimisations fines du MTA (la tactique).

Et l’IA dans tout ça ?

Le Marketing Mix Modeling n’est pas nouveau, mais l’arrivée de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning a changé la donne. Aujourd’hui, on parle de plus en plus de MMM « augmentés ». L’IA permet de :

• Analyser plus de données, et plus vite.
• Détecter des relations non-linéaires complexes que les modèles classiques peinent à voir.
• Automatiser une partie du processus, pour des résultats plus rapides et plus granulaires.

Des plateformes open-source, comme le projet Robyn de Meta (anciennement Facebook) ou Meridian de Google, démocratisent l’accès à ces méthodologies de pointe, les rendant accessibles à plus d’entreprises.

Prêt à vous lancer dans le Marketing Mix Modeling ?

Le MMM peut sembler complexe, mais la valeur qu’il apporte est immense. Il transforme les conversations sur le budget d’un « je pense que » à un « le modèle montre que ». C’est un changement de culture vers une prise de décision véritablement data-driven.

Pour démarrer, il faut d’abord définir clairement ses objectifs, auditer la qualité et la disponibilité de ses données, et choisir les bons outils. C’est précisément là qu’un cabinet de conseil expert en data peut entrer en jeu, pour vous accompagner de la collecte des données à l’interprétation des résultats.

Alors, le Marketing Mix Modeling n’est pas juste un autre rapport à la mode. C’est la boussole qui vous aide à naviguer dans la complexité du marketing moderne pour être sûr que chaque euro investi travaille réellement pour votre business.

N’hésitez pas à parcourir nos différents articles détaillés sur le blog AVISIA sur le sujet !

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Cet article a été rédigé par les experts AVISIA, pour approfondir ce sujet ou explorer comment cela pourrait bénéficier à votre entreprise, contactez nous.