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Efficacité média : Combiner attribution multitouch et marketing mix modeling, la solution ?

"Marketing mix modeling et attribution multitouch convergent actuellement vers une vision unifiée de la performance marketing soit via des approches ad hoc soit via des outils du marché." Thomas FAIVRE-DUBOZ Directeur Associé Converteo
Le Marketing Mix Modeling (MMM) et l'attribution multitouch ont le même but : mesurer l'efficacité des différentes initiatives marketing et notamment média. Les deux solutions proposent leur vérité, une vérité tirée des données collectées, des modèles statistiques utilisés. Le marketing mix modeling et l'attribution multitouch doivent donc être employés pour ce qu'ils sont, en comprenant leurs forces et leurs faiblesses et en les complétant par d'autres solutions.

L'ATTRIBUTION MULTITOUCH NE FAIT PLUS DEBAT

Le consommateur a muté, il ne fait plus partie d'une cible ni d'un segment. Il fait valoir ses droits comme un individu, il crée tous les jours un parcours unique, cross-device, cross-canal. Comprendre la valeur de chaque canal en analysant les parcours de chaque consommateur est donc devenu une évidence pour les départements marketing qui se sont dotés en conséquence d'outils adéquats. L'offre du marché est large et quel que soit le choix du marketeur, un projet d'attribution multitouch* commence par la collecte de données et elle est essentielle ; c'est aussi une opportunité de s'assurer de la qualité et de l'intégrité de la donnée.

Accepter les résultats, conduire le changement, redéfinir les objectifs sont les vrais challenges de la mise en place d'un modèle d'attribution personnalisée suite à une étude de contribution. Face à ces challenges organisationnels et donc humains, les limites de cette méthode de mesure peuvent vite devenir un motif pour paralyser ce projet. En effet, l'attribution multitouch ne prend généralement pas en compte la valeur et la puissance de la marque, les investissements média offline et les facteurs externes. Encore une fois, il faut utiliser l'attribution multitouch pour ce qu'elle permet de faire : optimiser les tactiques digitales pendant et après les campagnes, redistribuer les investissements digitaux et non pas challenger l'ensemble du mix marketing.

LE MARKETING MIX MODELING NE VIEILLIT PAS

Très utilisé par les industries FMCG et pharmaceutiques, le marketing mix modeling est de plus en plus adopté par l'ensemble des annonceurs pour deux raisons principales : son coût, qui s'est démocratisé, et sa vision top- down, idéale pour les directions générales. L'exercice du marketing mix modeling était ardu : financer le projet et collecter une donnée éparpillée et hétéroclite. Aujourd'hui, les formats de données sont de plus en plus normalisés, les sources de données externes sont de moins en moins chères ou gratuites grace notamment au mouvement open data qui prône l'ouverture des données publiques et privées. L'utilisation de la data science n'est donc plus l'affaire d'un petit nombre.

En prenant en compte les effets positifs et négatifs sur une longue période des variables internes (média, promotions...) et externes, le marketing mix modeling offre une lecture macro du retour sur investissement des différentes actions. Il permet de connaître les points de saturation de chacun des médias et de modéliser plusieurs scénarii. C'est donc un outil décisionnel pour le top management. Néanmoins, tout comme l'attribution multitouch, le marketing mix modeling présente des écueils. Les initiatives de marketing direct et les promotions prix sont souvent mises en avant par les modèles statistiques alors que les promotions peuvent impacter négativement à moyen terme une marque et donc éroder la base client. Par ailleurs, la puissance de la marque, le hors média, le owned media et earned media sont souvent peu ou pas valorisés par le marketing mix modeling. Afin d'éviter les décisions rapides et arbitraires et de ne pas mettre en péril des années d'investissement à construire une marque, des études de notoriété et de considération doivent être régulièrement réalisées.

A/B TEST, UNE SOLUTION ALTERNATIVE ?

Marketing mix modeling et attribution nécessitent une gestion exigeante de la collecte et de la mesure, et se font sur des cycles de travail plus ou moins longs, mais pas toujours alignés avec le quotidien et les problématiques des équipes marketing. Lorsqu'une équipe marketing lance une campagne, elle a besoin de rapidement savoir si les résultats sont positifs et si elle doit continuer et renforcer le dispositif choisi, ou si elle doit trouver d'autres leviers.

L'A/B test est la méthodologie de mesure idéale lorsque l'on souhaite rajouter un nouveau média ou une nouvelle initiative marketing et comprendre rapidement son impact sur un KPI. L'A/B test permet de mesurer l'incrément délivré sur une population exposée par rapport à une population non exposée. En déployant simultanément deux séquences dressées à deux audiences différentes, l'A/B testing permet de détecter quelle version est la plus efficace, pour optimiser la performance de l'opération.

Comme toute méthodologie, il faut une certaine rigueur dans la gestion du protocole, dans la séparation des audiences, mais une fois le premier A/B test implémenté et adopté, les A/B suivants se déploient beaucoup plus rapidement. L'A/B vient donc compléter la palette des solutions de mesure, mais ne permet pas de capter la valeur de tous les éléments du mix marketing et les interactions entre chaque action.

Par Thomas FAIVRE-DUBOZ - Directeur Associé chez Converteo
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