Comment tirer parti du Marketing Mix Modeling pour une prise de décision basée sur les données

La modélisation du marketing mix peut être mieux introduite par la célèbre citation de John Wanamaker : « La moitié de mon argent publicitaire part dans les toilettes ; malheureusement, je n'ai aucun moyen de savoir quelle moitié. »

Modélisation du Mix Marketing (MMM) offre aux spécialistes du marketing l'outil de mesure critique pour explorer la question de l'allocation budgétaire et comprendre quelles parties ont le mieux fonctionné et lesquelles n'ont pas réussi.

Le MMM utilise des techniques statistiques avancées sur des données historiques pour démêler efficacement les facteurs de vente, évaluer les facteurs contributifs, mesurer le ROI marketing pour chaque canal marketing individuel, prédire les performances futures et optimiser les allocations budgétaires - tout cela en utilisant les méthodes du MMM qui ont montré des améliorations de 20 % à 30 % de l'efficacité des dépenses marketing grâce à l'optimisation des médias (Gartner 2016).

L'optimisation du Mix Marketing est un élément essentiel des stratégies marketing réussies, car elle offre une méthode scientifique pour développer des plans rentables en utilisant des connaissances acquises grâce aux performances passées.

Qu'est-ce que la Modélisation du Mix Marketing (MMM) ?

La technique de Modélisation du Mix Marketing est une méthode pour quantifier l'effet de multiples inputs marketing sur les ventes ou la part de marché. Le but du MMM est de comprendre quels éléments contribuent le plus efficacement aux ventes et de déterminer un budget de dépenses approprié pour chaque input marketing.

Les Modèles de Mix Marketing aident les spécialistes du marketing à mesurer le retour sur investissement pour chaque input marketing. Un input marketing avec un retour plus élevé est plus rentable en tant que support publicitaire qu'un autre avec un ROI plus bas. La technique de Modélisation du Mix Marketing utilise l'analyse de régression pour extraire des insights clés.

Comment fonctionne un Modèle de Mix Marketing ?

Un outil de Modélisation du Mix Marketing décompose les indicateurs commerciaux pour différencier les contributions des activités marketing et promotionnelles (facteurs incrémentaux) des contributions d'autres sources (facteurs de base). Les facteurs qui influencent le Marketing Mix Modelling peuvent inclure :

Facteurs incrémentaux : Résultats commerciaux générés par des activités marketing telles que les publicités TV/imprimées, les dépenses en marketing digital, les réductions de prix/promotions/sensibilisation sociale, etc.

Facteurs de base : Les résultats de base peuvent généralement être atteints sans publicités, grâce à l'équité de la marque établie au fil du temps. Les résultats basés tendent à rester stables à moins que des changements économiques ou environnementaux ne se produisent et les influencent.

Autres facteurs : Dans le cadre des facteurs de référence, d'autres facteurs sont mesurés comme la valeur de la marque accumulée sur une période spécifique en raison d'activités marketing à long terme.

Comment pouvez-vous créer le modèle de marketing mix optimal ?

La plupart des marketeurs restent incertains quant à la manière de créer un modèle de marketing mix précis, pourtant la régression offre une technique qui peut prédire la combinaison la plus rentable de toutes les variables marketing. La régression décompose les données en deux catégories - variables dépendantes (DV) et variables indépendantes (IDV), avec une analyse axée sur la manière dont ces deux peuvent influencer les résultats des variables dépendantes - offrant aux marketeurs une estimation précise des bénéfices nets du marketing mix.

Les techniques de régression les plus fréquemment utilisées dans la modélisation du marketing mix comprennent :

1. Régression Linéaire
2. Régression multiplicative

Modèle de régression linéaire

La régression linéaire peut être appliquée lorsque la fonction de distribution (DV) est continue et que sa relation avec les IDVs semble linéaire. L'analyse de régression peut également aider à détecter des problèmes au sein de systèmes complexes comme les états financiers qui ne peuvent pas être prédits à l'aide de modèles linéaires ; l'analyse causale fournit des prévisions de l'impact et des tendances, mais en raison des valeurs aberrantes, de la multicolinéarité et de la corrélation croisée, elle ne fonctionne pas bien sur de grands volumes de données.

Modèles de régression multiplicative

Les modèles additifs supposent que chaque unité supplémentaire de variables explicatives a le même impact absolu ; cela les rend appropriés uniquement si les entreprises opèrent dans des environnements plus stables qui n'impliquent pas d'interaction entre les variables explicatives ; par exemple, lorsque les prix deviennent nuls, les volumes de ventes deviennent infinis, et ils ne devraient donc pas être utilisés.

Il existe deux types de modèles multiplicatifs :

• Modèles semi-logarithmiques
• Modèles logarithmiques

Éléments constitutifs d'un processus MMM.

Un projet de Modélisation de Mix Marketing repose sur trois éléments clés, tous également cruciaux pour son succès :

1. Mesure : La mesure implique la collecte de données (comportement historique, activités marketing et KPI), la construction de modèles et la compréhension des chiffres de vente et du ROI de tous les canaux de distribution. Le résultat de la mesure est la compréhension de la performance des ventes ainsi que la mesure du retour sur investissement de chacun d'eux.
2. Prévision : La prévision est la pratique consistant à exécuter différents scénarios de simulation pour prédire les niveaux de ventes futurs si une entreprise prend certaines décisions.
3. Optimisation : À cette étape, l'analyste détermine la manière la plus optimale d'allocation des investissements marketing basée sur les résultats du modèle.

Étapes pour mettre en œuvre le Marketing Mix Modeling pour une prise de décision basée sur les données

Avant de commencer le marketing mix modeling, il est nécessaire de définir clairement vos objectifs marketing. Cela peut impliquer des ventes incrémentales, l'amélioration de la reconnaissance de la marque ou l'optimisation du ROI.

1. Déterminer les variables clés : Il est essentiel d'identifier toutes les variables clés affectant vos efforts marketing et l'atteinte de vos objectifs marketing, y compris les dépenses publicitaires, la tarification, les activités promotionnelles, les actions des concurrents, la saisonnalité et le comportement ou la démographie des clients.
2. Collecter des données pertinentes : Collectez des données pertinentes sur les variables identifiées à partir de diverses sources, telles que les données de ventes, les outils de suivi publicitaire, les enquêtes auprès des clients et les rapports de recherche de marché. Assurez-vous que les informations collectées sont précises, pertinentes et couvrent une période appropriée.
3. Construisez votre modèle de marketing mix : En utilisant des techniques d'analyse statistique, construisez un modèle de marketing mix qui quantifie les relations entre les variables et leurs effets sur les résultats marketing souhaités. Cela peut vous aider à comprendre l'efficacité de chaque élément du marketing mix ainsi que leurs interactions.
4. Validez votre modèle de marketing mix : Vérifiez que le modèle de marketing mix représente fidèlement des scénarios du monde réel et peut fournir des conseils fiables pour la prise de décision en comparant ses prédictions avec des données réelles de performance marketing. Cette étape garantit que ses prédictions correspondent exactement aux données de performance réelles, assurant ainsi son exactitude dans les processus de prise de décision éclairée.
5. Réalisez une analyse de scénarios : En utilisant un modèle de marketing mix valide, réalisez une analyse de scénarios. Cela implique de simuler des scénarios hypothétiques en modifiant une ou plusieurs variables, puis de surveiller les résultats prédits pour comprendre les changements potentiels dans les stratégies marketing afin d'atteindre vos objectifs marketing.
6. Prenez des décisions basées sur les données : En vous basant sur les insights obtenus à partir de MMM marketing campagnes, prenez des décisions basées sur les données pour optimiser votre combinaison d'efforts marketing. Cela pourrait impliquer des changements dans les allocations budgétaires optimales ou les stratégies publicitaires selon les besoins, le raffinement des stratégies de tarification ou la réallocation des ressources en fonction des résultats prévus et des améliorations potentielles.
7. Surveillez et itérez : Suivez proactivement la performance de votre modèle de marketing mix, comparez les résultats réels avec les résultats prévus, apportez les modifications nécessaires et affinez le processus de prise de décision sur la base de nouvelles informations exploitables obtenues par l'analyse.

En utilisant le marketing mix modeling, vous pouvez prendre fréquemment des décisions de planification commerciale pour augmenter l'efficacité et l'efficience de vos initiatives marketing et obtenir des résultats améliorés avec un meilleur retour sur investissement.

Conclusion :

Le Marketing Mix Modeling combine l'art et la science pour prévoir avec précision le comportement des consommateurs et produire des recommandations exploitables pour allouer de manière optimale le budget marketing. MMM est l'un des principaux éléments d'une stratégie marketing, comprenant trois blocs fondamentaux, qui incluent la Mesure, la Prévision et l'Optimisation.

MMM a connu des avancées rapides ces dernières années en adoptant continuellement des l'IA no-code technologies. De plus, son essor dans l'industrie de la mesure pour sa fiabilité et sa conformité aux réglementations sur la vie privée telles que le RGPD a prouvé que MMM est une solution prête pour l'avenir; MMM peut atteindre une granularité plus élevée sans jamais envahir la vie privée des personnes.