Modélisation du mix marketing: quels canaux sont vraiment efficaces? Comment évaluer le succès de vos mesures publicitaires
Il s’agit de l’une des questions les plus importantes du marketing: comment les différentes mesures publicitaires et les canaux spécifiques sélectionnés influencent-ils le chiffre d’affaires? Pour obtenir des réponses claires, de plus en plus d’entreprises misent à juste titre sur la modélisation du mix marketing, une méthode permet de mettre en évidence le succès publicitaire à l’aide de chiffres pertinents et d’en assurer le développement de manière ciblée.
Imaginez le scénario suivant: votre équipe de football gagne le championnat et vous souhaitez savoir quelle a été la contribution de chaque joueur à cette victoire. Pour cela, il ne suffit pas de prendre en compte uniquement les buts marqués. Vous devez analyser de nombreux autres facteurs: qui a fait combien de passes décisives? Qui a réalisé combien de passes en général? Qui a gagné combien de duels? Qui a contré combien d’attaques adverses?
Cependant, même de telles données relatives aux joueurs ne suffisent pas à dresser un tableau complet. En effet, le coach, le staff médical, les officiels ou encore les spécialistes tels que les psychologues du sport et les analystes vidéo influencent eux aussi plus ou moins directement les performances des joueurs. Pour tirer des conclusions fiables, vous avez donc besoin de données issues de dizaines de matchs et de sessions d’entraînement. Ce n’est qu’à ce moment-là que l’on peut identifier des schémas et établir des liens permettant de savoir qui a contribué à quelle victoire et en combinaison avec quels autres joueurs.
C’est exactement ainsi que fonctionne la modélisation du mix marketing: cette méthode basée sur les données permet d’analyser de nombreux facteurs d’influence sur une longue période afin d’évaluer l’impact des mesures, de manière individuelle et en interaction. Comme de grandes quantités de données sont traitées de manière complexe, il est recommandé de collaborer avec un partenaire spécialisé.
Qu’est-ce que la modélisation du mix marketing?
La modélisation du mix marketing est un procédé d’analyse statistique permettant de mesurer l’impact des activités de marketing, de les rendre visibles et d’assurer des comparaisons. «Ce procédé aide les entreprises et les organisations à but non lucratif à comprendre l’impact de certaines mesures sur des chiffres clés centraux tels que le chiffre d’affaires ou le volume de dons, l’acquisition de nouveaux clients ou de nouveaux donateurs et la notoriété de la marque», explique Alexander Faber, gestionnaire du portefeuille Cloud, Data & Reporting de la société de conseil Cintellic. «C’est un outil particulièrement utile pour déterminer la meilleure allocation budgétaire et identifier les effets de saturation. En effet, un plus grand budget ne va pas toujours de pair avec un plus grand impact.»
Avec la modélisation du mix marketing, les mesures publicitaires ne sont pas considérées de manière isolée, mais évaluées dans le contexte de nombreux facteurs d’influence. Outre les valeurs internes, il est ainsi tenu compte de facteurs externes tels que la saisonnalité, le climat de consommation ou les activités de la concurrence. Le procédé repose en premier lieu sur les données (historiques) précédentes, qui sont analysées afin d’identifier des corrélations statistiques.
La modélisation du mix marketing ne sert donc pas à optimiser les campagnes en cours, mais permet de montrer dans quelle mesure les différents canaux contribuent à la réussite de la campagne et comment les différentes variables se renforcent ou s’entravent mutuellement. Il est ainsi possible d’élaborer des prévisions pour les mesures futures et d’optimiser la planification cross-média des campagnes. En résumé, la modélisation du mix marketing indique ce qui a vraiment de l’impact dans le marketing.
Sur mandat de Swiss Post Advertising, Exactag a réalisé une étude pour mesurer l’impact de la campagne de Noël cross-média «Un monde sans pauvreté» de Caritas Suisse en s’appuyant sur la modélisation du mix marketing. Les deux questions centrales étaient les suivantes: quels canaux de la campagne de collecte de fonds contribuent le plus fortement à la génération de dons? Et comment optimiser la stratégie cross-média?
Les résultats montrent que bien plus de 50% des dons générés peuvent être attribués à la campagne publicitaire. C’est le publipostage direct qui a le plus grand impact au niveau du mix de la communication, suivi par le Out of Home et le Digital out of Home (DOOH). En termes d’efficacité (return on advertising spend), le publipostage est également la mesure la plus performante, suivi par le DOOH et la publicité sur écran. Les résultats de la modélisation du mix marketing montrent que les organisations à but non lucratif qui investissent de manière ciblée dans les canaux les plus efficaces voient leur volume de dons augmenter.
Conditions requises pour la modélisation du mix marketing
C’est une perspective séduisante, mais la modélisation du mix marketing est-elle pertinente pour toutes les entreprises? Selon Alexander Faber, deux conditions doivent être remplies: «Premièrement, un certain degré de maturité dans le processus de marketing est nécessaire, en particulier en ce qui concerne la collecte de données clients, de données marketing et de données du marché. Pour établir une modélisation significative, il faut en effet que toutes les informations pertinentes soient disponibles. Deuxièmement, la modélisation du mix marketing n’est un procédé intéressant du point de vue économique qu’à partir d’un budget marketing annuel à sept chiffres. Pour les start-up qui disposent d’un budget limité, cette solution n’est donc pas très judicieuse.»
Torben Seebrandt, spécialiste Marketing & Media Measurement chez Mercury Media Technology, mentionne un autre aspect important: il s’agit d’un procédé axé sur le long terme: «La modélisation du mix marketing sert à tirer des enseignements et à les exploiter de manière systématique sur une longue période. L’idée est d’analyser régulièrement les mesures et leur impact, d’en tirer des conclusions et d’optimiser en permanence la stratégie média.»
Objectifs de la modélisation du mix marketing
À quoi sert la modélisation du mix marketing? Et pourquoi connaît-elle actuellement un essor? Dans de nombreuses entreprises, le marketing est soumis à une pression croissante pour justifier son existence. Alors que les attentes en matière d’efficacité augmentent, les budgets se resserrent. La modélisation du mix marketing aide à faire face à cette pression. «Au lieu de prendre des décisions fondées uniquement sur des intuitions et des préférences personnelles, il s’agit de pouvoir chiffrer l’efficacité de chaque mesure», explique Alexander Faber.
En utilisant la modélisation du mix marketing, les entreprises visent avant tout les objectifs suivants:
- Mettre en évidence l’impact: cette méthode montre l’impact des différentes mesures sur les principaux KPI reconnus par la direction, comme le chiffre d’affaires, l’acquisition de nouveaux clients ou la notoriété de la marque.
- Augmenter l’efficacité: la modélisation du mix marketing permet de savoir quels canaux ont le plus d’impact et de faire une sélection pertinente.
- Exploiter davantage les effets cross-média: la modélisation du mix marketing révèle comment les différents canaux en ligne et hors ligne s’influencent et se renforcent mutuellement. Les synergies d’un mix de communication cross-média peuvent ainsi être exploitées de manière plus ciblée.
- Accroître l’efficience: la modélisation du mix marketing met en évidence les canaux et les mesures particulièrement rentables – c’est-à-dire où il est pertinent d’investir. Les équipes de marketing peuvent ainsi tirer le meilleur parti de leur budget.
- Identifier les effets de saturation: la modélisation du mix marketing permet de déterminer si une mesure a atteint son potentiel maximal. Si c’est le cas, il ne vaut plus la peine d’investir davantage dans cette mesure.
- Élaborer des scénarios et des prévisions: grâce aux enseignements tirés, il est possible de formuler différentes hypothèses – par exemple évaluer si des investissements marketing supplémentaires génèrent une croissance plus que proportionnelle du revenu. Ainsi, la modélisation du mix marketing fournit un argumentaire pour les augmentations budgétaires.
De nombreuses entreprises considèrent séparément le branding et les mesures tactiques axées sur les ventes. Pourtant, une marque forte contribue souvent directement au succès des ventes car elle crée un lien de confiance, favorise la fidélité et diminue la sensibilité au prix. Inversement, les campagnes publicitaires axées sur les ventes peuvent augmenter la notoriété de la marque ou en améliorer la perception. Grâce à la modélisation du mix marketing, il est possible de mettre en évidence de telles corrélations et de les quantifier.
Selon Torben Seebrandt, la modélisation du mix marketing est donc particulièrement adaptée à la gestion des marques, car elle fait ressortir les impacts publicitaires à moyen et à long terme: «Je pense par exemple aux effets ad-stock, c’est-à-dire aux mesures publicitaires qui ont un impact sur plusieurs semaines. À long terme, la modélisation du mix marketing peut également mettre en évidence des changements dans la notoriété, la perception de la marque ou la préférence vis-à-vis de la marque. Il est ainsi possible de déterminer quels investissements dans le branding sont rentables et comment les mesures à court et à long terme se complètent de manière optimale.»
Voici en quoi la modélisation du mix marketing se distingue des autres procédés
Outre la modélisation du mix marketing, d’autres procédés complémentaires sont pertinents pour mesurer le succès publicitaire. «Lorsqu’il s’agit d’optimiser des campagnes en cours à court terme sur la base de données en direct ou d’évaluer des expériences de marketing, les procédés tels que les tests A/B, les tests geolift (comparaison de l’impact dans une région cible et dans une région de contrôle) et les attributions basées sur les données de suivi sont mieux adaptés que la modélisation du mix marketing», explique Torben Seebrandt.
De telles procédés ne suffisent toutefois pas pour comprendre plus précisément les mécanismes d’action et déterminer de manière fiable la contribution au résultat des différents canaux et mesures. Cela s’explique principalement par le fait que le marketing a gagné en complexité: les canaux s’imbriquent, les groupes cibles sont plus fragmentés et les influences externes augmentent. Contrairement aux études d’impact classiques, la modélisation du mix marketing considère les différents facteurs d’influence et analyse leur impact sur de longues périodes. Les interactions, les synergies cross-média, les effets de saturation et les retards sont également modélisés.
Comment fonctionne la modélisation du mix marketing?
La modélisation du mix marketing analyse les données sur de longues périodes et prend en compte simultanément de nombreux facteurs d’influence. Cette approche permet de mettre en lumière les contributions au résultat des différents canaux et mesures, aussi bien de manière individuelle qu’en interaction les uns avec les autres.
Quels sont les avantages de la modélisation du mix marketing pour les annonceurs?
- Augmenter l’impact: sur la base des enseignements issus de la modélisation du mix marketing, les annonceurs déterminent les mesures publicitaires et les canaux qui contribuent le plus fortement au succès commercial.
- Accroître l’efficience: les annonceurs utilisent la modélisation du mix marketing pour sélectionner et combiner de manière ciblée les mesures et les canaux dont l’impact est le plus fort et qui offrent en outre le meilleur rapport qualité-prix. Ils tirent ainsi le meilleur parti de leur budget marketing.
- Améliorer la stratégie de marketing: en fonction du type de modélisation considéré, la modélisation du mix marketing fournit des informations sur une campagne donnée ou sur l’ensemble des mesures publicitaires. Elle met aussi en évidence les interactions avec d’autres facettes du marketing, comme le branding. Il est ainsi possible d’améliorer la stratégie de marketing intégrale d’une entreprise.
À quoi sert la modélisation du mix marketing?
Voici quelques domaines d’application typiques: mesure de l’impact des campagnes, optimisation du budget et du mix de la communication, évaluation de l’efficience des différents canaux, identification de synergies cross-média ainsi que modélisation de scénarios et de prévisions pour de futures décisions de marketing.
Des données pertinentes sont la base de la modélisation du mix marketing
La modélisation du mix marketing est tributaire de la qualité des données. En effet, il est possible de tirer des conclusions fiables sur l’impact des différentes mesures uniquement si les facteurs d’influence pertinents sont entièrement pris en compte et si les données correspondantes sont disponibles avec la granularité requise.
La granularité désigne le degré de détail des données, c’est-à-dire la manière dont elles sont relevées dans le temps (toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines, tous les mois) et dans l’espace (à l’échelle locale, régionale, nationale). Plus la granularité est élevée, plus l’impact des différents canaux ou actions peut être analysé de manière différenciée. C’est ce que confirme Aleander Faber: «Plus les données sont granulaires, mieux c’est. Les horodatages sont également importants. Les annonceurs savent ainsi quel est le montant du budget qu’ils investissent, mais aussi à quel moment ils l’investissent.»
Concrètement, quelles données sont nécessaires pour la modélisation du mix marketing? Le procédé se base sur les données suivantes:
Les données relatives à l’ensemble des activités de publicité, de communication et de distribution, qui peuvent être directement pilotées et budgétisées, sont centrales pour la modélisation du mix marketing:
- Dépenses publicitaires par mesure et par canal
- Amplificateurs d’impact dans la publicité comme les rabais, les offres groupées et les coupons
- Mesures qui ne font pas partie de la publicité classique, comme le marketing de contenu, les RP et la communication en direct
- Activités de distribution comme les initiatives POS dans le B2C et l’acquisition de clientèle par téléphone dans le B2B
Les changements et les actualités dans la gestion des produits, la logistique ou l’organisation peuvent également influencer le succès publicitaire ou les valeurs cibles, par exemple:
- Modifications de prix ou nouveau système tarifaire
- Disponibilité des produits (délais de livraison, problèmes de livraison, etc.)
- Adaptations de l’assortiment
- Modifications structurelles tels que de nouveaux partenaires de distribution, des ouvertures ou des fermetures de filiales et des changements importants au niveau du personnel
Ces facteurs se situent en dehors du domaine d’influence direct de l’entreprise, mais peuvent avoir un effet considérable sur les habitudes de la clientèle et sur l’impact des mesures de marketing:
- Saisonnalité et jours fériés
- Données météorologiques comme la température, les précipitations et les heures d’ensoleillement
- Indicateurs macroéconomiques comme le climat de consommation, l’inflation et le pouvoir d’achat
- Activités de la concurrence comme les campagnes, les adaptations de prix et les lancements de produits
- Influences sociales ou réglementaires, comme de nouvelles prescriptions et tendances culturelles
L’analyse à long terme permet de tirer des conclusions solides
Les données pertinentes pour la modélisation du mix marketing doivent être définies, collectées, regroupées, préparées et analysées sur une période suffisamment longue. Une analyse contextuelle à long terme est indispensable pour obtenir une vue d’ensemble et tirer des conclusions solides permettant d’optimiser la stratégie média.
Mais qu’est-ce qu’une période suffisamment longue? «Cela dépend de la granularité des données», explique Torben Seebrandt. «La personne qui veut répondre à des questions sommaires et qui travaille avec des données hebdomadaires a généralement besoin de données correspondant à au moins trois ans. Mais il s’agit souvent de questions bien plus détaillées, portant par exemple sur l’efficacité de certains canaux ou sur les activités médiatiques dans certaines régions. Dans ce cas, des données plus granulaires sont nécessaires. L’avantage? Plus les données sont précises, plus il y a de points de données générés en peu de temps – et moins il faut une longue période de temps pour obtenir des résultats valides et exploitables.»
Alexander Faber estime que l’un des problèmes les plus fréquents est la qualité insuffisante des données propres à l’entreprise, qui sont souvent lacunaires et saisies dans différents formats. Mais ces défauts peuvent être corrigés: «Il est possible d’optimiser les données en les mettant à jour, en les reformatant et en les enrichissant avec des données achetées. Cette opération est certes fastidieuse, mais elle en vaut la peine. Il est également important de supprimer les incohérences afin d’améliorer progressivement la qualité des données.»
La modélisation du mix marketing nécessite une ouverture au changement
Les résultats de la modélisation du mix marketing montrent généralement que certains canaux se voient allouer un budget trop élevé ou, au contraire, insuffisant. Dès lors que l’on mise sur ce procédé, on doit être prêt à prendre de telles conclusions au sérieux et à agir en conséquence. Un certain courage est alors nécessaire pour remettre en question les habitudes et emprunter de nouvelles voies.
«Le plus grand défi de la modélisation du mix marketing n’est pas de tirer des conclusions pertinentes sur l’impact publicitaire», déclare Torben Seebrandt. «C’est d’avoir le courage de changer. En effet, les résultats peuvent montrer qu’il faut parfois aller à l’encontre des convictions existantes pour augmenter l’efficacité médiatique.»
Alexander Faber observe que les résultats de la modélisation du mix marketing donnent souvent lieu à des discussions au sein de l’entreprise ou génèrent même des tensions: «Lorsqu’il apparaît qu’une entreprise consacre un budget bien trop important à certains canaux, il va de soi que c’est une conclusion peu réjouissante pour les personnes responsables. C’est pourquoi il est d’autant plus important de pouvoir compter sur un partenaire externe qui aide à analyser de tels résultats de manière objective.»
Base de référence (baseline)
Les entreprises réalisent un chiffre d’affaires même sans publicité. La base de référence sert de valeur de comparaison. Il faut qu’elle soit clairement définie pour que l’effet incrémentiel des différentes mesures puisse être déterminé correctement.
Chiffre d’affaires incrémentiel
Contrairement à la base de référence, le chiffre d’affaires incrémentiel est le chiffre d’affaires supplémentaire généré directement par les mesures de marketing. La modélisation du mix marketing aide à déterminer le montant du chiffre d’affaires incrémentiel et la part de ce chiffre qui est imputable à différentes mesures et à différents canaux.
Saturation
L’impact du marketing n’est pas illimité. À partir d’un certain volume, les dépenses publicitaires supplémentaires n’ont plus qu’un effet minime, voire nul, sur des valeurs cibles comme le chiffre d’affaires. Cette utilité marginale décroissante – la saturation – joue un rôle clé dans la stratégie média et la planification budgétaire. La modélisation du mix marketing peut indiquer le moment où ce point est atteint.
Effet de «lag»
Certaines mesures de marketing n’ont un impact sur les valeurs cibles qu’après un certain temps. La modélisation du mix marketing tient compte de ce décalage temporel – ou «lag» – et aide à distinguer les impacts à court terme des impacts à long terme.
Effet de halo
On parle d’effet de halo lorsqu’une mesure influence non seulement les ventes du produit faisant l’objet de la publicité, mais a également des effets secondaires positifs sur d’autres produits et prestations de l’entreprise ainsi que sur la perception de la marque. La modélisation du mix marketing permet de quantifier de tels effets.
Effet de cannibalisation
Il s’agit du contraire de l’effet de halo. Il se peut qu’une mesure de marketing ait un impact négatif sur les ventes d’un autre produit dans le même assortiment, par exemple si l’action promotionnelle pour le produit A entraîne une baisse des achats du produit B. La modélisation du mix marketing permet de mettre en lumière ce type de transfert interne.
