La start-up française MediaROI veut démocratiser le MMM 

À la faveur des nouvelles capacités d’intelligence artificielle, et dans le contexte de disparition des cookies tiers et de montée en puissance de nouveaux canaux publicitaires complexifiant les mix marketing, de nouvelles solutions de mesure apparentées au marketing mix modeling (MMM) sont apparues ces deux ou trois dernières années. Dans le sillage de start-up américaines telles que Recast, MetricWorks ou Keen Decision Systems, le français MediaROI veut lui aussi donner un nouveau souffle au MMM et le rendre plus accessible. Il vient de signer ses premiers clients. 

Cette méthode, destinée à mesurer la contribution de chacun des leviers publicitaires et marketing aux ventes ou au ROI, était historiquement utilisée pour déterminer l’apport incrémental de la télévision, de la radio et de la publicité extérieure. Elle a perdu de son intérêt avec l’arrivée du digital, puis a profité d’un regain d’intérêt en raison de la complexité croissante des stratégies et des technologies publicitaires, de l’essor de la data science, et de la perte de signaux utilisés pour l’attribution et le tracking (cookies, adresses IP, walled gardens…). 

Un modèle livré en trois semaines

“Il y a dix ans, en dehors des annonceurs de la grande consommation, il y avait pas mal de scepticisme autour des MMM. Ces cinq dernières années, les mentalités ont évolué notamment dans l’automobile, le retail, la banque. Privacy Sandbox et ATT ont par ailleurs accéléré le besoin de mesurer l’efficacité de façon alternative aux cookies. Et le marché s’est accoutumé à gérer de la donnée plus souvent probabiliste que déterministe”, explique à mind Media Antoine Szalewski, le CEO de MediaROI. 

Ce dernier, qui a passé 12 ans en agences (Mindshare, Starcom, OMD), et 8 ans chez Google, où il a mis en place des MMM pour des clients tels que LVMH, Nestlé et L’Oréal, auxquels Google offrait ce service, a monté MediaROI début 2024 “pour réinventer et démocratiser le MMM, dépasser les freins habituels concernant le manque d’agilité, le temps de traitement et l’actionnabilité, pour délivrer des résultats sans avoir à attendre six mois”. Il a été rejoint en septembre par le COO David Sourenian, qui a mené carrière dans les études puis dans des entreprises technologiques (Yahoo, Twitter, Snap). Les deux cofondateurs de 44 ans ont eu le temps d’observer les besoins des annonceurs et les lacunes des modèles d’attribution. Florent Bolzinger, CTO, ainsi qu’un réseau externe de consultants complètent l’équipe. 

Leur promesse est simple. Pour un budget de 20 000 euros, pouvoir répondre à la question de l’impact des différents leviers médias sur l’activité de l’entreprise cliente. “En trois semaines après la collecte des données, nous sommes capables de partager les résultats, avec un niveau de précision fiable statistiquement”, affirme le fondateur.

La société cible des annonceurs de taille moyenne de tous secteurs, gérant entre 1 et 7 millions d’euros de budget média, et les petites filiales de grands groupes. Elle travaille également la cible des agences et des régies dans une logique de partenariat et de partage de connaissances. Certaines régies, par exemple, ont l’habitude d’offrir des MMM à leurs meilleurs clients dans le cadre de contrats annuels. 

Mesurer la contribution, le ROI et la saturation

Comment s’y prend MediaROI pour proposer ce service à ce tarif ? “On peut faire évoluer le MMM grâce au développement du machine learning, et aux capacités à moins fonctionner en silo. Cela permet de faire du MMM à un prix bien inférieur à ce qui se pratique habituellement. La façon de programmer, en python ou en R, s’est transformée, permettant de calculer beaucoup plus d’itérations pour entraîner le modèle. Cela a été permis par les solutions de Google, Meta et PYMC, une communauté de data scientists qui a mis à disposition du code en open source. Nous avons cherché à prendre le meilleur de chaque solution.” En fonction des besoins des clients, la société propose des développements ad hoc facturés au temps homme, à 1 500 euros HT par jour. 

La technologie de la start-up s’appuie sur la méthode mathématique de régression bayésienne linéaire, et sur les modèles open source en python de PYMC et Lightweight de Google, adaptés par ses soins. Elle a été développée par des data scientists, dont certains ont travaillé chez un des grands spécialistes du MMM, Ekimetrics. 

À l’heure actuelle, la solution de MediaROI permet de mesurer la contribution, le ROI et la saturation des médias, des régies et des leviers marketing sur les ventes, sur une période de deux ou trois ans. Cela répond à des objectifs d’optimisation du mix média et de maximisation du ROI. “Nous permettons également de simuler d’autres stratégies à l’aide d’une IA propriétaire, qui permet de tester différents scénarios de répartition budgétaire. Nous aidons aussi au nettoyage de la donnée, et donnons accès à toutes les données brutes (niveau de précision, intervalle de confiance, etc.)”, précise Antoine Szalewski. 

Un modèle “UMM” pour 2025

La start-up lancera cette année un second produit. Cette seconde solution, qui coexistera avec la première, adoptera une méthode globale baptisée UMM “Unified marketing measurement” et prendra la forme d’une plateforme SaaS commercialisée par abonnement. “L’UMM apporte une vision holistique de la mesure de l’efficacité. On garde le MMM comme point central, mais on l’alimente avec d’autres briques, qui vont aider à calibrer la robustesse du MMM : test d’incrémentalité (A/B tests, geo lift, synthetic control), et solutions d’attribution (MTA…). Inversement, le MMM pourra venir corriger le MTA, et faire de nouvelles recommandations de tests d’incrémentalité. Les deux communiqueront donc dans les deux sens.” Le modèle sera mis à jour le plus fréquemment possible en fonction des possibilités de récupération des données du client par différents moyens (agences, CDP, data clean room, API des régies, etc.). 

À terme, l’ambition de la société est de pouvoir intégrer des études sur des mesures de long terme (image de marque, attention…), pour déterminer des coefficients multiplicateurs d’impact à long terme, permettant de mesurer l’effet des actions de branding en plus du ROI court terme. 

Premiers contrats

Le premier client à avoir signé est Ultra Premium Direct, une marque pure player  d’alimentation pour chiens et chats, qui n’avait jamais fait de MMM auparavant. “Nous avons réalisé deux modèles pour eux, sur les cas d’usage suivants : comment les leviers marketing (publicité, influence, promotion) influencent l’acquisition de nouveaux clients ; et quel chiffre d’affaires sur 12 mois est généré par ces nouveaux clients”. 

Antoine Szalewski déclare être également en discussions avancées avec trois régies (TV, presse, digitale), deux agences, et une dizaine d’annonceurs. Sachant que “vendre du MMM se fait sur le temps long, cela prend entre trois et six mois”, commente le fondateur. La société attribue à chaque client un data scientist et un media strategist référents, chargés d’élaborer “des recommandations actionnables”.

MediaROI, qui a intégré en novembre dernier le groupe de travail sur la mesure cookieless d’Alliance Digitale, est pour le moment autofinancé. “Nous n’envisageons pas de levée de fonds avant deux ou trois ans”, indique Antoine Szalewski, qui se réjouit néanmoins de l’intérêt porté au MMM par les fonds. Trois l’ont déjà démarché, affirme l’entrepreneur.