Les nouveaux enjeux du marketing mix modeling

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La modélisation économétrique est historiquement utilisée par les acheteurs médias comme base des dispositifs de marketing mix modeling, afin de mesurer l’effet des investissements publicitaires sur leurs ventes. Le contexte actuel, de moins en moins propice au “tout traçable, tout mesurable”, semble mettre à nouveau en lumière ces modèles. mind Media a interrogé des grands groupes de communication et des acteurs spécialisés pour identifier leurs enjeux et perspectives. 
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Il y a quelques mois, l’ACPM présentait une étude visant à déterminer le retour sur investissements des publicités en presse papier et numérique de différents annonceurs, avec une conclusion : 1 euro investi en publicité dans la presse génère en moyenne 5,7 euros de ventes additionnelles. À l’origine de cette analyse réalisée par Ekimetrics, le marketing mix modeling (MMM), une méthodologie statistique globale destinée à isoler et mesurer individuellement l’impact des différents leviers marketing (média, prix, produit, promotions…) en neutralisant les facteurs externes (état du marché, indicateurs macro-économiques, effet de saisonnalité…).

Depuis une quinzaine d’années, des sociétés spécialisées ont émergé (Ekimetrics, Metric 720… ) et les grands groupes de communication se sont tous structurés pour créer des entités dédiées, autour de compétences et métiers spécifiques : data analysts, data scientists, statisticiens et consultants. Une étude récente, réalisée par l’UDM avec le cabinet de conseil EY et l’Udecam, présentait même le marketing mix modeling comme la méthodologie plébiscitée par les annonceurs “pour réconcilier les performances on et off line des actions marketing”.

Historiquement, le MMM est utilisé par des acteurs ayant de gros volumes de ventes pour optimiser leurs investissements médias sur différents leviers (secteurs de la grande distribution, automobile, produits de grande consommation, etc.), en prédictif ou après un plan média. “Il faut une collecte robuste, tester le modèle… Ce sont des processus longs qui ne s’appliquent pas à toutes les typologies d’annonceurs. Si on est sur des marchés très réactifs, ça peut être moins pertinent”, explique Paul Leperchey, head of data consulting de Publicis Media.

Le coût de ces dispositifs, très variable et dépendant de nombreux facteurs (nombre de variables, nombre de sous-modèles utilisés, nombre de typologies de produits, de sous-canaux, de localités, gestion de projet et conseil…), oscille entre plusieurs dizaines de milliers d’euros et plus de 100 000 euros pour les plus complets. “Globalement, le coût se situera entre 35 000 et 50 000 euros pour un modèle, et de 45 000 à 50 000 euros lorsqu’il y a plusieurs modèles imbriqués”, indique Raphaël Pivert, directeur business media science de GroupM.

Compréhension des leviers et sources de données

Les données intégrées dans les modèles sont originellement très liées à l’activité économique de la marque : données médias, météo, promotions, sur l’impact de moments (événements, journées promotionnelles, etc.).

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