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Ekimetrics
Intelligence artificielle, Marketing digital
Développé depuis les années 1950 pour mesurer l’efficacité des publicités télévisées, le MMM permet aujourd’hui aux entreprises de synthétiser la complexité de leur écosystème marketing, grâce à une combinaison de techniques statistiques et de modèles économétriques. L’objectif : isoler et mesurer avec précision l’impact individuel des différents leviers marketing – qu’il s’agisse des investissements sur les différents canaux médias, des stratégies de prix ou des actions promotionnelles – tout en neutralisant l’influence de facteurs externes comme les effets de saisonnalité.
À la faveur du développement de l’IA générative – mais pas uniquement – cette approche historique connaît une profonde mutation, tant dans ses méthodes que dans ses usages.
Des outils d’aide à la décision plus que des photographies du passé
“Aujourd’hui, nous ne proposons pas seulement une plateforme de mesure, mais aussi une plateforme d’optimisation : nous avons travaillé les fonctionnalités de forecast et de planning, pour adapter les outils aux enjeux des clients”, explique ainsi Pierre Biousse, senior manager chez Ekimetrics, l’un des pionniers du MMM sur le marché français. Le cabinet parle d’ailleurs désormais plus volontiers de MMO (pour “Marketing Mix Optimisation” que de MMM).
“Pendant longtemps, le MMM a été vu comme des études a postériori, plus que comme un outil de pilotage et d’aide à la décision : une fois par an, l’annonceur transmettait ses données, de façon massive, à un institut d’études ou à une agence, et il recevait en retour un powerpoint, qui n’était souvent consulté qu’une seule fois avant d’être rapidement mis au placard, car peu opérationnel et pas assez à jour. Aujourd’hui, à l’inverse, nous sommes dans une logique de ‘data platform’, actualisée et consultée de façon continue“, affirme pour sa part Nicolas Vaudran, managing director en charge des clients Retail & Services chez Fifty-Five, qui s’est lancé sur le marché des MMM il y a cinq ans.