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“La modélisation économétrique est particulièrement utile en cette période de crise pour optimiser les investissements marketing des marques”

Christophe Brossard, associé au sein de la société Metrics 720, spécialisée dans la mesure quantitative de la performance du marketing, souligne que les annonceurs et agences doivent, pour retrouver la croissance, veiller à mesurer finement l’efficacité business des dispositifs publicitaires, en associant expertises des statistiques, des leviers marketing et des besoins de l'annonceur.

Par . Publié le 28 janvier 2021 à 17h24 - Mis à jour le 29 janvier 2021 à 17h39

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La capacité de l’investissement marketing à contribuer aux ventes a été largement démontrée au travers de nombreuses études. Aujourd’hui, dans la période de crise que nous traversons, la question centrale pour les marques ne porte donc plus sur la nécessité ou pas d’investir, mais plutôt sur le combien, le quand et le comment investir en marketing pour retrouver rapidement le chemin de la croissance dans un contexte de tension sur les ressources financières et d’incertitude.

Face aux turbulences que les entreprises traversent, certaines ont freiné voire interrompu leurs investissements en marketing : un choix pragmatique et parfois imposé par le ralentissement des activités. La plupart d’entre elles s’interrogent sur le redémarrage de leurs campagnes et l’impact qu’elles auront sur le business. Plus que jamais, il devient essentiel de pouvoir prévoir le retour sur investissement à court terme du marketing avec le plus de fiabilité possible.

Investir en marketing digital est nécessaire pour deux raisons. D’une part parce que c’est le segment marketing qui bénéficie de la mesurabilité la plus forte grâce à l’abondance des données disponibles en temps réel. D’autre part parce que la crise sanitaire a encore renforcé la place centrale qu’internet a pris dans les parcours d’achat des consommateurs.

La mesure de chaque levier marketing n’est pas suffisante

Cependant, il est établi qu’en dépit de sa puissance, la publicité digitale ne peut suffire pour développer la considération et donc la vente de produits et de services pour la plupart des marques. Les marques nées sur le digital (DNVB ou DTC*) l’ont bien compris et choisissent des canaux de communication moins bien balisés (évènements, RP et publicité offline) pour atteindre leurs objectifs de croissance.

La capacité à mesurer l’impact business de l’ensemble des actions marketing, sous toutes leurs formes, devient donc un enjeu majeur pour pouvoir investir en confiance et retrouver le chemin de la croissance. Comment les directions marketing peuvent-elles construire et défendre un budget et une stratégie sans pouvoir prévoir l’impact sur le business et donc maîtriser le retour sur investissement ?

Dès qu’un plan devient plurimédia, la question de la comparaison des efficacités des différentes actions se pose. Mais des actions différentes imposent des métriques différentes, difficiles à comparer entre elles. Par ailleurs, la mesure séparée de chaque action ne suffit pas. D’abord à cause de ses effets croisés, ensuite parce que certains médias “chauds” (comme le digital) vont être surévalués par rapport à des médias travaillant plus lentement, sur des critères plus profonds, comme tout ce qui relève de la brand equity (le capital de marque). Et, comme toujours, les mesures directes sont sujettes à divers bruits, effets de court terme, corrélations avec d’autres variables (par exemple, la crise actuelle), des corrélations non causales.

La modélisation économétrique est utilisée depuis 40 ans

Il existe une solution pour parvenir à déterminer l’efficacité relative des leviers actionnés : la modélisation économétrique.

Cette forme d’analyse statistique, issue des sciences économiques, est appliquée au marketing depuis plus de quarante ans. D’abord utilisée essentiellement pour des produits de grande consommation, elle s’est depuis diffusée largement dans les autres secteurs de l’économie : distribution, automobile, banques, luxe…. La modélisation économétrique permet aux décideurs de comprendre quels sont les facteurs qui contribuent positivement ou négativement aux ventes (leurs actions marketing et celles des concurrents, et parfois des facteurs externes comme la météo, le buzz ou le confinement…), de comparer leur rentabilité et donc d’améliorer l’efficacité de leur stratégie.

La modélisation économétrique est particulièrement utile en cette période de crise pour optimiser les investissements marketing des marques. Grâce à ce levier, il est possible de construire le modèle d’efficacité d’une marque donnée sur son marché, d’identifier les améliorations possibles et de simuler la performance commerciale de plusieurs niveaux budgétaires et scenarios d’investissement.

“La modélisation économétrique n’est pas une technique lourde en termes d’infrastructure ou de coût. Elle est accessible à toute entreprise qui dispose d’un historique structuré de ses données commerciales”

Contrairement aux idées reçues, la modélisation économétrique n’est pas une technique lourde en termes d’infrastructure ou de coût. Elle ne requiert ni intervention sur les systèmes d’information de l’entreprise, ni projet informatique. Elle est accessible à toute entreprise qui dispose d’un historique structuré de ses données commerciales (ventes volume, ventes valeur, part de marché, revenu par client) et de ses actions marketing. Le coût d’un projet de modélisation se limite au budget jours /hommes de la société de conseil spécialisée qui en sera chargée.

En revanche, pour apporter des enseignements opérationnels utiles et actionnables, il est essentiel que la société retenue maîtrise autant les règles de l’art des statistiques qu’une connaissance fine du marketing et de ces différentes techniques sur le secteur dans lequel le client opère.

Trois facteurs de succès de l’étude économétrique

Selon notre expérience, les facteurs clés de succès pour qu’une étude économétrique apporte des insights tangibles sont de trois ordres :

1. Appliquer la plus grande rigueur statistique sur l’ensemble du processus de traitement des données (ingestion, transformation et construction des modèles) pour garantir la fiabilité des résultats et leur valeur prédictive pour le business. Il est nécessaire ici d’effectuer à minima cinq tests statistiques pour valider la robustesse d’un modèle.

2. Choisir la variable business et les facteurs explicatifs les plus pertinents pour que le modèle économétrique permette à l’entreprise de prendre des décisions sur des bases solides. A titre d’illustration, il faut éviter les biais de “simultanéité” qui faussent les résultats (utiliser le nombre de formulaires remplis comme variable explicative des ventes en ligne par exemple).

3. Connaître et comprendre suffisamment les techniques marketing et le métier de l’entreprise pour interpréter correctement les résultats dans le contexte du marché, de la marque et de l’entreprise. La corrélation de deux variables n’implique pas la causalité et les analystes doivent interpréter les résultats avec discernement.

À un moment où toutes les entreprises travaillent activement sur la stratégie de sortie de crise, la modélisation économétrique est un allié indispensable pour améliorer l’efficacité de ses investissements marketing et en améliorer leur rendement. Elle permet de définir le niveau d’investissement optimal en comparant les performances de différents scénarios.