Bien modéliser le mix marketing

7 juillet 2021 | Winston Li, fondateur, Arima

Plusieurs annonceurs éprouvent de la difficulté à prévoir le budget optimal dont ils auront besoin pour atteindre leurs objectifs marketing. En effet, pouvoir évaluer correctement les budgets média et déterminer la meilleure façon d’attribuer l’argent dans un vaste éventail de canaux marketing représente un exercice essentiel pour chaque annonceur. Les entreprises qui connaissent le succès ont toujours priorisé leurs initiatives marketing et le fait qu’elles se soient dotées d’une modélisation de leur mix marketing (MMM) en est l’élément clé. Une MMM bien conçue leur donnera les outils et les renseignements pour éviter les risques liés à une sous-évaluation du budget marketing et, surtout, les aideront à justifier leurs besoins et leurs demandes.

Qu’entend-on au juste par MMM?

Une MMM correspond aux indicateurs clés de performance (ICP) comme les ventes, les revenus ou les visites du site motivées par les dépenses marketing, la concurrence et les indicateurs économiques pour prévoir les prochaines ventes et connaître les possibilités d’affaires supplémentaires. Selon moi, une bonne MMM devrait fournir une perspective globale des activités marketing et leurs effets sur les profits, faire des prévisions solides pour établir le budget et attribuer les dollars média et établir les liens entre les marques, les agences et les éditeurs pour faire en sorte que les mêmes repères servent à tout le monde.

Arima est devenu un fournisseur de premier plan de MMM au Canada et dans notre esprit, une MMM bien conçue doit pouvoir fournir :

  1. Un outil de budgétisation optimisé pour soutenir le processus de planification budgétaire et pour déterminer l’ampleur du budget nécessaire pour atteindre les objectifs de l’entreprise. Généralement, on y trouve les calculs budgétaires et l’analyse des hypothèses.
  2. Un indicateur prospectif pour guider les prochaines décisions d’affaires, comprenant généralement les prévisions de ventes et une évaluation du plan média.
  3. Une explication rétroactive pour aider à revoir les performances des campagnes précédentes, comprenant le calcul des retombées des dépenses publicitaires et l’attribution aux ventes.
  4. Un cadre géocentrique pour jumeler les enquêtes de marché comme les tests A/B sur la création, sur le ratio des canaux et sur la variation portée et fréquence. Ces tests aident à expliquer les différences qui existent dans les conditions entre les marchés de contrôle et les marchés tests pour isoler les effets réels des campagnes.

Les défis que représentent la MMM

La création d’une MMM a toujours représenté des difficultés pour les annonceurs, tant d’un point de vue des ressources que de la technologie. Dans le passé, la fiabilité des résultats d’une MMM ont été contestés pour trois raisons majeures :

  1. La collecte de données. Les annonceurs éprouvent des difficultés à regrouper les fichiers de données pour obtenir un solide modèle parce les données sont conservées en silo et elles peuvent avoir été mal sauvegardées. De plus, la collecte de données limite la possibilité de travailler avec les données et les modèles les plus récents.
  2. L’exploitation. Les annonceurs demeurent incertains quant à l’intégration des résultats d’une MMM dans leur processus quotidien de planification marketing ou de leurs affaires courantes.
  3. L’adaptation aux nouvelles techniques de modélisation. Le domaine de la science de l’information est en constante évolution et il peut sembler qu’une nouvelle technique apparaît tous les mois. Les annonceurs ont besoin d’aide pour choisir le modèle d’apprentissage qui leur convient.

Une formule de modélisation du mix marketing qui fonctionne

Le cadre marketing d’Arima aborde les difficultés énoncées ci-dessus en fournissant aux annonceurs et à leurs agences des outils d’analyse pour la planification à partir d’une seule base – la société artificielle : un cadre de travail qui produit des données individuelles à partir de sources anonymes et regroupées. Ainsi, Arima arrive à faire en sorte que :

  1. Les annonceurs puissent créer et gérer leur propre MMM où les données de plusieurs sources sont automatiquement combinées, ce qui assure la continuité de l’évaluation de leur marketing.
  2. Les annonceurs constatent immédiatement les résultats exploitables de leur MMM grâce à un outil de planification média particulier.
  3. Les techniques les plus récentes de modélisation soient intégrées pour garantir que la MMM des annonceurs leur procure d’excellents résultats quant à l’évaluation du retour sur investissement marketing et la prévision des ventes.

En bref, la modélisation du mix marketing soutient vos décisions pour la protection et la défense de vos budgets marketing, leur approbation, le choix judicieux de vos investissements marketing et la maximisation de leur retour. La révolution numérique a déclenché un grand nombre de possibilités d’étalonnage et de mesure et la modélisation du mix marketing devient rapidement l’un des outils les plus populaires pour les annonceurs qui cherchent à créer une marque forte et des plans marketing des plus efficaces.

Pour en savoir plus, les membres peuvent se connecter et regarder la vidéo et le diaporama du webinaire de Winston Li.

 


 

Winston Li est le fondateur d’Arima, une entreprise qui offre aux annonceurs de créer et de gérer leur propre modélisation de mix marketing en combinant des données fournies par de nombreuses agences, comprenant les services internes afin d’assurer la continuité de l’évaluation de leur marketing. Précédemment, Winston était directeur de la science de l’information chez PwC et Omnicom. Il fait partie, à temps partiel, du corps professoral de la Northeastern University à Toronto et siège au comité consultatif du programme Master Analytics.