Pourquoi la mesure de performance (MMM, incrémentalité) redevient stratégique en période d’incertitude

Quand les budgets se tendent, chaque euro investi en marketing doit se justifier encore davantage. Mais comment faire lorsque les outils qui servaient traditionnellement à mesurer le retour sur investissement ne voient plus qu’une partie du parcours client ? C’est dans ce contexte que le Marketing Mix Modeling (MMM) démontre toute sa pertinence, à condition d’en faire un outil de gouvernance plus que de reporting.

Pendant des années, le marketing digital a défendu ses budgets grâce à l’attribution : clic après clic, le parcours de l’internaute était suivi, ce qui permettait de créditer chaque canal de la vente à laquelle il avait contribué.

Mais ce modèle est aujourd’hui profondément remis en question, pour plusieurs raisons. D’une part, les règles de protection de la vie privée et la fin des cookies tiers privent les annonceurs d’une partie du suivi. D’autre part, les parcours se fragmentent entre les écrans, les plateformes et les points de vente. Enfin, l’automatisation fait qu’une part croissante des campagnes est confiée à des « boîtes noires » dont l’annonceur ne voit pas la logique d’optimisation.

Résultat : un « ROI d’illusion », c’est-à-dire un chiffre qui donne l’apparence d’être précis, mais qui ne mesure que ce qui se laisse mesurer. Or, dans un contexte de crise et d’incertitude, une telle approximation n’est pas sans poser problème.

Un déploiement possible en quelques semaines

Un outil comme le Marketing Mix Modeling (MMM) trouve alors tout son sens. Cette méthode statistique, jusqu’ici réservée aux plus grands annonceurs, relie, sur plusieurs années, les ventes d’une entreprise à l’ensemble de ses investissements médias, tout en prenant en compte des facteurs externes. Pour résumer, le MMM ne suit pas des individus, il observe le business dans son ensemble, et c’est ce qui le rend robuste face à la disparition du tracking.

Bonne nouvelle : s’il fallait six à douze mois pour déployer un MMM il y a encore quelques années, un tel outil peut aujourd’hui se déployer en deux semaines à deux mois. La lourdeur qu’on pouvait reprocher à cet outil n’est donc plus un contre-argument. En revanche, ce n’est (toujours) pas un logiciel magique à acheter sur étagère, et sans accompagnement ni pédagogie, le modèle devient une boîte noire de plus.

Un langage commun pour la finance et le marketing

Son atout principal est de parler un langage unique pour évaluer avec les mêmes indicateurs la télévision et le search, l’online et l’offline, les campagnes de notoriété et celles de conversion, jusqu’à l’image de marque.

Là où chaque plateforme revendiquait sa propre part du succès, le MMM fournit une base sur laquelle finance et marketing peuvent s’appuyer pour échanger. C’est ce langage commun, davantage que la sophistication du modèle, qui est le mieux à même de rétablir la confiance entre CMO et CFO.

Une mesure efficace de l’incrémentalité

La question qu’une direction financière pose au marketing tient généralement en une phrase : « sans cette dépense, combien de chiffre d’affaires aurais-je perdu ? » C’est la définition même de l’incrémentalité, c’est-à-dire la part des ventes réellement provoquée par une action marketing et qui n’aurait pas existé sans elle.

Pour y répondre, le MMM isole d’abord la baseline : la demande naturelle, portée par la notoriété déjà acquise, la saisonnalité ou le contexte macroéconomique. Seul ce qui dépasse cette ligne de base est attribué aux médias et au marketing. La nuance n’est pas anodine, car une campagne qui s’attribue des ventes que la marque aurait faites seule coûte de l’argent sans en rapporter.

Le modèle permet aussi d’identifier deux seuils : celui de saturation, au-delà duquel investir davantage sur un canal n’est plus rentable, et celui de visibilité, en deçà duquel la pression est trop faible pour être remarquée. Entre les deux se trouve la zone utile, celle où un budget travaille à plein. Bien menée, une réoptimisation du mix sur cette base permet d’obtenir de 5 à 15% de performance incrémentale.

Le MMM n’a pas réponse à tout

Attention toutefois : le MMM est un outil puissant, mais on lui prête souvent des promesses qu’il ne peut pas tenir. Par exemple, il ne descendra pas au niveau de la bannière ou du mot-clé, faute de répétitions suffisantes pour isoler un effet à cette échelle.

Quant au pilotage en temps réel, il est tout bonnement impossible, car pour fonctionner, le MMM s’appuie sur deux à trois ans d’historique. Ajouter une semaine de données à trois ans ne change pas le modèle. Le relancer chaque lundi pour ajuster les campagnes n’a donc pas de sens. Son rythme naturel est mensuel ou trimestriel : c’est celui des arbitrages de mix.

Pour les décisions tactiques, il est donc recommandé de compléter le MMM par des tests d’incrémentalité : des geo tests (une campagne est activée dans certaines zones géographiques et pas dans d’autres, puis les ventes sont comparées) ou des tests A/B sur des audiences.

Longtemps, ces deux types de méthodes ont produit des résultats divergents, ce qui entamait la crédibilité de l’ensemble. Mais les modèles open source de dernière génération, comme Google Meridian, permettent désormais de nourrir le MMM avec les résultats des tests. Combiner ces approches permet d’atteindre un double objectif : juger la qualité du mix et identifier les prochaines étapes d’itération.

Demain, le MMM mesurera aussi ce qui ne se vend pas

Prochain défi : faire évoluer les outils MMM pour pouvoir y incorporer des variables caractérisant les nouveaux comportements, en termes de recherche notamment. En effet,  à mesure que la découverte se déplace vers des assistants IA qui répondent sans renvoyer de trafic, une marque doit pouvoir arbitrer entre 1 euro de conversion immédiate et traçable et, par exemple, 100 mentions positives dans les réponses des LLM ou un gain de sentiment sur les réseaux sociaux.

Il faudra donc réussir, d’une part à suivre ces nouveaux éléments en se constituant un historique de données suffisant et, d’autre part, réussir à incorporer ces éléments dans les modèles en tant que tel.

La rédaction de The Media Leader n’a pas participé à la rédaction de ce contenu.