Modélisation du marketing mix : une approche analytique du marketing et des ventes

L'un des plus grands défis du marketing numérique est le problème de l'attribution. Les consommateurs étant exposés à une multitude de canaux en ligne et hors ligne, il devient plus difficile de déterminer quels canaux offrent les meilleurs résultats. Cependant, il existe une solution - l'application de la science des données.

La modélisation du marketing mix (MMM) est une approche analytique qui vous permet de comprendre l'impact réel de chaque canal sur les ventes et d'ajuster en connaissance de cause vos investissements pour des résultats optimaux. Cela vous permet également de connaître l'impact réel de chaque canal sur les ventes et comment vous pouvez ajuster l'investissement pour obtenir les meilleurs résultats.

Dans cet article, nous allons découvrir les secrets de la modélisation du marketing mix et passer en revue son potentiel afin de permettre aux spécialistes du marketing et aux professionnels de la vente de relever en toute confiance le défi de l'attribution.

Qu'est-ce que la modélisation du marketing mix ?

Il y a une citation célèbre de John Wanamaker, "La moitié de l'argent que je dépense en publicité est gaspillée : le problème est que je ne sais pas de quelle moitié il s'agit." Dans le paysage marketing actuel, où vous disposez d'un éventail de canaux, il est essentiel de déterminer quels canaux produisent des résultats et lesquels n'en produisent pas.

Vous pouvez suivre les clics sur les canaux en ligne et utiliser des techniques telles que les cookies pour suivre le comportement des utilisateurs, mais atteindre une précision absolue peut toujours être difficile.

Dans le marketing hors ligne, comme les publicités télévisées ou la publicité extérieure, la tâche devient beaucoup plus complexe car les impressions et réactions individuelles ne peuvent pas être facilement suivies.

C'est là qu'intervient la modélisation du marketing mix !

La modélisation du mix marketing est une technique de modélisation statistique qui vise à identifier la relation entre les dépenses marketing dans chaque canal et les résultats correspondants (tels que les visites Web, les ventes, l'acquisition de clients ou d'autres KPI). En utilisant des données historiques et des techniques de régression, vous pouvez déterminer la contribution de chaque canal à ces KPI. Il est important de noter que ce modèle ne peut être appliqué que si vos dépenses marketing varient selon les périodes et les canaux.

En utilisant correctement la modélisation du marketing mix, vous obtenez des informations précises sur l'impact de votre investissement dans chaque canal sur vos KPI.

Pour générer la formule qui vous aidera dans ces calculs, vous pouvez utiliser des simulations où le coût de chaque canal marketing est varié et plusieurs scénarios seront générés en fonction des résultats conduisant à une stratégie marketing efficace. Selon Medium, il existe une équation de régression linéaire que vous pouvez utiliser :

Ventes = β_0 + β_1 * (Canal 1) + β_2 * (Canal 2)

Dans cette équation, "ventes" représente le volume des ventes, "canal 1" et "canal 2" font référence à différents canaux marketing, "β_0" représente les ventes de base (le volume des ventes en l'absence de campagnes marketing, tirées par la demande naturelle, fidélité et notoriété), et "β_1" et "β_2" sont les coefficients représentant la contribution de chaque canal au volume des ventes. Il est important de noter qu'il existe d'autres formules possibles.

De quelles données ai-je besoin pour appliquer la modélisation du marketing mix ?

Afin d'appliquer avec succès ce modèle de marketing et de vente , il est crucial de commencer avec les bonnes données. Voici les facteurs à considérer lors de la collecte des informations nécessaires à ces calculs.

• Des données suffisantes et variées : le Marketing Mix Modeling analyse les variations de plusieurs éléments en une seule variable dépendante. Par conséquent, il est essentiel de disposer de données adéquates avec suffisamment de variation pour identifier avec précision l'impact de ces variations sur la variable.
• Données représentatives : les données collectées doivent équilibrer le fait d'avoir suffisamment d'informations pour déterminer les relations entre les variables et représenter véritablement votre entreprise.
• Niveau de détail : Le niveau de détail des données détermine le niveau de détail des résultats. Par exemple, si vous souhaitez que la modélisation du marketing mix fournisse des informations sur les performances de chaque canal au niveau du magasin, du produit ou du segment, les données doivent être segmentées en conséquence.
• Élimination du bruit : des facteurs externes tels que la saisonnalité et les fluctuations économiques influencent les ventes, les visites Web et les mesures d'acquisition de clients. Il est donc essentiel d'affiner le modèle en éliminant le « bruit » causé par ces facteurs.

Facteurs à prendre en compte dans la modélisation du marketing mix

Pour interpréter correctement les résultats de ce modèle, deux facteurs cruciaux doivent être pris en compte : l'effet décalé des actions marketing et commerciales ainsi que la notion de rendements décroissants.

Les effets décalés du marketing et des ventes

Toutes les actions marketing n'ont pas un effet immédiat. La plupart des consommateurs passent par une phase de réflexion ou de prise de décision entre le moment où ils reconnaissent un besoin et le moment où ils décident de faire un achat.

De ce fait, il existe un décalage dans le temps entre le lancement d'une campagne marketing et le KPI enregistré (visite, achat, inscription de l'utilisateur, etc.). Il est essentiel de tenir compte de ce décalage dans le temps lors du calcul des résultats de chaque canal.

La durée de la phase de réflexion varie selon le produit considéré. Par exemple, le temps de réflexion pour acheter du rouge à lèvres diffère de celui de l'achat d'une nouvelle voiture. De plus, l'intervalle de temps entre l'exposition à un canal marketing et le processus de prise de décision peut varier d'un canal à l'autre. Par conséquent, il est recommandé de tester différents intervalles de temps pour déterminer le meilleur ajustement aux données.

Rendements décroissants

Des rendements décroissants se produisent lorsque l'avantage supplémentaire diminue à mesure que l' investissement augmente. En d'autres termes, investir plus ne donne pas de meilleurs résultats au-delà d'un certain point. Passé ce stade, la poursuite de la publicité peut devenir moins efficace, voire contre-productive.

La relation entre le budget marketing et les résultats n'est pas linéaire . L'objectif est de déterminer le niveau maximal d'investissement optimal dans chaque canal de commercialisation.

Quels résultats pouvez-vous obtenir avec la modélisation du marketing mix ?

Supposons que vous disposiez de suffisamment de données de qualité pour appliquer la modélisation du marketing mix. Quels résultats pouvez-vous obtenir ? Nous pouvons séparer ces informations en résultats descriptifs (qui expliquent ce qui s'est passé jusqu'à présent) et en résultats prédictifs (qui visent à prévoir l'avenir).

Résultats descriptifs

Au sein des résultats descriptifs, deux types de graphiques peuvent être très utiles pour évaluer la performance de votre entreprise : les graphiques de contribution et les graphiques de rendements décroissants.

Graphiques de contribution

Les graphiques de contribution représentent visuellement les canaux contribuant à la croissance de votre entreprise . En traduisant les résultats de la modélisation du marketing mix dans un modèle visuel, vous pouvez rapidement identifier la contribution du canal au chiffre d'affaires global. L'observation de graphiques temporels pour suivre l'évolution des canaux et identifier des facteurs tels que la saisonnalité est également intéressante. Ces représentations visuelles vous permettent de comprendre les tendances et d'évaluer rapidement la situation de votre entreprise.

Graphiques des rendements décroissants

Les graphiques linéaires représentant une courbe de traçage sont généralement utilisés lors de l'analyse des rendements décroissants dans le marketing et les ventes. Ces graphiques fournissent une représentation visuelle de la relation entre l'investissement et les rendements.

Supposons que nous acceptions la théorie de la saturation publicitaire du marché . Dans ce cas, nous voulons nous assurer que nous n'investissons pas dans le marketing et les ventes au-delà du point de saturation.

Pour le déterminer, nous pouvons tracer les retours pour chaque canal et observer la forme de la courbe. Nous pouvons découvrir que certains canaux atteignent rapidement la saturation tandis que d'autres continuent de générer des bénéfices même avec des investissements accrus.

En examinant à la fois les graphiques de contribution et de rendements décroissants, nous obtenons des informations précieuses sur les canaux offrant le retour sur investissement le plus élevé. Ces informations nous guident pour déterminer où investir plus ou moins pour maximiser les profits. Gardez à l'esprit que l'exactitude de ces résultats dépend de la qualité et de la représentativité des données que nous saisissons.

Résultats prédictifs

Le Marketing Mix Modeling est bénéfique pour expliquer les événements passés et pour prédire le ROI futur de vos actions marketing et commerciales . Bien qu'il soit crucial d'aborder les prévisions futures avec prudence, la modélisation du mix marketing fournit un outil précieux pour prendre des décisions éclairées concernant vos stratégies de marketing et de vente.

Pour tirer parti de ces informations, vous pouvez concevoir des scénarios d'investissement et appliquer la modélisation du marketing mix pour évaluer les résultats. Cela vous permet d'optimiser votre budget en vous concentrant sur les canaux les plus performants qui n'ont pas encore atteint la saturation.

Chez Cyberclick, nous pouvons vous aider à créer un algorithme automatisé et personnalisé adapté à la situation unique de votre entreprise, éliminant ainsi le besoin de calculs manuels de différents scénarios. Cette optimisation permet d'assurer une allocation budgétaire intelligente et de libérer du temps et des ressources pour que vous puissiez améliorer votre stratégie et votre créativité.