À quelles questions répond un MMM ?

Dans un environnement commercial hautement concurrentiel, les professionnels du marketing sont confrontés au défi de mener leurs campagnes sur un nombre de canaux plus important que jamais. Cet exercice d’équilibre permanent peut rendre difficile la détermination des activités de marketing qui contribuent réellement aux ventes ou à la visibilité de la marque. C’est là que l’intelligence artificielle peut être utilisée pour optimiser le mix média.

La modélisation du mix marketing (MMM) est un outil fondamental qui permet aux spécialistes du marketing de comprendre et d’analyser efficacement toutes les données disponibles. Cette méthodologie repose sur l’application de modèles statistiques avancés pour identifier et quantifier les interactions entre les variables commerciales clés, telles que la publicité, la tarification, la distribution et les événements, entre autres.

La modélisation du marketing mix peut répondre aux questions suivantes : 

La modélisation du marketing mix peut répondre aux questions suivantes :

• Efficacité des différents canaux médiatiques: Quels sont les canaux médiatiques (télévision, radio, numérique, affichage) qui génèrent le plus de ventes ? Il est essentiel de déterminer quels canaux médiatiques ont le plus d’impact pour prendre des décisions éclairées, atteindre le public cible plus efficacement et améliorer le retour sur investissement (ROI).

• Retour sur investissement (ROI) par canal: Quel est le ROI pour chaque canal média, quels sont les médias qui fonctionnent le mieux pour un ROI à court terme et ceux qui fonctionnent le mieux pour un ROI à long terme ? En connaissant le retour sur investissement de chaque canal médiatique, les annonceurs peuvent investir davantage dans les canaux qui offrent un retour sur investissement plus élevé et réduire les dépenses dans ceux qui offrent un retour sur investissement plus faible. Cette vision à court et à long terme offre de meilleures perspectives, car certains canaux peuvent être plus efficaces pour capter l’intérêt initial, tandis que d’autres excellent dans la conversion. Comprendre le rôle de chaque canal aide les marques à créer une stratégie marketing plus holistique.

• Optimisation du budget: comment dois-je répartir mon budget marketing entre les différents canaux médiatiques pour maximiser l’efficacité globale de la campagne ? En déterminant l’allocation optimale du budget publicitaire, les spécialistes du marketing s’assurent qu’ils maximisent leurs objectifs.

• Impact promotionnel: combien de ventes supplémentaires les promotions me rapportent-elles ? Quelle promotion a le mieux fonctionné ? Quel message a le mieux fonctionné ? En identifiant les promotions qui fonctionnent le mieux, les entreprises prennent des décisions fondées sur des données quant aux types de promotions à poursuivre, à affiner ou à interrompre. En outre, l’évaluation du message qui a le mieux fonctionné permet de créer des publicités plus convaincantes et plus attrayantes.

• La concurrence: comment l’activité de mes concurrents affecte-t-elle mes ventes ? Connaître et analyser l’activité de la concurrence permet de s’adapter, de développer des stratégies et de maintenir une position forte.

• Saturation des canaux: à partir de quel point d’investissement les canaux deviennent-ils inefficaces ? Reconnaître le moment où les canaux médiatiques deviennent inefficaces est essentiel pour planifier des campagnes et s’assurer que les efforts de marketing sont bien optimisés.

• Fixation des prix: comment les hausses et les baisses de prix affectent-elles mes ventes ? Comprendre comment les changements de prix influencent les ventes est essentiel pour une gestion efficace des revenus.

• Long terme: quel est l’effet de la publicité à long terme sur mes ventes ? La publicité à long terme contribue à construire et à renforcer l’identité d’une marque. Ce capital marque peut conduire à une confiance, une fidélité et une reconnaissance accrues de la part des clients, ce qui peut se traduire par des ventes soutenues au fil du temps.

• Planification: Quand dois-je investir pour obtenir les meilleurs résultats ? Un calendrier stratégique garantit que les ressources sont allouées au moment où elles sont le plus susceptibles de générer les meilleurs résultats. Cela permet d’optimiser l’utilisation des ressources et de minimiser le gaspillage.

• Prévisions: quelles seront mes ventes en fonction des différents scénarios d’investissement dans les médias ? Les modèles de prévision des ventes permettent d’optimiser l’affectation des ressources en déterminant les scénarios d’investissement dans les médias les plus susceptibles de générer les meilleurs résultats.

• Facteurs externes: quel est l’impact des vagues de chaleur, du football ou de certains événements sur mes ventes ? Reconnaître l’impact de facteurs externes tels que les conditions météorologiques ou les événements est précieux pour aider à allouer les ressources marketing et à adapter les stratégies de marketing et de vente.

• Saisonnalité: quelle est la saisonnalité intrinsèque de mon marché, comment mes ventes augmenteraient-elles ou diminueraient-elles sur le marché si je ne faisais pas de publicité ? Il est essentiel de comprendre la saisonnalité intrinsèque du marché, car cela permet de concentrer les efforts et les budgets publicitaires sur les périodes où les ventes sont naturellement plus élevées.

Comment les derniers modèles de marketing mix améliorent-ils les budgets publicitaires ? 

1. La collecte de données : Les MMM commencent par la collecte de données provenant de diverses activités de marketing et de publicité. Il peut s’agir d’informations sur les dépenses publicitaires, les données relatives aux ventes, les événements, les parrainages, etc. Les données peuvent être obtenues à partir de diverses sources, telles que les dossiers de l’entreprise, les bases de données sectorielles ou des sources tierces.

2. Analyse des données : Une fois les données collectées, les algorithmes d’apprentissage automatique identifient les relations entre les différents intrants marketing (par exemple, les publicités télévisées, les publicités en ligne, les spots radio) et les résultats souhaités (par exemple, les ventes, la notoriété de la marque). Des techniques statistiques utilisant la régression multilinéaire sont utilisées pour comprendre comment les changements dans les variables marketing ont un impact sur les objectifs de l’entreprise.

3. Construction du modèle : un modèle statistique est construit pour représenter les relations entre les variables marketing et les résultats. Ce modèle peut être linéaire ou non linéaire, en fonction de la complexité des données et des objectifs de l’entreprise. Le modèle comprend généralement plusieurs variables indépendantes (canaux de marketing) et une variable dépendante (ventes ou autres indicateurs clés de performance marketing). Pour obtenir une image plus complète et plus précise de l’impact du marketing, il est conseillé d’évaluer plusieurs modèles.

4. Sélection et validation du modèle : les modèles sont ensuite validés pour garantir leur exactitude. Il s’agit de les tester par rapport à des données historiques pour voir dans quelle mesure ils permettent de prédire les résultats antérieurs. Si nécessaire, des ajustements sont apportés au modèle.

5. Test de scénario : une fois le modèle validé, il peut être utilisé pour simuler différents scénarios. Les responsables du marketing peuvent saisir différentes allocations budgétaires pour divers canaux de marketing afin de voir comment elles affectent les résultats. Cela permet d’optimiser les budgets médias pour répondre à des objectifs commerciaux spécifiques.

6. Recommandations : Sur la base de l’analyse et des tests de scénarios, les MMM fournissent des recommandations sur la manière d’allouer les budgets de marketing pour un impact maximal. Les spécialistes du marketing peuvent prendre des décisions éclairées sur les domaines dans lesquels investir…

7. Processus itératif : les MMM ne sont pas une solution unique. Ils sont utilisés dans le cadre d’un processus continu et itératif. Au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles, le modèle peut être mis à jour et affiné pour refléter l’évolution des conditions du marché et du comportement des consommateurs.

AITA®

Indaru a développé AITA® (Artificial Intelligence Tool for Advertisers), un programme MMM destiné à aider les responsables marketing à mieux comprendre leurs dépenses marketing et à améliorer l’allocation de leur budget marketing. AITA® permet d’éliminer les biais humains et de faciliter la planification budgétaire. Il est capable de répondre à toutes les questions susmentionnées, permettant aux annonceurs de maximiser l’efficacité de leur budget marketing et d’améliorer les performances de leurs campagnes.

Les MMM développés avec AITA® font preuve d’une plus grande flexibilité et d’une meilleure réactivité aux données entrantes pour des projections précises. Ces modèles peuvent être mis à jour aussi souvent que nécessaire sans limitations. En outre, ils sont également capables de générer des simulations de scénarios, comme l’augmentation de 20 % de la campagne publicitaire de Google, afin d’en estimer l’impact avant sa mise en œuvre.

AITA® représente une nouvelle génération d’algorithmes MMM.

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