L’importance du marketing mix modeling dans la nouvelle ère de la mesure des publicités digital
Le Marketing Mix Model (MMM) fait son grand retour dans la mesure des médias. L’une des raisons de la résurgence du MMM est due aux changements fondamentaux de la publicité numérique. Par exemple, les nouvelles limites d’Apple sur ce que les annonceurs peuvent suivre ont rendu plus difficile la mesure déterministe au niveau de l’utilisateur des effets de la publicité numérique. À mesure que les données au niveau des utilisateurs se tarissent, les entreprises qui ne s’adaptent pas risquent de lancer des fléchettes dans le noir. Le modèle de marketing mix présente un avantage spécifique dans ce nouveau paysage car il dépend largement de données agrégées et ne nécessite pas de données au niveau de l’utilisateur.
Source: Mediaocean. (June 1, 2022). Leading marketing technology innovations believed to be most impactful for advertising by marketers worldwide as of April 2022 [Graph]. In Statista.
Un autre facteur à l’origine de la résurgence du MMM est l’accent croissant mis sur la responsabilité marketing et le retour sur investissement. Avec la hausse des taux d’intérêt et la persistance de niveaux élevés d’inflation, les entreprises subissent une pression croissante pour démontrer l’impact de leurs dépenses marketing. MMM peut fournir un cadre quantitatif pour mesurer l’efficacité du marketing et identifier les domaines à optimiser.
Comment faire du Marketing Mix Modeling efficacement dans ce nouveau paysage de la mesure des publicités digital ?
Les modèles de marketing mix ne sont pas parfaits. Les entreprises doivent calibrer les MMM en menant des expériences. Cela aidera à affiner leur approche de marketing numérique et à éliminer les inexactitudes potentielles dans le modèle. Par conséquent, intégrer MMM à la boîte à outils d’analyse marketing d’une entreprise n’est pas aussi simple que d’allumer les lumières. Sans conseils attentifs, ils peuvent mal informer les décisions marketing d’une entreprise.
Source: PR Newswire. (April 26, 2022). Leading methods used to measure advertising campaign outcomes according to consumer packaged goods (CPG) marketers in the United States as of the 4th quarter 2021 [Graph]. In Statista.
Les praticiens MMM d’aujourd’hui utilisent deux autres outils pour aider à calibrer les modèles : les expériences d’incrémentalité et l’attribution. Les modèles de mix de marché sont utilisés pour comprendre ce qui motive réellement les ventes, y compris d’autres facteurs en dehors des médias. MMM est utilisé pour répondre à des questions telles que la contribution du marketing au succès de l’entreprise, le retour sur investissement des efforts marketing globaux et la manière d’optimiser le mix marketing. Pendant ce temps, les expériences d’incrémentalité sont des tests statistiques ad hoc pour identifier l’impact causal des médias. Comme on peut en déduire, ce cadre vise à fournir une explication de l’impact causal de l’investissement dans les médias sur les revenus ainsi qu’à vérifier si une campagne marketing génère réellement des conversions supplémentaires. Enfin, les modèles d’attribution sont utilisés pour des décisions commerciales et d’enchères à plus court terme. L’accent est davantage mis sur le retour sur investissement des activités de marketing numérique et sur l’attribution d’une valeur commerciale à chaque point de contact client.
Légende : Attribution : exercice d’attribution de points ou de crédits pour les conversions en fonction de la manière dont les consommateurs interagissent avec diverses publicités et deviennent finalement des clients.
Légende : Incrémentalité : le changement causé par l’exposition à une publicité est mesuré en exécutant des tests contrôlés randomisés.
Comment Indaru peut-il vous aider à profiter des avantages du MMM
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