Marketing Measurement
Les Marques E-commerce Doivent-elles Utiliser Le MMM Ou Les Tests D’incrémentalité ?
Ce guide démystifie le Marketing Mix Modeling (MMM) et les tests d’incrémentalité pour les marques e-commerce, afin d’éliminer le gaspillage des dépenses publicitaires et de soutenir une croissance durable.
La plupart des marques e-commerce n’ont pas besoin de choisir entre MMM et les tests d’incrémentalité. Parce que ces deux approches sont complémentaires. Le Marketing Mix Modeling (MMM) estime combien de revenus chaque canal contribue à générer à l’échelle de votre mix marketing. Les tests d’incrémentalité évaluent un canal et prouvent la contribution causale réelle du canal. Alors que le MMM est conçu pour être large et englobant, les tests d’incrémentalité examinent un canal à la fois.
Ce guide explore ce que le MMM et les tests d’incrémentalité mesurent réellement, et où la mesure du marketing digital se dégrade pour l’e-commerce.
TL;DR
- Le MMM mesure comment chaque canal de l’ensemble du mix marketing contribue au chiffre d’affaires, tandis que les tests d’incrémentalité se concentrent sur un seul canal pour prouver son impact causal sur le chiffre d’affaires.
- Les marques e-commerce perdent le plus rapidement en précision de mesure autour de la saisonnalité, des promotions et des ventes sur marketplaces qui se situent en dehors d’un seul funnel suivi.
- Dans l’analyse d’ELIYA, en moyenne 20 % des dépenses publicitaires sont gaspillées dans de nombreuses marques e-commerce, et les tests d’incrémentalité aident à le détecter.
- Votre niveau de dépenses et la complexité des canaux doivent déterminer si vous commencez par le MMM, les tests d’incrémentalité, ou les deux ensemble.
- ELIYA mène des tests d’incrémentalité spécifiquement pour calibrer ses Media Mix Models, ce qui a permis à Beliani de découvrir que 24 % de son budget média était gaspillé et de transformer cela en 2,95 M de revenus incrémentaux.
Quelle est la vraie différence entre le MMM et les tests d’incrémentalité ?
Le MMM et les tests d’incrémentalité résolvent des problèmes différents, et les confondre est ce qui provoque la plupart des maux de tête de mesure pour les équipes e-commerce.
Comment le MMM mesure votre mix marketing
Marketing Mix Modeling (MMM) est une méthode statistique qui analyse, dans le temps, des données agrégées de dépenses et de revenus afin d’estimer dans quelle mesure chaque canal marketing contribue aux ventes.
Le MMM, également connu sous le nom de Marketing Mix Model, fonctionne au niveau du portefeuille. Il examine l’ensemble de votre mix marketing, des réseaux sociaux payants aux médias hors ligne, et estime comment les canaux média, aux côtés d’autres facteurs souvent hors de votre contrôle, comme la saisonnalité et le taux d’inflation, contribuent aux ventes.
ELIYA’s Marketing Mix Modeling combine une IA agentique avec une revue par des experts humains, offrant l’agilité et la scalabilité de l’IA avec le jugement humain.
Comment les tests d’incrémentalité prouvent la causalité
Les tests d’incrémentalité sont une expérience contrôlée qui mesure le véritable impact causal d’un canal. Les tests d’incrémentalité aident les marketeurs à faire la différence entre une simple corrélation et une véritable causalité.
Les tests d’incrémentalité fonctionnent au niveau de l’expérience. Ils isolent un canal ou un marché, en retirent un groupe de contrôle, et mesurent l’écart de résultats.
Parce que l’attribution peut vous montrer qu’un canal a contribué à la vente, mais elle ne peut pas prouver que la vente n’aurait pas eu lieu de toute façon. C’est l’écart que les tests d’incrémentalité comblent.
C’est une distinction sur laquelle plusieurs équipes de mesure e-commerce se sont alignées récemment, et c’est pourquoi ELIYA mène des tests d’incrémentalité et des expériences géographiques pour améliorer la précision de son MMM (voir ci-dessous).
Pourquoi le MMM et les tests d’incrémentalité sont confondus
Considérez le Mix Media Modeling comme la photo grand angle de votre mix marketing, et les tests d’incrémentalité comme un test en laboratoire sur une variable à l’intérieur de celui-ci.
Oui, une vue d’ensemble est nécessaire pour planifier un budget.
Mais, de temps en temps, vous avez besoin du test en laboratoire pour savoir si la vue d’ensemble est exacte.
Aucun ne remplace l’autre.
Où la mesure du marketing digital se dégrade-t-elle spécifiquement pour les marques e-commerce ?
L’e-commerce présente quelques problèmes structurels qui rendent la mesure du marketing digital plus difficile qu’elle n’en a l’air sur un tableau de bord.
La saisonnalité et les promotions faussent les données
Le Black Friday, les ventes flash et les calendriers promotionnels récurrents créent d’énormes variations à la fois des dépenses et du chiffre d’affaires. Mais cela n’a rien à voir avec la performance d’un canal en particulier.
Les ventes sur les marketplaces et hors ligne échappent à votre pixel
Les ventes sur Amazon, ou sur différents marketplaces, ne sont souvent pas visibles via le suivi standard sur site. Si votre mesure ne couvre que votre propre checkout, vous optimisez sur une partie de votre chiffre d’affaires.
Le ROAS rapporté par les plateformes est gonflé
Chaque plateforme publicitaire a intérêt à s’attribuer le mérite d’une conversion, c’est précisément pourquoi le reporting du ROAS dans la plateforme surestime systématiquement la performance des canaux.
Comprendre ce qu’est le test d’incrémentalité et comment il corrige cela pour les marques e-commerce est généralement le moyen le plus rapide de voir à quel point l’écart est important.
MMM vs. test d’incrémentalité : lequel devriez-vous utiliser ?
Méthode | Ce que cela mesure | Idéal pour | Limitation principale |
|---|---|---|---|
Marketing Mix Model (MMM) | Contribution agrégée de chaque canal (en ligne et hors ligne) au chiffre d’affaires au fil du temps | Allocation budgétaire stratégique sur l’ensemble du mix marketing | Ne se valide pas automatiquement. Nécessite des expérimentations en conditions réelles pour confirmer que ses estimations sont exactes. |
Test d’incrémentalité | Preuve causale et contrôlée qu’un canal ou une campagne spécifique a généré de nouvelles ventes | Valider et calibrer les décisions budgétaires avant de les déployer à grande échelle | Étroit par conception. Teste un canal à la fois |
Attribution multi-touch (MTA) | Crédit fractionné sur les points de contact suivis | Pour l’optimisation fréquente, au quotidien, des campagnes et des créations dans la plateforme | Se dégrade avec la perte de signal et ne peut pas voir le chiffre d’affaires en dehors des points de contact digitaux suivis |
La réponse honnête à « lequel devriez-vous utiliser » est que MMM et le test d’incrémentalité ne sont pas en concurrence.
Mais MTA est un outil différent pour un travail différent : l’optimisation tactique dans la plateforme, tandis que MMM et le test d’incrémentalité devraient fonctionner ensemble pour les décisions budgétaires stratégiques et de haut niveau.
Comment décider quelle approche de mesure correspond à votre niveau de dépenses ?
La complexité de vos canaux et vos dépenses doivent déterminer par où commencer.
- Pensez à vos dépenses actuelles et au nombre de canaux. Si vous exploitez une poignée de canaux payants et que les dépenses sont modestes, le reporting dans la plateforme plus une ou deux études de Geo lift dans l’année vous donnent un input suffisant pour prendre d’excellentes décisions budgétaires.
- Réalisez un audit d’incrémentalité avant de construire quoi que ce soit d’autre. Un simple test de geo holdout ou de lift sur l’un de vos canaux vous dirait rapidement si le ROAS in-platform est exact ou essentiellement gonflé.
- MMM aide lorsqu’on gère plusieurs marchés, canaux, ou un calendrier promotionnel chargé. À ce stade, aucun test unique ne peut capturer tous vos canaux à la fois, et vous avez besoin de la vue agrégée, toujours active, que fournit MMM.
- Utilisez des tests d’incrémentalité pour calibrer le MMM. Réinjectez les résultats des expériences geo dans le MMM afin d’améliorer la précision du modèle. Parfois, c’est plus facile à dire qu’à faire !
- Actualisez régulièrement. Les coûts média, la saisonnalité et les promotions évoluent au fil du temps ; un modèle calibré une seule fois au lancement dérive à mesure que le temps passe.
Cette logique de montée en charge correspond à une analyse plus large des stacks de mesure selon les paliers de dépenses : des approches plus légères suffisent à faible niveau de dépenses, et l’argument en faveur d’un stack complet, continuellement calibré, se renforce à mesure que les dépenses, les marchés et les canaux se multiplient.
Comment ELIYA combine MMM et les tests d’incrémentalité ?
ELIYA considère MMM et les tests d’incrémentalité comme des éléments complémentaires de la stack de mesure. Il les exécute comme une boucle fermée : les tests d’incrémentalité fournissent une validation et aident à calibrer le Marketing Mix Model. Ensuite, le MMM est utilisé pour orienter et optimiser l’allocation des dépenses pour la période suivante.
Cette boucle fermée est ce qui a permis à Beliani, un e-commerçant de meubles et d’accessoires pour la maison opérant sur cinq marchés européens, de découvrir que près de 24 % de son budget média allait vers des canaux saturés sans retour incrémental.
ELIYA a construit un MMM toujours actif, actualisé chaque mois, couvrant 12 campagnes et canaux en Suisse, en Pologne, au Danemark, en Hongrie et au Portugal, calibré en continu grâce à des expériences d’incrémentalité, et l’a utilisé pour guider la réallocation budgétaire sur l’ensemble des cinq marchés.
La réallocation basée sur les recommandations du modèle a généré près de 3 M$ de revenus incrémentaux pour Beliani en six mois. Soit l’équivalent de +9,5 % de croissance du chiffre d’affaires sans augmenter le budget média.
Qui devrait utiliser MMM et les tests d’incrémentalité ensemble ?
Meilleur profil | Pas encore le bon profil |
|---|---|
Marques e-commerce en phase de croissance avec 1 M$ ou plus de dépenses publicitaires annuelles, opérant sur plusieurs canaux et/ou plusieurs marchés | Marques n’utilisant qu’un seul canal payant, avec un niveau de dépenses suffisamment faible pour que le ROAS en plateforme fournisse des insights globalement fiables |
Équipes prenant des décisions mensuelles ou trimestrielles de réallocation budgétaire qui doivent résister à l’examen de la finance | Équipes ayant besoin d’une optimisation au quotidien, campagne par campagne, plutôt que d’une allocation stratégique à long terme |
Marques avec des ventes significatives via des marketplaces, en retail ou hors ligne, que le suivi pixel standard ne peut pas détecter | Marques très early-stage qui valident encore l’adéquation produit-marché plutôt que d’optimiser un budget existant |
Conclusion sur MMM vs. les tests d’incrémentalité
MMM et les tests d’incrémentalité ne sont pas des rivaux. MMM planifie votre budget sur l’ensemble du mix marketing ; les tests d’incrémentalité prouvent que ce plan fonctionne réellement.
Pour les marques Ecommerce qui gèrent des dépenses publicitaires élevées sur plusieurs canaux, la combinaison de MMM et des tests d’incrémentalité peut créer un impact business réellement mesurable et des résultats de valeur.
Si vous êtes une marque Ecommerce en phase de croissance avec 1 M$ ou plus de dépenses publicitaires et que vous recherchez quelque chose de plus robuste que le ROAS reporté par les plateformes, réservez un audit de mesure gratuit pour découvrir comment votre marque peut bénéficier du système de mesure en boucle fermée d’ELIYA.
FAQ
MMM est-il meilleur que les tests d’incrémentalité ?
Aucun n’est « meilleur ». Ils mesurent des choses différentes. Le MMM estime comment l’ensemble de votre mix marketing contribue au chiffre d’affaires au fil du temps, tandis que les tests d’incrémentalité mesurent l’impact causal d’un seul canal sur le chiffre d’affaires.
Combien coûtent les tests d’incrémentalité ?
Cela dépend du nombre de marchés ou de canaux que vous testez. Un seul test de geo holdout coûte bien moins cher qu’un programme continu d’expériences multi-marchés alimentant un modèle calibré en continu.
Quel est le budget publicitaire minimum qui justifie un MMM pour un e-commerce ?
Une marque e-commerce qui dépense plus de 1 M$ en publicité, gère au moins 2 à 3 canaux et dispose d’au moins 2 ans de données, peut bénéficier du MMM en optimisant mieux l’allocation de son budget publicitaire.
Quelle est la différence entre MMM, MTA et les tests d’incrémentalité ?
Le MMM estime la contribution des canaux (en ligne et hors ligne) sur l’ensemble de votre mix marketing à partir de données agrégées. L’attribution multi-touch attribue un crédit fractionné aux points de contact suivis (uniquement digitaux) dans le parcours d’un utilisateur. Les tests d’incrémentalité mesurent la causalité d’un seul canal via une expérience contrôlée. Pour une comparaison plus approfondie, consultez l’analyse complète d’ELIYA sur MMM vs. multi-touch attribution and when to use each.
Les marques e-commerce ont-elles besoin à la fois du MMM et des tests d’incrémentalité ?
La plupart des marques e-commerce en phase de croissance peuvent tirer un grand bénéfice du MMM et des tests d’incrémentalité. Un MMM sans tests d’incrémentalité peut produire des corrélations fallacieuses. Le calibrage et la validation du modèle sont rendus possibles par les tests d’incrémentalité, qui garantissent que le MMM repose sur de véritables enseignements causaux.
Notre e-commerce dépense plus de 1 M$ en publicité sur plusieurs canaux. Devons-nous commencer par le MMM ou par les tests d’incrémentalité ?
S’il y a suffisamment de données historiques (au moins 2 ans), nous recommandons de commencer par construire un MMM. Ensuite, utilisez le modèle pour simuler différents scénarios, ce qui aide à identifier les canaux cibles pour des tests d’incrémentalité. Réinjectez les résultats des tests dans le MMM et calibrez le modèle, afin que votre modèle représente l’impact causal réel des canaux.
