10 Étapes Essentielles Pour Réussir La Mise En Œuvre Du Marketing Mix Model

Introduction

Le Marketing Mix Model (MMM) est une approche puissante pour les entreprises qui cherchent à optimiser leurs stratégies marketing et à améliorer le ROI. Intégrer le MMM au sein d’une entreprise est un processus à multiples facettes, qui exige une planification, une exécution et un suivi méticuleux.

Pour les dirigeants, les responsables marketing et les analystes de données qui souhaitent mettre en œuvre marketing mix modelling avec succès, ces dix enseignements clés servent de boussole pour guider votre organisation en eaux inconnues.

Contrairement aux idées reçues, l’objectif principal du MMM n’est pas d’atteindre une précision de prédiction au millimètre, mais d’exploiter efficacement les données de l’entreprise pour prendre des décisions intelligentes, fondées sur les données. C’est un processus continu d’analyse, où les enseignements tirés du MMM guide des ajustements stratégiques à travers les approches marketing.

En affinant les stratégies sur la base de données de performance réelles, les entreprises peuvent mieux allouer les ressources, optimiser leur mix de canaux et, au final, améliorer leur retour sur investissement. Il n’est pas surprenant que 60% of US advertisers utilisent déjà des MMM, et que 58% des non-utilisateurs envisagent activement de les adopter — un signal clair du rôle croissant du MMM au sein des équipes marketing tournées vers l’avenir.

Cet article présente 10 enseignements essentiels pour mettre en œuvre efficacement une approche MMM dans un contexte d’entreprise. S’appuyant sur notre expérience de mise en œuvre concrète du MMM dans plusieurs grandes entreprises, ces enseignements synthétisent les leçons précieuses apprises. Entrons dans le vif du sujet.

10 étapes essentielles pour mettre en œuvre le Marketing Mix Model avec succès

Le marketing mix modelling, étape par étape, consiste à définir vos objectifs, préparer des données de haute qualité, constituer une équipe transverse et sélectionner la bonne stack technologique. Ensuite, vous développez et calibrez des modèles à partir de données historiques, définissez des KPI clairs et validez régulièrement les résultats. Le processus se poursuit avec des tests de scénarios, l’alignement des parties prenantes et une itération continue. Cette approche structurée permet aux entreprises d’allouer les budgets plus efficacement et de mesurer le véritable impact de leurs efforts marketing.

Les dix étapes suivantes vous guideront précisément sur la manière de mettre en œuvre le MMM efficacement, sans vous perdre dans la complexité.

1. Définir une stratégie MMM sur mesure

Une solution MMM prête à l’emploi a peu de chances de correspondre parfaitement aux besoins uniques de votre entreprise. Commencez par comprendre en profondeur la complexité de votre activité et élaborez une stratégie alignée sur vos objectifs et vos processus internes. Ce plan de jeu sur mesure tracera votre chemin vers une application efficace du MMM.

Posez-vous la question :

• Cherchons-nous à optimiser les dépenses ou à démontrer le ROI sur l’ensemble des canaux ?
• Avons-nous besoin du MMM pour des campagnes spécifiques ou pour une planification média tout au long de l’année ?
• Quelles données avons-nous déjà — et que manque-t-il ?

Vos réponses aideront à façonner une stratégie adaptée à vos objectifs. Par exemple, une marque de biens de consommation peut se concentrer sur la modélisation de l’augmentation des ventes générée par des campagnes TV lors de pics saisonniers, tandis qu’une entreprise axée sur le digital peut chercher à redistribuer le budget entre des canaux payants sous-performants. Une stratégie bien cadrée devient la base pour construire un système MMM robuste et actionnable.

2. Constituer une équipe transverse

Le succès de la mise en œuvre du MMM repose largement sur la constellation de talents que vous réunissez. Cette base humaine deviendra la force motrice de la réussite de votre MMM. Au cœur de cette équipe devraient se trouver :

• Data Scientists : Ils plongent au cœur de vos données, en appliquant des modèles statistiques pour faire émerger des enseignements qui orientent la prise de décision stratégique.
• Data Engineers : Leur rôle est crucial pour créer l’infrastructure nécessaire à la collecte, au stockage et à l’analyse des données, en garantissant la qualité et l’accessibilité des données.
• Analystes marché : Grâce à une compréhension fine des dynamiques de marché, ils interprètent les résultats du MMM et les traduisent en stratégies actionnables.
• Brand Managers : Ils s’appuient sur les enseignements du MMM pour affiner les stratégies de marque, en veillant à l’alignement avec les objectifs marketing plus larges.
• Campaign Managers : Ces personnes sont responsables de la mise en œuvre des stratégies définies par les brand managers, en assurant une exécution efficace sur l’ensemble des canaux.
• Dirigeants : Enfin, la réussite du MMM exige l’adhésion et le sponsoring de la direction, afin de valider et de porter l’initiative à l’échelle de l’entreprise.

Ce mélange diversifié d’expertises garantit une approche holistique du MMM, en s’appuyant sur des perspectives transverses pour faire progresser vos efforts marketing.

3. Aligner les parties prenantes dès le début

Le soutien total de vos parties prenantes, dont certaines peuvent être sceptiques vis-à-vis du MMM, est indispensable. Impliquez-les en exposant clairement les améliorations potentielles du MMM et la manière dont elles façonnent l’avenir de l’organisation.

Lors de la mise en œuvre d’une solution MMM à l’échelle de l’entreprise, il peut être tentant de se concentrer uniquement sur l’aspect data science. Cependant, il est crucial de veiller à ce que toutes les parties prenantes métier pertinentes et les décideurs soient impliqués dans le processus.

Qui devez-vous aligner ?

• CMO et responsables marketing : Axés sur la croissance du chiffre d’affaires, le ROI et l’impact des campagnes
• Équipes finance : Intéressées par l’efficacité budgétaire et la performance du résultat net
• Responsables régionaux ou chefs de marque : Veulent s’assurer que le modèle reflète leurs marchés ou leurs produits
• Responsables commerciaux ou produit : Bénéficient de la visibilité sur la manière dont les enseignements du MMM soutiennent leur pipeline ou leurs lancements

Après tout, une solution pilotée par les données, aussi sophistiquée soit-elle, n’est efficace que si elle est utilisée par ceux qui en ont besoin.

4. Mettre en place la bonne stack technologique MMM

Choisir la stack technologique appropriée pour votre MMM est essentiel. Le principe du « less is more » doit guider vos choix ici. Plutôt que de surconcevoir le système, concentrez-vous sur ce qui permet à votre équipe d’exécuter des modèles, de gérer les données et de visualiser les résultats efficacement. Cette stratégie réduit la complexité et la charge liées à la maintenance technologique, permettant à votre équipe de se concentrer sur la production d’insights plutôt que sur la gestion des outils.

Les éléments clés d’une stack technologique MMM peuvent inclure :

• Des pipelines de données (p. ex., Fivetran, Airbyte) pour automatiser et normaliser les sources d’entrée
• Stockage et entrepôts de données (p. ex., Snowflake, BigQuery, Redshift) pour conserver l’historique des données marketing et des données externes
• Frameworks de modélisation – des options open source comme Robyn de Meta, LightweightMMM de Google, ou des modèles personnalisés basés sur Python/R
• Visualisation et tableaux de bord (p. ex., Tableau, Power BI, Looker) pour aider les marketeurs à interpréter et à agir à partir des insights MMM

Optez pour des solutions qui s’intègrent parfaitement à votre infrastructure existante et peuvent être facilement adoptées par votre équipe, améliorant ainsi l’efficacité et la productivité de vos initiatives MMM.

5. Définir des KPI clairs et actionnables

Définissez à l’avance des indicateurs clés de performance (KPI) et des objectifs clairs afin de mesurer l’efficacité de votre MMM. Les KPI sélectionnés doivent refléter les objectifs stratégiques à chaque niveau de la solution MMM de votre entreprise. Exemples de niveaux de KPI à considérer :

Niveau exécutif :

• Chiffre d’affaires
• Réservations nettes
• Marge contributive
• Coût d’acquisition client (CAC)

Niveau des opérations marketing :

• Retour sur les dépenses publicitaires (ROAS)
• Coût par acquisition (CPA)
• Efficacité des dépenses média

Niveau engagement et canaux :

• Utilisateurs actifs mensuels (MAU)
• Taux de clics (CTR)
• Visites en magasin ou installations d’application
• Brand lift ou scores de notoriété

Alors que le Net Booking et le chiffre d’affaires sont suivis au niveau le plus élevé, l’engagement des utilisateurs, comme le MAU, est plus intéressant aux niveaux inférieurs et à l’étape d’exécution.

6. Prioriser l’intégrité des données

Une mise en œuvre réussie du MMM peut améliorer l’intégrité et la cohérence des données dans toute l’organisation. Mettez en place des cadres de gouvernance stricts qui garantissent l’exactitude et la sécurité de vos données. La qualité de vos insights est directement corrélée à la qualité de vos données.

Cependant, cela reste un défi courant : seuls 31 % des marketeurs sont entièrement satisfaits de leur capacité à unifier les sources de données clients, selon Salesforce’s State of Marketing Report. Sans une approche unifiée, il devient difficile d’extraire des insights fiables à partir des résultats du MMM.

Il arrive souvent, au sein des organisations, que des KPI importants varient d’un département à l’autre, chacun utilisant des versions légèrement différentes d’un même indicateur. Cette incohérence peut entraîner de la confusion et un manque d’alignement lorsqu’on tente d’évaluer la performance globale de l’entreprise ou de prendre des décisions stratégiques transverses.

Quelques bonnes pratiques pour l’intégrité des données dans le MMM :

• Utiliser le contrôle de version pour les pipelines de données (p. ex., dbt, Git)
• Créer un dictionnaire de données faisant office de source de vérité
• Automatiser la détection d’anomalies pour repérer tôt les valeurs aberrantes
• Auditer régulièrement vos sources de données amont

La mise en place d’une couche de métadonnées (data metalayer) peut être une solution efficace à ce défi. Elle agit comme une couche unificatrice au-dessus de vos sources de données afin d’assurer la cohérence et l’exactitude des définitions de KPI dans toute l’entreprise.

7. Traiter le MMM comme un processus vivant

La réussite en MMM n’est pas gravée dans le marbre ; elle exige une vigilance continue. Apprendre en faisant et améliorer les processus sous-jacents. N’oubliez pas d’embarquer toutes les parties prenantes tout au long de ce processus itératif. Revoyez et recalibrez régulièrement votre stratégie MMM afin de refléter les indicateurs de performance internes et l’évolution des forces externes du marché.

Pour garder votre stratégie MMM agile et pertinente :

• Passez régulièrement en revue les indicateurs de performance pour évaluer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
• Recalibrez les modèles et les hypothèses en fonction des changements internes de l’entreprise ou des évolutions des forces externes du marché.
• Impliquez les principales parties prenantes à chaque itération afin de garantir un alignement interfonctionnel.

En restant attentif à ces évolutions et en étant prêt à ajuster votre approche MMM en conséquence, vous vous assurez que votre stratégie marketing reste pertinente et efficace. Cela exige un engagement en faveur de l’apprentissage continu et de la flexibilité dans l’exécution de votre stratégie, afin de garantir que votre MMM soit toujours aligné sur les objectifs business les plus actuels et les conditions du marché.

8. Construire une culture de l’innovation et de l’apprentissage

Pour garder une longueur d’avance dans le paysage business d’aujourd’hui, en évolution rapide, il est impératif de créer une culture qui non seulement favorise, mais aussi valorise l’apprentissage continu et l’innovation.

Voici quelques façons d’ancrer cet état d’esprit dans votre pratique MMM :

• Encourager l’expérimentation : Testez de nouveaux canaux, des répartitions budgétaires ou des techniques de mesure, et réinjectez les résultats dans votre modèle.
• Célébrer l’apprentissage, pas seulement les victoires : Partagez ce qui n’a pas fonctionné et pourquoi, afin de renforcer la résilience et la compréhension.
• Investir dans la formation et la montée en compétences : Donnez aux équipes marketing et data les compétences nécessaires pour faire évoluer les capacités MMM au fil du temps.

C’est la clé pour garantir que votre entreprise reste à la pointe du secteur, en stimulant les progrès et en ouvrant de nouvelles opportunités de croissance et de réussite. Veillez donc à privilégier un état d’esprit d’amélioration constante et à repousser les limites de ce qui est possible.

9. Suivre, mesurer et partager le ROI

Quantifiez l’impact du MMM sur la croissance et la rentabilité de votre organisation afin d’en souligner la valeur ; cela renforce la confiance dans le MMM et illustre ses bénéfices tangibles.

En mettant en avant un ROI solide, vous pouvez obtenir du soutien pour de futures initiatives MMM et assurer une réussite continue. Pensez donc à mesurer l’impact de vos efforts MMM et à utiliser ces enseignements pour promouvoir leur valeur au sein de votre organisation.

Pour instaurer la confiance au sein de l’organisation et favoriser une adoption sur le long terme :

• Suivre les métriques d’utilisation : Surveillez la fréquence d’utilisation de l’outil MMM et par qui il est utilisé dans la prise de décision.
• Capturer les résultats avant/après : Comparez des KPI tels que le ROAS, le CAC ou l’efficacité média avant et après l’application des insights MMM.
• Documenter les freins à l’adoption : Si l’utilisation est faible, identifiez les lacunes techniques, de formation ou de processus qui empêchent l’adoption.

Au cours des premières années, il est important de mesurer la fréquence d’utilisation du MMM dans l’ensemble de l’organisation. Une excellente solution MMM est fréquemment utilisée. Il est donc essentiel d’évaluer si les parties prenantes business utilisent l’outil MMM. Si ce n’est pas le cas, identifiez les raisons qui les empêchent de l’utiliser.

10. Définir des attentes réalistes dès le départ

La gestion des attentes joue un rôle crucial dans la mise en œuvre réussie du MMM. Il est essentiel de comprendre que l’objectif du MMM n’est pas de prédire l’avenir avec une précision absolue, mais d’exploiter les données pour prendre des décisions éclairées et collaboratives qui orientent l’organisation vers un objectif commun.

Pour aider les équipes à garder les pieds sur terre :

• Mettre l’accent sur des insights directionnels plutôt que sur des prédictions parfaites : Le MMM aide à orienter des choix plus judicieux, sans garantir les résultats.
• Rappeler aux parties prenantes que le MMM évolue : Les modèles initiaux peuvent avoir des angles morts qui s’améliorent au fil des itérations.
• Présenter le MMM comme un outil d’aide à la décision : Sa valeur réside dans le fait d’aider les équipes à prioriser les dépenses, tester des scénarios et comprendre les arbitrages.

Cultiver une culture dans laquelle l’équipe valorise les insights fondés sur les données, tout en restant agile et prête à s’adapter, permet de voir le rôle du MMM sous le bon angle. Il s’agit de prendre, en équipe, des décisions plus intelligentes, alignées sur la stratégie et les objectifs globaux de l’entreprise.

À lire aussi : Checklist complète pour mettre en œuvre un MMM d’entreprise

Mot de la fin

Une utilisation efficace des données ne se résume pas à la technologie ; elle concerne aussi les personnes. MMM sert de cadre adapté aux individus qui exploitent les données efficacement. Par conséquent, une solution MMM réussie doit privilégier des approches centrées sur l’humain.

Une excellente entreprise nécessite une approche sur mesure, adaptée aux besoins, processus, défis propres à votre entreprise, ainsi qu’aux besoins des clients de l’entreprise. De la constitution d’une équipe compétente et de l’alignement des parties prenantes à la mise en place d’une culture d’amélioration continue, chaque étape est essentielle.

Les enseignements partagés ici, issus d’une vaste expérience avec MMM, mettent en évidence la nature continue et itérative du processus, ainsi que sa dépendance à l’intégrité des données, à l’alignement stratégique et à des attentes réalistes. En donnant la priorité à ces éléments clés, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de MMM, en obtenant non seulement un gain ponctuel, mais une amélioration durable de l’efficacité marketing et de la croissance organisationnelle.

FAQ

1. Quels types d’entreprises bénéficient le plus du Marketing Mix Modeling ?

MMM est particulièrement bénéfique pour les entreprises de taille moyenne à grande disposant de stratégies marketing multicanales et de dépenses médias importantes. Des secteurs comme les biens de grande consommation (CPG), le retail, les télécommunications et l’e-commerce utilisent couramment MMM grâce à leur accès à des données historiques granulaires et à des cycles de campagne fréquents.

2. En quoi MMM est-il différent de la modélisation d’attribution ?

MMM utilise des données historiques agrégées pour évaluer l’impact à long terme de toutes les activités marketing (en ligne et hors ligne), tandis que les modèles d’attribution se concentrent souvent sur des données au niveau utilisateur pour attribuer une valeur aux points de contact digitaux à court terme. MMM est plus conforme aux exigences de confidentialité et mieux adapté à la planification stratégique.

3. MMM peut-il être utilisé pour des campagnes always-on, ou seulement pour des campagnes limitées dans le temps ?

Oui, MMM peut être appliqué à la fois aux campagnes always-on et aux campagnes limitées dans le temps. Pour les campagnes always-on, le modèle analyse les tendances au fil du temps afin d’isoler la contribution continue de chaque canal ou tactique.

4. Quelles sont certaines variables courantes incluses dans un modèle MMM ?

Outre les dépenses médias (TV, search, social, etc.), les modèles incluent souvent les prix, les promotions, l’activité des concurrents, la saisonnalité, la météo, les tendances macroéconomiques et les scores d’équité de marque.

5. MMM nécessite-t-il des données first-party ou third-party ?

MMM utilise principalement des données agrégées et anonymisées et ne dépend pas d’identifiants au niveau utilisateur, ce qui le rend particulièrement adapté aux environnements soumis à des restrictions de confidentialité (par exemple, dans un monde post-cookie).

6. À quelle fréquence les modèles MMM doivent-ils être actualisés ou mis à jour ?

MMM n’est pas un exercice ponctuel. Les modèles doivent être actualisés chaque trimestre ou tous les six mois afin de tenir compte des évolutions du marché, de nouveaux canaux ou de changements stratégiques dans l’entreprise.