Récupérez le chiffre d’affaires que votre mix marketing laisse sur la table
Sachez précisément quels canaux, campagnes et promotions font réellement croître le chiffre d’affaires — pas seulement ceux qui paraissent performants sur un dashboard de plateforme.
Chaque budget marketing cache une part de gaspillage : des promotions qui cannibalisent les ventes du mois prochain, des campagnes avec un ROAS élevé sur la plateforme mais qui font à peine bouger le business. Le MMM d’ELIYA identifie les moteurs de chiffre d’affaires sur l’ensemble de vos canaux, pour générer du revenu incrémental sans augmenter le budget.
What is Marketing Mix Modeling (MMM)?
Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une technique statistique qui distingue les résultats business dus au marketing de la saisonnalité, des facteurs externes et du pricing. À partir de données historiques agrégées, comme les dépenses et impressions par canal, le MMM peut inférer la contribution de chaque canal au chiffre d’affaires ou à tout autre indicateur business. Le MMM respecte la vie privée et ne suit pas les utilisateurs individuellement. Le MMM peut mesurer les canaux online et offline.
Also known as: Media Mix Modeling, MMM
Pourquoi les budgets marketing fuient-ils de l’argent ?
Le ROAS reporté par les plateformes est gonflé
Meta, Google et TikTok affichent chacun un ROAS solide, mais cela peut simplement signifier que vous payez pour toucher des personnes qui auraient acheté de toute façon.
Transformez la mesure en chiffre d’affaires, dès maintenant
Visualisez le vrai retour de chaque canal
Social payant, search, marketplaces et offline, mesurés sur une base commune pour savoir quoi amplifier et quoi réduire.
Onboarding : des données brutes à un modèle prêt pour la décision
Audit et intégration des données
Nous connectons et nettoyons vos données paid media, marketplace, POS et CRM.
Marketing Mix Modeling vs. attribution multi-touch (MTA)
| Dimension | MMM | MTA |
|---|---|---|
| Comment l’impact est mesuré | Analyse statistique de données marketing et business agrégées dans le temps | Suit les utilisateurs individuellement à travers les points de contact via cookies et identifiants d’appareil |
| Conformité à la vie privée | Entièrement conforme, aucun suivi au niveau utilisateur n’est requis | De plus en plus peu fiable avec le RGPD, ITP, iOS ATT |
| Couverture des canaux offline | Oui, peut mesurer la TV, l’affichage (OOH), la radio et d’autres canaux offline | Non, ne peut pas mesurer les canaux offline |
| Visibilité des walled gardens | Non requise, fonctionne sur des résultats agrégés | Se dégrade à travers les walled gardens et les appareils |
| Horizon temporel | Long terme : de plusieurs semaines à plusieurs mois (trimestriel) | Court terme : du quotidien à l’hebdomadaire |
20%
du budget publicitaire est généralement gaspillé sur des canaux déjà au-delà du point de saturation — jusqu’à ce que le MMM le rende visible.
3.2x
d’amélioration moyenne du ROI pour les marques après l’adoption du MMM d’ELIYA.
Under 10 minutes
pour simuler et déployer un scénario budgétaire optimisé dans Analytics Studio, contre 10 jours ouvrés ou plus pour une planification media mix en agence.
Source: (benchmark produit ELIYA)
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