Créer Une Capacité Unifiée De Mesure Marketing Pour Un Réseau De Retail Media

Résumé exécutif

Cet article détaille une initiative stratégique cruciale pour un grand distributeur : le développement d’un cadre unifié de mesure marketing (UMM). Le cadre UMM vise à résoudre les incohérences entre les résultats du Marketing Mix Modeling (MMM) et de l’attribution multi-touch (MTA) en fournissant des mesures d’incrémentalité causale cohérentes. Par conséquent, ce projet cherche à surmonter les défis d’une mesure marketing fragmentée grâce à l’intégration d’un MMM avancé avec les capacités MTA actuelles.

Cette approche synergique garantira une mesure cohérente et précise de la performance des canaux, permettra des prévisions exactes et optimisera les dépenses marketing pour ses partenaires publicitaires. En offrant une vue unique et fiable de l’efficacité marketing sur l’ensemble des canaux, cette capacité renforcera les relations avec les annonceurs, en apportant une meilleure transparence sur l’impact des dépenses médias et la possibilité d’optimiser l’allocation des budgets entre les canaux.

1. Mesure unifiée dans les médias retail

Un cadre sophistiqué et unifié de mesure marketing est essentiel dans l’environnement retail moderne. Compte tenu des défis posés par le paysage fragmenté actuel, une capacité de mesure marketing unifiée (UMM) est déterminante pour la croissance et constitue un avantage concurrentiel distinct. Un cadre UMM réussi peut combiner les enseignements de la MTA, du MMM et d’expériences en conditions réelles, offrant un paysage de mesure harmonisé et cohérent.

1.1. L’évolution du paysage des médias retail : défis et opportunités

Le secteur de la distribution opère dans un environnement média omnicanal complexe, caractérisé par des parcours clients sophistiqués qui s’étendent aux interactions en ligne, en magasin et hybrides. Les retail media networks doivent naviguer entre ces points de contact variés afin d’offrir aux annonceurs une compréhension complète de l’impact de leur publicité.

Sainsbury's, via sa plateforme Nectar360 Pollen, poursuit activement une stratégie visant à unifier les insights d’audience, la planification média, l’activation, l’optimisation et la mesure à travers les magasins physiques, le online et les canaux offsite. Cette initiative vise à relier ces environnements disparates au sein d’une approche omnicanale cohérente, reflétant une reconnaissance plus large, dans l’industrie, de l’impératif d’une mesure intégrée.1

Les médias retail connaissent eux-mêmes une période d’expansion rapide. Selon cette étude, certains distributeurs britanniques déclarent une croissance YoY des dépenses publicitaires dépassant 50 %. Cette accélération représente une opportunité substantielle de génération de revenus, mais introduit aussi des « douleurs de croissance » liées à la standardisation de la mesure et à la transparence (source). Les distributeurs cherchent activement à reproduire le succès de leaders mondiaux comme Walmart dans l’univers des médias retail en intégrant le digital en magasin, le online et les actifs data afin de générer des ventes incrémentales pour leurs clients.

Un avantage majeur pour les supermarchés réside dans leur accès à de riches données clients first-party, principalement via de vastes programmes de fidélité tels que Nectar de Sainsbury's. Ces données propriétaires sont inestimables pour un ciblage et une mesure précis des médias retail, en particulier à mesure que l’évolution des réglementations sur la vie privée restreint de plus en plus la dépendance aux cookies tiers.

Une observation critique dans ce paysage en évolution est la présence d’un « fossé de crédibilité de la mesure ». Alors que le secteur des médias retail croît rapidement, il demeure complexe et difficile à appréhender, en partie en raison d’un manque de standardisation et de transparence de la mesure.

Les annonceurs expriment fréquemment des difficultés à évaluer la véritable efficacité de leurs campagnes au sein de leurs plans médias plus larges sans mesure indépendante par un tiers (comme l’a constaté cette étude Nielsen). Cette situation suggère que, malgré le potentiel de revenus significatif que les médias retail offrent aux distributeurs, l’absence d’une mesure unifiée et digne de confiance pourrait freiner la confiance des annonceurs et l’investissement à long terme.

1.2. Limites des approches MMM et MTA en silos

Le Marketing Mix Modeling (MMM) et l’attribution multi-touch (MTA) sont des méthodologies distinctes, chacune avec ses forces et ses faiblesses.

Le MMM offre une perspective holistique et agrégée, s’appuyant sur des données historiques et des facteurs externes tels que la météo et les données économiques. Il est idéalement adapté à la planification stratégique à long terme et à l’allocation budgétaire globale sur l’ensemble des canaux, couvrant à la fois les médias online et offline (lisez cet article de blog pour plus d’infos).

À l’inverse, la MTA se concentre sur des interactions digitales granulaires au niveau utilisateur, fournissant des insights quasi en temps réel pour une optimisation tactique au sein de canaux digitaux spécifiques.

Lorsque ces méthodologies sont utilisées de manière isolée, elles conduisent fréquemment à des conclusions contradictoires concernant la performance des canaux. Par exemple, un MMM peut indiquer qu’un canal particulier sous-performe, tandis que les données MTA suggèrent qu’il s’agit d’un canal très performant (voir plus d’exemples ici). Cette incohérence intrinsèque crée de la confusion et entrave une prise de décision efficace (voir ce livre blanc de Google).

De plus, les approches MTA isolées négligent généralement l’impact des activités hors ligne et de facteurs externes plus larges tels que la saisonnalité, les conditions météorologiques ou la conjoncture économique, ce qui aboutit à une vision incomplète de l’impact marketing global. Si le MMM traditionnel offre une vision holistique, il peut être lent, gourmand en ressources et de nature rétrospective, manquant souvent de la rapidité et de la précision nécessaires à des ajustements tactiques dynamiques en temps réel dans un environnement retail au rythme soutenu.

L’utilité du MTA est également de plus en plus remise en question par l’évolution des réglementations sur la confidentialité des données, notamment le RGPD et les restrictions de suivi iOS, ainsi que par la disparition progressive des cookies tiers. Cette « perte de signal » réduit la précision du MTA et son utilité globale. À l’inverse, le MMM s’appuie sur des données agrégées et n’est pas affecté par les changements dictés par la confidentialité (notre Blog post pour plus d’infos).

Cela crée un effet de « paralysie décisionnelle ». Lorsque différentes méthodologies de mesure fonctionnent en silos organisationnels. Cette fragmentation conduit à des recommandations et des décisions budgétaires biaisées, avec peu ou pas de cohérence. Les contradictions inévitables qui en résultent peuvent amener les marketeurs à allouer des dépenses importantes à des canaux qui, en réalité, ne produisent pas de résultats efficaces.

1.3. La solution : une mesure marketing unifiée

La vision pour Sainsbury’s est de mettre en place une mesure marketing unifiée (UMM), non pas comme un modèle unique, mais comme une méthodologie complète. Cette approche combine stratégiquement plusieurs techniques, notamment le MMM, le MTA et des expérimentations, afin d’établir une source unique de vérité pour une orientation stratégique actionnable.

L’objectif principal est d’unifier les enseignements issus de modèles divers, d’atténuer les données contradictoires et de mesurer avec précision à la fois la performance des campagnes à court terme et la croissance à long terme.

Les avantages d’un tel cadre unifié sont considérables :

• Performance des canaux précise : En intégrant la perspective holistique du MMM avec le niveau de détail granulaire du MTA, le distributeur obtiendra une compréhension complète de la manière dont les canaux en ligne et hors ligne contribuent à la performance globale. Cela permet une attribution précise des ventes incrémentales sur tous les canaux de retail media.
• Prévisions fiables : Une approche unifiée facilite une planification de scénarios robuste et fournit des insights prédictifs sur l’impact business de futures initiatives marketing. Cela déplace l’attention du simple reporting d’un ROI rétrospectif vers une logique tournée vers l’avenir et la prévision.
• Mix marketing optimisé : Le cadre soutient une allocation budgétaire dynamique basée sur le rendement marginal des investissements (mROI), permettant d’identifier des niveaux d’investissement optimaux tout en tenant compte des rendements décroissants selon les canaux. Cela garantit une allocation efficace des ressources et évite la sursaturation des canaux les plus performants.

Pour les partenaires publicitaires, fournir des insights de performance transparents, cohérents et actionnables renforcera une confiance significative et démontrera clairement la véritable proposition de valeur du RMN de Sainsbury’s. Cela devrait, à son tour, stimuler l’investissement et favoriser des partenariats plus solides. En outre, un cadre unifié et respectueux de la confidentialité est essentiel pour naviguer dans l’évolution du paysage des données dans un futur sans cookies.

À l’ère des « walled gardens » du retail media, les annonceurs recherchent une mesure standardisée et des outils en libre-service. Une mesure indépendante, réalisée par un tiers, est cruciale pour instaurer la confiance et permettre la comparaison cross-canal. Développer une capacité MMM unifiée et transparente, alignée sur le MTA existant et mesurant précisément la performance des canaux, positionnera le RMN de Sainsbury’s comme une plateforme de choix. Cela transforme la faiblesse du « walled garden » en avantage concurrentiel, en offrant une « source unique de vérité » pour la planification média cross-canal des annonceurs.

2. Cadre de mesure marketing unifiée proposé par ELIYA

Cette section détaille l’approche architecturale et méthodologique pour construire la capacité MMM unifiée, en soulignant comment elle intègre et améliore les insights MTA existants afin de fournir une vision holistique et précise de l’efficacité marketing.

2.1. Principes fondamentaux : incrémentalité, causalité et vision holistique

Un cadre moderne de mesure marketing doit, fondamentalement, déplacer son attention de la simple corrélation vers une véritable causalité. Le MMM traditionnel, bien qu’il soit capable d’identifier des tendances, a souvent du mal à distinguer entre deux événements qui se produisent ensemble et un événement qui en cause directement un autre. L’objectif est d’aller au-delà de la simple compréhension de « ce qui s’est passé » pour déterminer de manière définitive « ce qui l’a provoqué ». La méthode la plus précise et la plus fiable pour mesurer l’impact causal passe par des tests d’incrémentalité et des expérimentations GeoLift.

Par ailleurs, un cadre complet doit adopter une vision holistique qui englobe tous les points de contact. Cela signifie inclure à la fois les canaux digitaux et hors ligne afin d’obtenir une image complète de la performance marketing. Il est essentiel de prendre en compte les points de contact hors ligne tels que les promotions en magasin, les prospectus imprimés et l’impact nuancé des programmes de fidélité, que le MTA ne parvient pas à capturer.

Cet accent mis sur la causalité et l’incrémentalité répond au « pourquoi » derrière le « quoi ». Le passage de la simple observation de corrélations à l’établissement de causalités est fondamental pour optimiser réellement l’allocation des dépenses. Si le MMM peut générer des hypothèses sur l’efficacité marketing, les expérimentations contrôlées sont considérées comme essentielles pour valider ces hypothèses et confirmer le véritable impact causal.

2.2. Intégration synergique du MMM et du MTA

L’approche la plus efficace de la mesure marketing consiste à utiliser le MMM et le MTA de manière complémentaire, plutôt que de les traiter comme des méthodologies concurrentes. Chaque outil sert des objectifs distincts, mais interconnectés, au sein de l’écosystème marketing.

Le MMM est idéalement adapté à l’allocation stratégique. Il excelle en fournissant une vision globale et complète, nécessaire à la planification stratégique à long terme, à l’allocation du budget global entre des canaux divers, et à la compréhension de l’impact macro des facteurs externes sur les ventes.

À l’inverse, le MTA est précieux pour l’optimisation tactique et à court terme. Il fournit des insights granulaires en temps réel au sein de canaux digitaux spécifiques, permettant d’affiner la performance des campagnes et de comprendre en détail les parcours clients. Le MTA peut répondre à des questions spécifiques et immédiates telles que « La campagne 1 performe-t-elle mieux que la campagne 2 ? ».

Un aspect critique de cette intégration synergique consiste à combler les écarts et à garantir la cohérence entre les résultats de ces modèles. Cela se fait via la « triangulation », une pratique qui combine les enseignements de plusieurs méthodologies (MMM, MTA et tests d’incrémentalité) afin de former une perspective plus détaillée et plus fiable. Chaque méthode possède des forces uniques et des limites inhérentes, et la triangulation exploite les forces d’une approche pour compenser les faiblesses d’une autre, aboutissant à une vision combinée plus fiable.

La « calibration » est une autre technique cruciale utilisée pour réconcilier les divergences. Si le MMM suggère qu’un canal sous-performe alors que le MTA indique qu’il s’agit d’un top performer, cela signale la nécessité de tests d’incrémentalité pour déterminer l’impact réel. Ensuite, des facteurs de calibration (multiplicateurs) peuvent être appliqués pour aligner les données des deux modèles. La calibration garantit l’exactitude et la fiabilité des modèles en alignant leurs résultats prédits sur les données réellement observées, souvent issues d’expériences contrôlées.

La mise en place d’un cadre d’interprétation unifié est également essentielle. Cela implique de délimiter clairement les cas d’usage appropriés du MMM (p. ex., stratégie à long terme, décisions de mix canal) par rapport au MTA (p. ex., optimisations de campagnes à court terme). En outre, cela nécessite de former les équipes internes à interpréter et à appliquer efficacement les insights issus des deux modèles, afin d’assurer l’alignement des processus de prise de décision.

La réconciliation des interprétations divergentes des modèles est essentielle. La « triangulation » et la « calibration » unifient les insights. Mix Modeler d’Adobe unifie le MMM et le MTA pour une mesure cohérente dans un environnement sans cookies. Sainsbury’s a besoin d’un cadre sophistiqué pour valider les résultats du MMM et du MTA, offrant aux annonceurs une vue unique et fiable de la performance des campagnes et de l’investissement optimal.

2.3. ELIYA s’appuie sur des techniques bayésiennes avancées

Les méthodes statistiques bayésiennes sont de plus en plus répandues et représentent une avancée significative dans le MMM moderne. Ces modèles offrent un cadre robuste pour gérer les incertitudes inhérentes aux données marketing, intégrer directement dans le modèle des connaissances a priori (p. ex., issues d’expériences ou de données d’attribution) et produire des estimations de ROI plus fiables, même avec des données historiques limitées.

L’adoption de méthodes bayésiennes facilite le passage d’une « boîte noire » à un modèle transparent et explicable. Historiquement, les MMM traditionnels étaient souvent perçus comme des « boîtes noires » opaques fournies par des prestataires tiers, manquant de transparence quant à leurs méthodologies sous-jacentes. ELIYA’s fully Bayesian approach favorise la transparence en permettant aux data scientists et aux équipes marketing de comprendre précisément comment les modèles fonctionnent. En outre, elles permettent d’intégrer des « connaissances a priori » ou des convictions d’experts, pouvant inclure des insights précieux issus du MTA ou de tests d’incrémentalité. Cette intégration rend les modèles plus interprétables et plus adaptables au contexte métier spécifique de Sainsbury’s.

3. Plan de mise en œuvre par phases pour la capacité MMM

Construire une capacité MMM unifiée est une entreprise complexe qui nécessite une approche structurée, par phases. Ce plan met l’accent sur la préparation des données, le développement itératif des modèles et une intégration opérationnelle fluide.

3.1. Phase 1 : socle de données et harmonisation

La pierre angulaire de la Unified Marketing Measurement (UMM) est la mise en place d’un pipeline de données robuste et unifié. Cela implique de créer un référentiel de données centralisé qui normalise à la fois les données online et offline, permettant une intégration fluide dans les modèles MMM et MTA. Ce pipeline doit être conçu pour collecter et intégrer des données provenant d’un large éventail de sources :

• Données de ventes agrégées : Les chiffres de ventes historiques sont fondamentaux pour le MMM afin de comprendre les résultats globaux de l’entreprise, les tendances à long terme et le volume de ventes de base.
• Journaux d’impressions et données de clickstream : Les impressions publicitaires digitales détaillées, les clics, les vues vidéo et des données complètes d’interaction utilisateur sont essentiels à l’analyse granulaire du MTA des parcours clients et à l’attribution des points de contact digitaux.
• Données clients first-party (données de carte de fidélité) : Les données issues des programmes de fidélité, tels que Nectar de Sainsbury’s, offrent des insights exceptionnellement riches sur les préférences clients, les comportements d’achat et les tendances globales. Cela représente un actif unique et puissant pour les supermarchés britanniques, fournissant des données au niveau utilisateur conformes à la confidentialité, capables de relier efficacement les comportements clients online et offline.
• Données POS en magasin : Les données de point de vente (POS) fournissent des informations essentielles sur les ventes en magasin, l’efficacité des promotions et la performance des produits. Les intégrer aux données digitales est indispensable pour obtenir une vision véritablement omnicanale du parcours client et de l’impact marketing.
• Données d’exposition aux médias imprimés : Les données relatives aux prospectus imprimés, aux publicités dans les journaux et aux autres canaux médias traditionnels sont souvent négligées par les modèles MTA orientés digital. MMM peut les intégrer efficacement, et des mécanismes de suivi spécifiques (p. ex., QR codes, URLs personnalisées) peuvent établir un lien entre l’exposition print et les actions digitales.
• Facteurs externes : Les données sur la saisonnalité, les conditions économiques dominantes, l’activité des concurrents, les jours fériés et même les tendances météorologiques locales sont cruciales, car elles influencent fortement les ventes et sont déterminantes pour la précision et la robustesse de MMM.

La gestion de la qualité des données et la standardisation sont primordiales à cette étape, car des données de haute qualité constituent le socle de MMM. Cela nécessite la mise en place de protocoles rigoureux de collecte, de nettoyage et de standardisation des données. Nous supposons que cela est réalisé par l’équipe interne d’ingénierie des données de Sainsbury’s. Voici toutefois les aspects clés :

• Définir des métriques mesurables : Établir clairement ce qui constitue la qualité des données et fixer des objectifs spécifiques et mesurables en matière d’exactitude et d’exhaustivité des données.
• Standardiser les formats de données : Harmoniser des formats et des sources de données hétérogènes afin d’assurer la cohérence sur l’ensemble du jeu de données. C’est particulièrement essentiel pour permettre des comparaisons cross-canal précises.
• Nettoyage et validation automatisés des données : Mettre en œuvre des processus permettant d’identifier et de corriger automatiquement les erreurs, de supprimer les doublons et de garantir l’exhaustivité et l’exactitude des données. Des algorithmes d’IA/ML peuvent considérablement rationaliser ces processus chronophages.
• Cadre de gouvernance des données : Établir une propriété claire des données, définir les rôles et responsabilités sur l’ensemble du cycle de vie des données, et s’assurer que des mesures robustes de sécurité et de conformité en matière de confidentialité sont en place.

3.2. Phase 2 : Développement et calibration du modèle

Cette phase se concentre sur la construction technique et l’affinage des modèles de mesure. Elle commence par la création de modèles MMM robustes, en s’appuyant sur des techniques bayésiennes hiérarchiques avancées. Les méthodes bayésiennes sont particulièrement recommandées pour leur capacité à gérer les incertitudes inhérentes, à intégrer des connaissances a priori (p. ex., issues d’expériences ou de données d’attribution) dans le modèle, et à produire des estimations de ROI plus fiables même avec des données limitées.

Les modèles hiérarchiques peuvent renforcer davantage cette approche en permettant l’analyse des performances selon différentes régions ou catégories de produits, facilitant l’apprentissage partagé tout en tenant compte des spécificités locales du marché. Ces modèles doivent également intégrer des facteurs non médias tels que la saisonnalité, les tendances économiques, les jours fériés et les actions des concurrents afin d’attribuer correctement l’impact sur les ventes et d’isoler le véritable effet du marketing. Par ailleurs, des concepts comme adstock (l’effet différé des médias) ainsi que la saturation ou les rendements décroissants sont essentiels pour modéliser avec précision l’efficacité média et identifier les niveaux d’investissement optimaux.

Parallèlement, les modèles MTA existants seront examinés et améliorés afin de s’aligner sur les objectifs d’une mesure unifiée. Cela peut impliquer une transition d’approches algorithmiques plus simples vers des modèles d’attribution plus sophistiqués, pilotés par les données, qui utilisent le machine learning pour analyser les interactions réelles des utilisateurs et attribuer le crédit plus précisément.

Un élément critique de cette phase est la mise en œuvre de techniques de calibration rigoureuses. Ce processus est essentiel pour aligner les résultats de MMM et de MTA et garantir la cohérence entre les différentes perspectives de mesure.

Des tests d’incrémentalité, via des expériences contrôlées telles que des geo-experiments, seront menés afin de déterminer le véritable impact incrémental de campagnes spécifiques. Les résultats de ces expériences serviront de ground truth pour calibrer et valider à la fois les modèles MMM et MTA. Des facteurs de calibration issus de ces tests seront appliqués pour ajuster les règles d’attribution dans MTA et pour multiplier les résultats de MMM, rapprochant ainsi les modèles et résolvant les écarts.

Du snapshot à l’apprentissage dynamique, cette phase transforme MMM traditionnel. La calibration, via des mises à jour fréquentes et un apprentissage continu, garantit que les modèles restent à jour. Cette approche itérative, combinée à l’IA/ML et aux méthodes bayésiennes, permet une adaptation dynamique à l’évolution des dynamiques de marché, des comportements des consommateurs et des changements concurrentiels. Cette agilité apporte une compréhension rapide, pertinente et précise dans l’environnement retail au rythme soutenu.

3.3. Phase 3 : Opérationnalisation, prévision et optimisation

La phase finale se concentre sur l’opérationnalisation de la nouvelle capacité MMM, en rendant ses insights accessibles et actionnables pour les équipes internes comme pour les annonceurs externes. ELIYA travaillera avec l’équipe produit de Sainsbury’s pour déployer le modèle MMM en production et l’intégrer au dashboard existant.

Un livrable clé de cette phase consiste à permettre une planification de scénarios robuste et une allocation budgétaire dynamique. La capacité MMM doit prendre en charge des tests de scénarios WHAT-IF, permettant aux utilisateurs de prédire l’impact de différentes allocations budgétaires et stratégies marketing sur les résultats business. Cette fonctionnalité va au-delà du reporting statique vers l’analytique prescriptive, en permettant une optimisation dynamique des dépenses marketing afin de maximiser le retour sur dépenses publicitaires (ROAS) et d’atteindre des objectifs business spécifiques.

La mise en place d’une boucle d’apprentissage et d’amélioration continue est également primordiale. Cela implique d’implémenter un mécanisme de feedback où la performance du modèle est surveillée en continu, validée par rapport aux résultats réels et affinée sur la base de nouvelles données et de l’évolution des dynamiques de marché. Ce processus itératif garantit que les modèles restent pertinents, précis et fiables.

Cette phase représente une transition cruciale « Des insights à une intelligence actionnable ». Il ne suffit pas de générer de la compréhension ; celle-ci doit être actionnable et accessible aux annonceurs. Cela nécessite de traduire des résultats de modèles complexes en recommandations claires et concises pour l’allocation budgétaire et les ajustements de campagne. En fournissant des recommandations prescriptives claires et des outils conviviaux de planification de scénarios, le supermarché peut permettre à ses partenaires annonceurs d’optimiser efficacement leurs investissements en retail media, générant des résultats business tangibles et consolidant la proposition de valeur du réseau de retail media.

4. Résultats commerciaux attendus et création de valeur

La mise en œuvre de la capacité MMM unifiée devrait générer des bénéfices commerciaux significatifs, quantifiables à travers l’amélioration des performances des canaux, de meilleurs résultats financiers et le renforcement des relations avec les annonceurs.

4.1. Amélioration des performances des canaux et mesure du ROI

Le cadre unifié fournira une compréhension précise des ventes incrémentales générées par chaque canal de retail media, y compris les plateformes en ligne, les promotions en magasin, les médias imprimés et les initiatives de programme de fidélité. Cela va au-delà d’une simple corrélation pour établir un impact causal. Cette capacité permet une mesure précise du ROI sur l’ensemble du mix média.

Cette capacité se traduit par Maximiser chaque euro publicitaire. Avec une compréhension claire des ventes incrémentales et des points de rendements décroissants, les annonceurs peuvent éviter les dépenses inutiles. Cela se traduit directement par une meilleure efficacité marketing et un retour sur dépenses publicitaires (ROAS) plus élevé. La capacité à « maximiser chaque euro publicitaire » devient un résultat concret et mesurable. Pour les annonceurs, cela signifie une amélioration substantielle de l’efficience et de l’efficacité de leurs dépenses en retail media, conduisant à un ROAS de campagne plus élevé et à de meilleurs résultats commerciaux globaux.

4.2. Prévision précise et allocation dynamique des budgets

Les modèles MMM avancés, rigoureusement calibrés à l’aide de tests d’incrémentalité, offriront de solides capacités de prévision des performances marketing futures et des résultats de ventes. Cela fait passer le supermarché et ses annonceurs d’une posture réactive à une prise de décision proactive, pilotée par les données.

Le cadre fournira des recommandations fondées sur les données pour une allocation optimale des budgets sur l’ensemble des canaux et des campagnes. Cela garantit que les investissements sont alignés sur des objectifs commerciaux spécifiques et sur les retours attendus. L’accent sera mis sur l’orientation des dépenses marketing vers les canaux qui génèrent le maximum de ventes incrémentales. La capacité à exécuter des scénarios WHAT-IF permettra aux annonceurs d’explorer différents plans budgétaires et de comparer leur impact potentiel, afin de prendre des décisions d’investissement plus sûres et plus stratégiques.

4.3. Renforcement des partenariats avec les annonceurs et croissance du retail media

En fournissant une vision unifiée et calibrée de l’efficacité marketing, le distributeur offrira aux annonceurs des données transparentes et cohérentes. Cela réduira significativement les conflits liés à des sources de données disparates et renforcera la confiance. Cela répond directement aux problèmes de « manque de transparence » et « d’incohérence » qui prévalent dans le paysage actuel du retail media.

Le ROI démontrable et précis ainsi que les voies d’optimisation claires apportés par la nouvelle capacité inciteront les annonceurs à augmenter leurs dépenses au sein du réseau de retail media (RMN). Cela contribue directement à la croissance et à la rentabilité du RMN du distributeur. En outre, la nature respectueuse de la vie privée de MMM et la capacité intrinsèque du cadre à s’adapter à un monde sans cookies, offrant une plus grande robustesse qu’une approche uniquement basée sur le MTA.

En offrant des capacités de mesure avancées et unifiées, le distributeur peut rehausser le rôle de la mesure et se positionner comme un partenaire stratégique qui aide activement les annonceurs à atteindre leurs objectifs commerciaux plus larges. Cela transforme la relation au-delà du simple placement publicitaire en un partenariat collaboratif, piloté par les données.

Ce changement stratégique permettra non seulement de sécuriser les relations existantes avec les annonceurs, mais aussi d’attirer de nouveaux annonceurs sophistiqués qui recherchent des capacités robustes de mesure et d’optimisation. En fin de compte, cela transforme le RMN en un composant à forte valeur ajoutée et indispensable des écosystèmes marketing des marques, stimulant une croissance durable des revenus pour le distributeur.