Comment modéliser le marketing mix pour les canaux hors ligne ?

Si votre marketing hors ligne ressemble à une boîte noire, vous n'êtes pas le seul. De nombreux directeurs généraux, directeurs du marketing et responsables de marques ont du mal à mesurer l'impact des campagnes télévisées, radiophoniques, imprimées, hors domicile et en magasin. La modélisation du mix marketing, ou MMM, change la donne. Il transforme les dépenses hors ligne en résultats mesurables sur lesquels vous pouvez agir.

Dans cet article, nous expliquons comment utiliser MMM pour les canaux hors ligne. Vous verrez clairement chaque étape et nous vous montrerons comment rendre le processus simple tout en fournissant des informations précises et exploitables.

Qu'est-ce que la modélisation du marketing mix ?

La modélisation du marketing mix est une méthode statistique permettant de mesurer la contribution des différents canaux de marketing aux ventes et au chiffre d'affaires. Contrairement à l'attribution numérique, qui suit les clics et les conversions en ligne, le MMM examine les données globales hors ligne. Il utilise l'historique des dépenses de marketing, les tendances des ventes, la tarification, les promotions, la saisonnalité et les facteurs externes pour mesurer l'impact de chaque canal.

MMM donne une image claire des campagnes qui génèrent des revenus, de celles qui sont à la traîne, et de la manière d'allouer les budgets pour obtenir le plus grand impact. Il n'est pas surprenant que le 61% des négociants américains privilégient désormais l'amélioration de la vitesse et de l'efficacité de leur MMM par rapport à d'autres améliorations de leur stratégie.

Pourquoi le MMM est-il important pour les chaînes hors ligne ?

Marketing hors ligne est toujours cruciale pour de nombreuses industries, y compris commerce de détail, CPG, automobile, et l'industrie pharmaceutique. Ces canaux ne disposent souvent pas d'un suivi aussi détaillé que les campagnes numériques. En l'absence de mesures appropriées, les spécialistes du marketing peuvent :

• Dépense excessive sur les canaux peu performants.
• Mal évaluer les effets saisonniers ou régionaux.
• Ne pas profiter des synergies entre les canaux.

MMM résout ces problèmes en fournissant des informations fondées sur des données. Il aide les spécialistes du marketing à planifier et à créer des budgets de marketing et des campagnes en toute confiance. Par exemple, vous pouvez mesurer comment un spot télévisé dans une ville spécifique génère des ventes en magasin. Ou encore voir comment la publicité extérieure fonctionne avec la radio pour renforcer la notoriété de la marque.

Étape 1 : Collecte de données exactes

La base de tout MMM réussi est constituée de données fiables et complètes. Pour les canaux hors ligne, vous devez rassembler :

• Dépenses de marketing : Suivre tous les investissements dans la télévision, publicités radiophoniques, publicité imprimée, Les activités de l'UE sont multiples : publicité, publicité extérieure, événements, parrainages et promotions en magasin.
• Données sur les ventes : Utilisez les chiffres des points de vente, les rapports sur le chiffre d'affaires et les performances au niveau des unités de stock pour mesurer les résultats.
• Facteurs externes : Inclure les conditions météorologiques, les vacances, l'activité des concurrents et les tendances économiques qui affectent le comportement des clients.
• Prix et promotions : Enregistrez les remises, les offres groupées, les programmes de fidélisation et toute modification temporaire des prix.

La cohérence est importante. Les données doivent être recueillies à intervalles réguliers, hebdomadaires ou mensuels, et couvrir idéalement une période d'au moins deux ans. Cela permet de saisir les modèles saisonniers et les tendances à long terme.

Étape 2 : Structurer vos données pour la modélisation

Une fois que vous avez les données, il faut les organiser pour les analyser. Concentrez-vous sur :

• Alignement temporel : Assurez-vous que tous les ensembles de données partagent les mêmes intervalles de temps. Des données mal alignées peuvent conduire à des résultats inexacts.
• Catégorisation des canaux : Répartissez les dépenses de marketing par canal et sous-canal. Par exemple, divisez la télévision par réseau ou la radio par région.
• Transformation des données : Normaliser les données de vente, les ajuster à l'inflation et traiter les valeurs manquantes. Des données propres sont la clé d'une modélisation précise.

Des données correctement structurées réduisent les biais et vous donnent plus de confiance dans vos résultats.

Étape 3 : Choisir la bonne approche de modélisation

Le MMM utilise différentes techniques statistiques. Les plus courantes sont les suivantes :

• Régression linéaire : Simple et facile à comprendre. Le mieux est que les canaux agissent de manière indépendante.
• Modèles hiérarchiques : Gérer les données imbriquées, comme les campagnes menées dans plusieurs régions ou magasins.
• Modèles bayésiens : Fournir des estimations probabilistes et montrer l'incertitude. Utile pour les prévisions et la planification de scénarios.

Le choix de la méthode dépend de votre activité, de la quantité de données et de la complexité de vos campagnes hors ligne.

Étape 4 : Prise en compte des effets décalés et décroissants

Les campagnes hors ligne mettent souvent du temps à produire des résultats. Une publicité télévisée peut influencer les achats pendant plusieurs semaines, tandis que les publicités imprimées ont un impact lent. Deux concepts importants permettent d'appréhender ce phénomène :

• Adstock : Mesure la dégradation des effets de la publicité dans le temps, en indiquant pendant combien de temps une campagne continue à stimuler les ventes.
• Rendements décroissants : Montre le point où des dépenses supplémentaires entraînent des gains moindres.

L'inclusion de ces facteurs garantit que votre MMM reflète le comportement réel des consommateurs, et pas seulement un instantané des dépenses par rapport aux ventes.

Étape 5 : Contrôle des influences extérieures

Le marketing hors ligne fonctionne rarement seul. L'activité des concurrents, la demande saisonnière et la conjoncture économique sont autant de facteurs qui peuvent influer sur les résultats. Parfois, ces facteurs ont plus d'impact que vos campagnes. Pour obtenir des informations précises, vous devez les inclure dans votre modèle :

• Dépenses des concurrents : Incluez, dans la mesure du possible, des données sur les campagnes des concurrents. Cela vous aidera à comprendre les évolutions du marché.
• Saisonnalité : Utilisez des modèles historiques pour identifier les pics ou les creux prévisibles, comme les vacances ou les périodes de rentrée scolaire.
• Indicateurs macroéconomiques : Ajuster en fonction de l'inflation, du prix des carburants ou de la confiance des consommateurs qui affectent le comportement d'achat.

La prise en compte de ces influences permet à votre MMM de montrer l'impact réel de vos canaux hors ligne.

Étape 6 : Exécuter le modèle et interpréter les résultats

Une fois que vos données sont propres et structurées, vous pouvez lancer votre MMM. Concentrez-vous sur les résultats suivants :

• ROI par canal : Voyez quels sont les canaux hors ligne les plus rentables.
• L'incrémentalité : Comprendre combien de revenus supplémentaires chaque campagne produit au-delà de la base de référence.
• Synergies : Identifier la manière dont les canaux fonctionnent ensemble, comme par exemple la manière dont les publicités à la radio stimulent les promotions en magasin.

Pour certaines formes de marketing hors ligne, telles que le publipostage, distribution de prospectus, et EDDM, on pensait autrefois que la collecte de données et le suivi des résultats étaient difficiles, voire impossibles. Avec Oppizi, cependant, les campagnes hors ligne peuvent être suivies en temps réel en utilisant notre tableau de bord simple.

Étape 7 : Planification de scénarios et optimisation du budget

MMM ne se contente pas de regarder en arrière. Il vous aide à prendre des décisions pour l'avenir. Une fois que vous connaissez les performances de chaque canal, vous pouvez tester différents scénarios budgétaires pour trouver la stratégie la plus efficace :

• Déplacement des investissements : Augmenter les dépenses en radio dans les régions où le retour sur investissement est constamment élevé.
• Réaffectation des budgets : Réduire les campagnes d'impression peu performantes et transférer les fonds vers la télévision ou les canaux numériques plus performants.
• Tester les synergies : Essayez des campagnes combinées, telles que des publicités extérieures et des parrainages d'événements, afin de mesurer l'impact supplémentaire.

La planification de scénarios transforme le MMM en un outil permettant d'établir un budget plus intelligent et de planifier avec plus de confiance.

Étape 8 : Valider et répéter

Aucun modèle n'est parfait pour toujours. Une validation régulière permet de maintenir la précision de votre MMM au fur et à mesure que les conditions changent. Pour maintenir la fiabilité :

• Vérifier les performances : Comparer les ventes prévues aux résultats réels pour repérer les écarts.
• Rafraîchir les données : Mettez votre modèle à jour en fonction des nouvelles campagnes, de l'activité des concurrents et de l'évolution du marché.
• Réévaluer la structure : Examiner les catégories de canaux et les facteurs externes pour s'assurer que le modèle reflète vos stratégies actuelles.

La validation et l'itération permettent à votre MMM de rester aligné sur la réalité. Il donne à votre équipe la confiance nécessaire pour agir sur la base de ses recommandations.

Défis communs aux MMM hors ligne

Même avec un cadre solide, la modélisation du marketing mix pour les canaux hors ligne présente des défis qui nécessitent une attention particulière :

• Lacunes dans les données : Les campagnes hors ligne manquent souvent d'un suivi précis. Vous devrez peut-être combler les lacunes par des hypothèses raisonnables ou des approximations.
• Interactions complexes : Les canaux peuvent s'influencer mutuellement de manière inattendue, ce qui rend l'attribution plus difficile.
• Décalage dans le temps : Les résultats des campagnes hors ligne peuvent mettre des semaines ou des mois à apparaître, ce qui rend le retour sur investissement immédiat plus difficile à percevoir.
• Chocs externes : Des événements soudains, tels que le lancement de concurrents ou des changements économiques, peuvent affecter les résultats et nécessiter des ajustements du modèle.

Meilleures pratiques pour le MMM dans les canaux hors ligne

Pour tirer le meilleur parti de la modélisation du marketing mix, suivez ces bonnes pratiques :

• Maintenir des normes de données cohérentes : Suivez toutes les dépenses en détail avec une granularité hebdomadaire ou mensuelle.Segmenter par zone géographique ou par public : Les différences régionales ou démographiques révèlent souvent des opportunités cachées.
• Intégrer des facteurs externes : Inclure les jours fériés, les conditions météorologiques et l'activité des concurrents pour améliorer la précision du modèle.
• Mettre régulièrement à jour les modèles : Actualisez vos données pour qu'elles reflètent les campagnes en cours et les conditions du marché.
• Communiquer clairement les idées : Utilisez des tableaux de bord et des résumés exécutifs pour que les parties prenantes puissent agir rapidement.

Le respect de ces pratiques permet au MMM de fournir des informations pratiques que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions en toute confiance.

FAQ sur la modélisation du marketing mix pour les canaux hors ligne

Qu'est-ce que la modélisation du marketing mix (MMM) et pourquoi est-elle importante ?

Le MMM est un moyen d'analyser les données de marketing afin de déterminer quels sont les canaux qui génèrent des ventes et quelle est leur contribution. Il est particulièrement utile pour les canaux hors ligne tels que la télévision, la radio, la presse et la publicité extérieure, que le suivi numérique ne peut pas mesurer. Le MMM permet aux spécialistes du marketing de connaître le véritable retour sur investissement de tous les canaux.

En quoi le MMM diffère-t-il de l'attribution numérique ?

• L'attribution numérique permet de suivre les actions individuelles des clients à l'aide de cookies ou d'identifiants.
• MMM examine les données globales relatives aux ventes et au marketing au fil du temps.
• Il est respectueux de la vie privée, ne repose pas sur le suivi des utilisateurs et couvre à la fois les canaux en ligne et hors ligne.

Quelles sont les données nécessaires pour construire un MMM ?

Un modèle solide nécessite généralement au moins deux années de données hebdomadaires, y compris :

• Mesures des médias : Les GRP pour la télévision et la radio, le lectorat pour la presse écrite et les impressions pour la publicité extérieure.
• Données sur les entreprises : Ventes, prix, promotions et distribution.
• Facteurs externes : la saisonnalité, l'activité des concurrents et les tendances économiques.

Comment le MMM s'applique-t-il aux canaux hors ligne tels que la télévision et la radio ?

• TV : Utilise les GRP et TRP pour mesurer la portée et la fréquence.
• Radio : Modélisé au niveau du marché et ajusté en fonction des habitudes d'écoute saisonnières.Hors domicile (OOH) : Il faut que les dates d'affichage, les lieux et les estimations d'impression soient exacts.

Quels sont les principaux défis du MMM et comment les éviter ?

Les problèmes les plus courants sont la mauvaise qualité des données, l'attribution erronée de l'impact hors ligne, l'ignorance des interactions entre les canaux et l'ajustement excessif du modèle. Vous pouvez éviter ces problèmes en

• Effectuer des contrôles stricts de validation des données.
• Utiliser des techniques telles que la validation croisée et les modèles imbriqués.
• Prise en compte des effets directs et indirects de chaque canal.

Conclusion

La modélisation du mix marketing montre comment les canaux hors ligne génèrent des résultats. Avec des données précises et les bons modèles, les responsables marketing peuvent voir comment les campagnes hors ligne fonctionnent, ajuster les budgets de manière efficace et augmenter le retour sur investissement.

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