Ajustez vos media mix modeling pour prendre des décisions basées sur les données
En tant que directeur du marketing, vous êtes chargé de veiller à ce que votre budget soit investi de la manière la plus efficace et la plus efficiente, ce qui se traduit finalement par un meilleur ROI et un plus grand succès pour l’entreprise. L’un des meilleurs moyens d’y parvenir est d’utiliser le media mix modeling (MMM). Il s’agit d’une technique statistique utilisée pour optimiser le budget média et optimiser les campagnes marketing. Le MMM utilise des données historiques pour mesurer l’impact des campagnes passées, analyser les résultats et identifier ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Avec le MMM, les spécialistes du marketing peuvent identifier les canaux les plus performants, mesurer le retour sur investissement de chaque canal et déterminer le budget optimal à allouer à chaque canal.
Ce que vous pouvez réaliser avec le media mix modeling
Le media mix modeling (MMM) peut être utilisée pour prendre des décisions basées sur les données concernant les futurs investissements dans les médias.
Évaluer l’impact des canaux publicitaires les uns sur les autres
Les MMM fournissent des informations sur la manière dont les modifications apportées à un domaine peuvent avoir un impact sur les performances d’un autre canal. En combinant les données de toutes les sources, y compris les campagnes médiatiques télévisées, radiophoniques, imprimées et numériques, les modèles vous permettent d’identifier les canaux qui ont le plus d’influence sur les ventes et autres KPI. Cela vous aide à comprendre où investir au mieux votre budget marketing pour un rendement maximal et à évaluer avec précision l’efficacité de chaque canal dans le cadre d’une stratégie globale.
Mesurer l’influence de la publicité des concurrents
Les MMM peuvent fournir des informations sur la manière d’allouer les ressources plus efficacement sur différents canaux et campagnes. Ils permettent d’évaluer les campagnes passées, d’identifier les canaux et les activités les plus performants, ainsi que de fournir des informations sur la manière dont les campagnes futures doivent être structurées pour maximiser leur retour sur investissement. Comme ils sont capables d’évaluer plusieurs variables de campagne simultanément, ils peuvent aider à identifier les corrélations inattendues entre des éléments tels que le type de promotion qui pourraient aider dans les futurs efforts de planification.
Prévoyez les résultats de vos campagnes
Découvrez les synergies entre les canaux média
Les MMM vous permettent de mieux comprendre comment les modifications de votre mix marketing entraînent une modification du volume des ventes, des revenus et des bénéfices pour les produits ou services. Grâce à cette compréhension, vous pouvez déterminer quelle combinaison de canaux médiatiques est la plus efficace pour augmenter le ROI des activités marketing. Par exemple, un MMM peut indiquer que dépenser plus en publicités display entraînera une augmentation de la notoriété de la marque, mais également suggérer qu’il y a un retour décroissant car un budget supplémentaire est dépensé en publicités display. Ce type d’informations aide les responsables marketing à répartir plus efficacement leurs budgets sur différents types de médias et leur permet d’identifier les synergies potentielles entre les canaux afin de maximiser l’efficacité de leurs efforts.
Comment créer des media mix modeling avancés
1. Recueillir et utiliser des données de grande qualité
Lors de la création d’un MMM avancé, il est essentiel que vos données soient exactes. Les données doivent provenir de sources auxquelles vous pouvez faire confiance, notamment votre propre base de données Analytics, des études de marché ou des sources spécifiques à votre secteur qui ont fait leurs preuves en matière de fiabilité.
Une fois que vous aurez accès aux données nécessaires, nous analyserons leur fiabilité afin d’obtenir des informations et de commencer à construire les modèles. Un MMM robuste doit être capable d’extraire des informations précieuses des données telles que les tendances du comportement des consommateurs ou des conditions économiques, ou les corrélations entre les tactiques de marketing et les résultats des ventes.
2. Tenez compte du parcours client
Lors de la création de media mix modeling avancé, il est important que nous prenions en compte l’intégralité du parcours client afin de rendre vos modèles précis. Cela signifie prendre en compte tous les points de contact qu’un client a avec votre marque, de la notoriété et de l’intérêt jusqu’à l’achat et au-delà. En comprenant comment chacun de ces points de contact contribue à l’expérience client globale, nous pouvons créer un modèle qui prédit avec précision l’impact des changements apportés à votre mix marketing sur le comportement des clients.
3. Alignez votre MMM avec la structure de votre entreprise
Les MMM fusionnent les perspectives des médias et de l’entreprise dans un modèle unique pour fournir une compréhension holistique des facteurs qui contribuent à la croissance de votre entreprise et qui ont un impact sur celle-ci. En tant que tel, votre MMM doit être adapté à votre modèle d’entreprise en reflétant avec précision les variables média et non média qui sont en jeu dans le contexte de votre entreprise. Nous utiliserons une méthodologie respectant les normes du secteur qui sous-tendra la construction de vos modèles.
4. Tirez parti de l'IA
L’un des plus gros problèmes avec un MMM traditionnel est qu’il a un degré élevé de préjugé humain. D’un autre côté, modéliser chaque jour ou chaque semaine prend du temps et n’est pas réalisable en équipe. Vous devriez plutôt automatiser votre code et vos techniques grâce à l’utilisation de notre technologie AITA afin qu’ils puissent être facilement mis à l’échelle.
5. Assurez la flexibilité
Pour éviter de sur-ajuster les données ou de sélectionner la mauvaise variable, nous utiliserons des techniques de régularisation standard telles que le lasso ou la régression de crête pour améliorer la précision des capacités prédictives du modèle. Pour cette raison, nos modèles offrent plus de flexibilité avec des détails accrus et des résultats robustes. Notre objectif est de trouver un équilibre entre les variables analytiques et commerciales pour une compréhension intuitive de votre marché.