Le marketing mix modeling (MMM) est une méthode d’analyse statistique qui permet de mesurer l’impact de différents leviers marketing (mix marketing) sur les ventes et de prévoir l’effet de futurs scénarios. Il s’agit d’un outil puissant pour optimiser le retour sur investissement (ROI) des dépenses marketing et ajuster la stratégie en fonction des objectifs de performance.
Mais comment fonctionne le marketing mix modeling ? Quels sont ses avantages et ses limites ? Comment le mettre en œuvre efficacement dans votre entreprise ? C’est ce que nous allons voir dans cet article complet et pratique, qui vous donnera les clés pour booster vos résultats avec le marketing mix modeling.
Qu’est-ce que le marketing mix modeling ?
Le concept de marketing mix a été développé par Neil Borden en 1949, qui a identifié les différents éléments qui composent la stratégie marketing d’une entreprise. Il a été repris par E. Jerome McCarthy, qui a proposé les 4 P du marketing : produit, prix, promotion et place (distribution). Ces 4 P représentent les variables sur lesquelles le marketer peut agir pour influencer la demande et les ventes.
Mais comment savoir quel est l’impact réel de chaque variable sur les ventes ? C’est là qu’intervient le marketing mix modeling, qui est une technique d’économétrie basée sur des modèles de régression multivariée. Le principe est de collecter des données historiques sur les ventes et les activités marketing, ainsi que sur les facteurs externes qui peuvent affecter la demande (saisonnalité, concurrence, conjoncture économique, etc.), et de les analyser à l’aide d’un logiciel spécialisé. Le logiciel va alors estimer les coefficients de chaque variable explicative sur la variable à expliquer (les ventes), en contrôlant pour les autres variables.
Le résultat est un modèle mathématique qui permet de quantifier la contribution de chaque levier marketing aux ventes, ainsi que leur élasticité (c’est-à-dire la variation des ventes en fonction d’une variation du levier). Le modèle permet également de simuler l’effet de différents scénarios sur les ventes, en modifiant les valeurs des variables marketing. Ainsi, le marketer peut tester différentes hypothèses et optimiser son mix marketing pour maximiser son ROI.
Quels sont les avantages du marketing mix modeling ?
Le marketing mix modeling présente plusieurs avantages pour les entreprises qui souhaitent améliorer leurs performances :
- Il permet de mesurer l’efficacité des actions marketing sur les ventes, en isolant leur impact des autres facteurs. Cela permet de savoir quels sont les leviers les plus rentables et ceux qui sont sous-performants.
- Il permet de comparer l’efficacité des différents canaux et supports de communication, en tenant compte de leurs spécificités (fréquence, portée, coût, etc.). Cela permet d’optimiser l’allocation des budgets entre les médias online et offline.
- Il permet d’évaluer l’impact des facteurs externes sur les ventes, tels que la concurrence, la météo, la réglementation, etc. Cela permet d’anticiper les opportunités et les menaces du marché et d’adapter la stratégie en conséquence.
- Il permet de prévoir l’évolution des ventes en fonction de différents scénarios de dépenses marketing. Cela permet de planifier les actions à court et à long terme et de définir des objectifs réalistes.
- Il permet de générer des insights actionnables pour améliorer la performance du mix marketing. Cela permet de définir des recommandations concrètes pour ajuster les variables du mix (produit, prix, promotion, place) et maximiser le retour sur investissement.
Quelles sont les limites du marketing mix modeling ?
Le marketing mix modeling n’est pas une science exacte et comporte certaines limites qu’il faut prendre en compte :
- Il repose sur des données historiques, qui peuvent ne pas refléter la situation actuelle ou future du marché. Il faut donc actualiser régulièrement le modèle et le valider avec des données récentes.
- Il nécessite des données de qualité, fiables, complètes et homogènes, ce qui n’est pas toujours facile à obtenir. Il faut donc vérifier la pertinence et la cohérence des données utilisées pour le modèle.
- Il est sensible aux hypothèses et aux choix méthodologiques, qui peuvent influencer les résultats. Il faut donc être transparent sur les critères de sélection des variables, les méthodes d’estimation, les tests statistiques, etc.
- Il ne prend pas en compte les effets non quantifiables ou difficiles à mesurer, tels que l’image de marque, la fidélité, la satisfaction, etc. Il faut donc compléter le modèle par d’autres méthodes d’évaluation qualitatives ou comportementales.
- Il ne permet pas de mesurer l’effet individuel des actions marketing sur chaque client ou segment de clientèle. Il faut donc le coupler avec d’autres techniques d’analyse plus fines, telles que l’attribution ou le customer lifetime value.
Comment mettre en œuvre le marketing mix modeling ?
Pour mettre en œuvre le marketing mix modeling, il faut suivre les étapes suivantes :
- Définir l’objectif du modèle : quels sont les indicateurs de performance à mesurer (ventes, chiffre d’affaires, marge, etc.) ? Quelle est la période d’analyse ? Quel est le niveau de granularité souhaité (global, régional, local) ?
- Collecter les données nécessaires : quelles sont les variables marketing à inclure dans le modèle (produit, prix, promotion, place) ? Quelles sont les sources de données disponibles (interne, externe) ? Quelle est la fréquence et la qualité des données ?
- Construire le modèle : quelle est la méthode d’estimation à utiliser (régression linéaire, logistique, etc.) ? Quels sont les critères de validation du modèle (significativité, ajustement, etc.) ? Quels sont les tests à réaliser pour vérifier les hypothèses du modèle (normalité, multicollinéarité, autocorrélation, etc.) ?
- Analyser les résultats : quels sont les coefficients estimés pour chaque variable marketing ? Quelle est leur élasticité et leur contribution aux ventes ? Quels sont les effets directs et indirects des actions marketing ? Quels sont les effets à court et à long terme ?
- Simuler des scénarios : quels sont les scénarios à tester en fonction des objectifs de performance ? Quel est l’impact des variations des variables marketing sur les ventes ? Quel est le scénario optimal pour maximiser le ROI ?
- Générer des recommandations : quelles sont les actions à mettre en œuvre pour améliorer la performance du mix marketing ? Quels sont les leviers à renforcer ou à réduire ? Quels sont les budgets à allouer entre les différents canaux et supports ?
Conclusion
Le marketing mix modeling est un outil puissant pour mesurer et optimiser l’efficacité des actions marketing sur les ventes. Il permet de quantifier la contribution de chaque levier marketing aux ventes, de comparer l’efficacité des différents canaux et supports de communication, d’évaluer l’impact des facteurs externes sur les ventes, de prévoir l’évolution des ventes en fonction de différents scénarios de dépenses marketing et de générer des insights actionnables pour améliorer la performance du mix marketing.
Mais le marketing mix modeling n’est pas une science exacte et comporte certaines limites qu’il faut prendre en compte. Il repose sur des données historiques, qui peuvent ne pas refléter la situation actuelle ou future du marché. Il nécessite des données de qualité, fiables, complètes et homogènes, ce qui n’est pas toujours facile à obtenir. Il est sensible aux hypothèses et aux choix méthodologiques, qui peuvent influencer les résultats. Il ne prend pas en compte les effets non quantifiables ou difficiles à mesurer, tels que l’image de marque, la fidélité, la satisfaction, etc. Il faut donc compléter le modèle par d’autres méthodes d’évaluation qualitatives ou comportementales.
- Il ne permet pas de mesurer l’effet individuel des actions marketing sur chaque client ou segment de clientèle. Il faut donc le coupler avec d’autres techniques d’analyse plus fines, telles que l’attribution ou le customer lifetime value.
Comment mettre en œuvre le marketing mix modeling ?
Pour mettre en œuvre le marketing mix modeling, il faut suivre les étapes suivantes :
- Définir l’objectif du modèle : quels sont les indicateurs de performance à mesurer (ventes, chiffre d’affaires, marge, etc.) ? Quelle est la période d’analyse ? Quel est le niveau de granularité souhaité (global, régional, local) ?
- Collecter les données nécessaires : quelles sont les variables marketing à inclure dans le modèle (produit, prix, promotion, place) ? Quelles sont les sources de données disponibles (interne, externe) ? Quelle est la fréquence et la qualité des données ?
- Construire le modèle : quelle est la méthode d’estimation à utiliser (régression linéaire, logistique, etc.) ? Quels sont les critères de validation du modèle (significativité, ajustement, etc.) ? Quels sont les tests à réaliser pour vérifier les hypothèses du modèle (normalité, multicollinéarité, autocorrélation, etc.) ?
- Analyser les résultats : quels sont les coefficients estimés pour chaque variable marketing ? Quelle est leur élasticité et leur contribution aux ventes ? Quels sont les effets directs et indirects des actions marketing ? Quels sont les effets à court et à long terme ?
- Simuler des scénarios : quels sont les scénarios à tester en fonction des objectifs de performance ? Quel est l’impact des variations des variables marketing sur les ventes ? Quel est le scénario optimal pour maximiser le ROI ?
- Générer des recommandations : quelles sont les actions à mettre en œuvre pour améliorer la performance du mix marketing ? Quels sont les leviers à renforcer ou à réduire ? Quels sont les budgets à allouer entre les différents canaux et supports ?
Conclusion
Le marketing mix modeling est un outil puissant pour mesurer et optimiser l’efficacité des actions marketing sur les ventes. Il permet de quantifier la contribution de chaque levier marketing aux ventes, de comparer l’efficacité des différents canaux et supports de communication, d’évaluer l’impact des facteurs externes sur les ventes, de prévoir l’évolution des ventes en fonction de différents scénarios de dépenses marketing et de générer des insights actionnables pour améliorer la performance du mix marketing.
Mais le marketing mix modeling n’est pas une science exacte et comporte certaines limites qu’il faut prendre en compte. Il repose sur des données historiques, qui peuvent ne pas refléter la situation actuelle ou future du marché. Il nécessite des données de qualité, fiables, complètes et homogènes, ce qui n’est pas toujours facile à obtenir. Il est sensible aux hypothèses et aux choix méthodologiques, qui peuvent influencer les résultats. Il ne prend pas en compte les effets non quantifiables ou difficiles à mesurer, tels que l’image de marque, la fidélité, la satisfaction, etc. Il ne permet pas de mesurer l’effet individuel des actions marketing sur chaque client ou segment de clientèle.
C’est pourquoi il est important de compléter le marketing mix modeling par d’autres méthodes d’analyse plus fines et plus qualitatives, telles que l’attribution ou le customer lifetime value. Ces méthodes permettent de mieux comprendre le comportement et les préférences des clients, ainsi que leur réaction aux actions marketing. Elles permettent également de personnaliser le mix marketing en fonction des segments de clientèle et des parcours d’achat.
Si vous souhaitez mettre en place le marketing mix modeling dans votre entreprise, vous pouvez faire appel à une agence de marketing digital spécialisée dans ce domaine. Une agence marketing digital vous accompagnera dans la collecte et l’analyse des données, la construction et la validation du modèle, la simulation et l’optimisation des scénarios, et la génération des recommandations. Une agence marketing digital vous aidera également à intégrer le marketing mix modeling dans votre stratégie globale de marketing digital, en tenant compte de vos objectifs, de votre marché, de votre cible et de votre budget.
