Tribune de Guilhem Bodin, Partner, Converteo
Le RGPD, la directive ePrivacy, la dépréciation des cookies tiers sur les navigateurs dominants et des taux de consentement autour de 57 % en France (selon la CNIL) rendent caduque l’ambition d’une traçabilité parfaite du parcours d’achat digital. Face à cette érosion de la mesure déterministe, le Marketing Mix Modeling (MMM) propose une alternative statistique robuste.
L’objectif du MMM n’est pas le suivi individuel, mais l’évaluation économétrique de l’impact des différents leviers marketing (publicité online et offline, promotions, prix, etc.) et de facteurs exogènes comme la saisonnalité, la concurrence, la météo, sur les résultats d’une entreprise, qu’il s’agisse de ses ventes, du trafic sur son site ou son application, ou de son acquisition de nouveaux clients. Si la promesse fondamentale – mesurer l’impact des actions marketing – semble commune, les approches pour y parvenir divergent sensiblement sur les plans méthodologique, technique et humain.
Les plateformes SaaS : un point d’entrée accessible
Le marché propose notamment des solutions logicielles en mode SaaS (Software as a Service), souvent attractives par leur facilité de prise en main et leur coût initial. Nombre d’entre elles s’appuient sur des modèles statistiques reconnus, parfois issus de bibliothèques open source (comme Robyn de Meta ou Meridian de Google). Elles offrent des interfaces ergonomiques pour visualiser les performances, principalement des campagnes digitales. Ces plateformes constituent souvent un excellent point d’entrée pour les organisations qui découvrent le MMM. Elles permettent d’obtenir rapidement une première lecture chiffrée de l’efficacité de certains investissements. Leur force réside dans cette accessibilité et la standardisation du processus.
Toutefois, le périmètre de ces plateformes SaaS se concentre fréquemment sur les données les plus aisées à collecter et à harmoniser, celles nées dans les espaces digitaux comme les dépenses publicitaires en ligne, le trafic web, les conversions. L’intégration de sources de données plus hétérogènes comme les ventes en magasin, les ruptures de stock, les contraintes logistiques, voire les facteurs macro-économiques, peut représenter un défi pour ces outils très standardisés. La valeur de ces plateformes réside alors dans la clarté de leur promesse : si leur périmètre et leurs limites sont bien définis et compris par l’utilisateur, elles offrent une première vision utile, bien que partielle, de la performance.L’approche sur-mesure : vers une compréhension contextualisée et personnalisée
Une approche alternative repose sur des modèles développés sur-mesure, généralement en partenariat avec des sociétés de conseil spécialisées qui permettent une analyse multi-sources exhaustive, permettant de répondre à des problématiques qui finissent toujours par être spécifiques à chaque entreprise. La clé de ces démarches réside dans la mobilisation d’équipes pluridisciplinaires —data scientists, experts sectoriels, experts marketing— capables de modéliser l’ensemble des facteurs pertinents pour l’entreprise.
L’analyse est intrinsèquement personnalisée : elle peut par exemple intégrer l’impact spécifique d’une grève logistique, d’une météo exceptionnelle, d’une campagne de relations publiques marquante ou d’une rupture de stock sur un produit clé. Cette approche implique un dialogue constant avec les équipes internes, une co-construction du modèle et une adaptation fine à la structure, aux outils et à l’historique de chaque client. Le choix de l’approche dépend donc étroitement de la maturité de l’entreprise, de la complexité de ses problématiques et de l’ampleur des décisions à éclairer.
Pour des enjeux stratégiques majeurs, impliquant des budgets conséquents, des arbitrages complexes entre canaux online et offline, et une diversité de sources de données, l’investissement dans une approche sur-mesure, bien que plus conséquent initialement, se justifie par la recherche d’une analyse approfondie, fiable et directement connectée aux leviers décisionnels. Inversement, pour une structure aux besoins plus ciblés, peut-être focalisée sur l’optimisation de canaux digitaux, et cherchant une première estimation pour dégrossir le sujet, une solution SaaS transparente sur ses capacités et ses limites peut constituer une première étape pertinente et pragmatique.
La maîtrise technologique nécessaire pour faire vivre la démarche
Au-delà de la méthode ou de l’outil, la finalité d’une démarche MMM est de réduire l’incertitude et de bâtir la confiance dans les résultats pour éclairer la prise de décision stratégique. Une modélisation, qu’elle émane d’une plateforme SaaS ou d’un accompagnement dédié, perd sa valeur si sa méthodologie manque de transparence, si elle est mal comprise, ou si elle repose sur un spectre de données trop restreint pour refléter fidèlement la complexité du marché. Le doute s’installe alors, freinant l’adoption des recommandations et limitant l’impact réel du MMM.
Si les plateformes SaaS offrent souvent une simplicité initiale, elles peuvent s’avérer moins flexibles pour s’insérer dans un stack data complexe. À l’inverse, les approches sur-mesure sont intrinsèquement conçues pour s’ancrer durablement dans le socle data de l’entreprise, assurant une pérennité de la démarche MMM grâce à une intégration pensée pour l’existant. Il est crucial de rappeler qu’un
MMM est un modèle statistique, une représentation simplifiée de la réalité baséesur les données disponibles et les hypothèses méthodologiques retenues. Ce n’est pas un miroir parfait ni une solution universelle. Modifier une hypothèse, une source de données ou le périmètre d’analyse peut en altérer les résultats.
Loin d’être un produit standardisé, le MMM est un dispositif d’aide à la décision stratégique qui doit être appréhendé avec discernement. In fine, le “bon” MMM n’est pas nécessairement le moins cher, le plus rapide ou le plus sophistiqué technologiquement. C’est celui dont la méthodologie est comprise, dont les limites sont claires, et dont les résultats, fiables et contextualisés, permettent de réduire l’incertitude et d’habiliter l’entreprise à agir avec lucidité et confiance.
