Cinq enjeux clés pour adapter ses modèles de marketing mix (MMM) en réponse à des événements imprévus

Personne n'aurait pu prédire que 2020 réserverait un tel scénario qui, non seulement, modifierait profondément les comportements des consommateurs, mais aussi perturberait le marketing au niveau mondial. Il faut se préparer à une nouvelle "normalité numérique", notamment en termes de mesure de l'efficacité des campagnes média.

Les modèles de marketing mix (MMM) prennent de plus en plus de place dans les décisions marketing et la mesure de l’efficacité. Comment alors, en réponse à ces changements, les annonceurs peuvent-ils mettre à jour leur marketing mix pour continuer à générer des enseignements utiles et faire face à une situation de crise ? 

Cette nouvelle “normalité numérique" s’est, dans un premier temps, concrétisée par une augmentation nette du temps passé sur les médias digitaux par les consommateurs. Cela pousse les marketeurs à repenser leur façon de se connecter avec ces derniers, mais aussi à bien mesurer le ROI de chacun des médias des campagnes publicitaires et non de se baser sur des proxys ou sur des intuitions. Le modèle de marketing mix est une analyse statistique, basée sur les données historiques et agrégées, qui quantifie l'impact incrémental sur les ventes et le retour sur investissement des activités marketing et non marketing. Ils permettent aux marketeurs de justifier les allocations budgétaires et d'optimiser les budgets futurs. Par ailleurs, il est important de correctement ajuster les modèles, souvent construits sur de la donnée historique, aujourd’hui remis en question par la situation sanitaire. Sur ce sujet, de nombreux leaders du secteur comme Nielsen, IRI Ekimetrics, ou encore le service analytique de Deloitte, partagent régulièrement leurs conseils.

Utiliser des modèles plus courts

Les modèles de mix marketing doivent devenir des solutions de mesures plus agiles et notamment doivent permettre de partager des résultats d'efficacité des médias les plus à jour afin d’optimiser le mix média en temps quasi réel. Raccourcir la période modélisée par rapport à la norme d'environ 2/3 ans pourrait être un moyen prometteur de rendre les modèles de mix marketing  plus performants. Ces modèles plus courts doivent contenir des granularités plus importantes : par exemple, avec des données disponibles au niveau des zones géographiques ou des magasins et sur des rythmes quotidiens plutôt que hebdomadaires ou mensuels.

Développer la récence des variables

Les plateformes digitales et le comportement des consommateurs changent rapidement. Une seule variable sur environ 3 ans et plus peut ne pas saisir avec précision l’impact réel du prochain comportement. Il y a ainsi une valeur réelle à diviser les variables mais également à affiner la modélisation en personnalisant des stocks publicitaires (comme l’Adstock de Weibull) ou en testant des variables relatant des tendances exogènes, par exemple, liées à la situation sanitaire.

Contextualiser les résultats          

La qualité d’une campagne publicitaire peut varier. Toutes les impressions n’ont pas la même valeur. Cependant, les modèles de marketing mix ne tiennent généralement pas compte de la qualité du contenu publicitaire et du type de contenu multimédia. Les annonceurs peuvent segmenter leurs campagnes selon des critères médias et créatifs sous différentes catégories (ex : faible, moyen, élevé). Cette segmentation permet de mieux comprendre l’impact de chaque type de campagne et d’avoir des recommandations actionnables pour adapter son plan média.

Calibrer et valider les modèles de marketing mix

Les informations générées à partir des modèles de marketing mix dépendent évidemment de la valeur des variables historiques. Mais comment s’assurer que ces modèles sont exacts ? Une méthode de validation consiste à comparer la valeur incrémentale présentée dans le modèle (coût incrémental par KPI) avec les études de lift de la plateforme. Une autre méthode consiste à utiliser les résultats des études de lift pour choisir des modèles. Cependant, la méthode la plus rigoureuse consiste à incorporer les résultats des études de lift dans les modèles de marketing mix.

Adapter l’optimisation et la planification des scénarios

Aujourd'hui, les comportements des consommateurs peuvent ne pas refléter des tendances à long terme. Les annonceurs doivent évaluer les résultats des périodes à forte incidence de la pandémie pour déterminer s’ils doivent les inclure dans la planification. En ce qui concerne les optimisations pendant cette période, il est important de garder à l’esprit qu’il n’y pas de solution unique. Les marques doivent procéder à des optimisations en se basant sur un ensemble d’hypothèses et de contraintes et en les révisant régulièrement pour, par exemple, prendre en compte l’évolution de la pénétration de certains canaux, notamment dans le digital.

Bien qu’ils soient des outils performants permettant d’obtenir des enseignements stratégiques, de nombreux modèles de marketing mix doivent être adaptés de façon à intégrer les perturbations et les événements imprévus. Pour veiller à ce qu’ils reflètent l’impact de tels évènements, il est essentiel de prendre en compte l’évolution des comportements des consommateurs, notamment avec un calibrage des modèles de marketing mix à l’aide de tests d’expérimentation et un ajustement de la planification des scénarios. Ces adaptations de modèles existants peuvent donc permettre non seulement de s’adapter à des phénomènes imprévus, comme la situation actuelle le prouve, mais également de prévenir et d’anticiper de futurs changements dans la société, afin d’améliorer continuellement la stratégie marketing d’une entreprise.