Mesurer pour mieux décider dans un monde en transition post‑cookie

Dans un monde post-cookie, tests incrémentaux, attribution sans cookie et Marketing Mix Modeling s'imposent pour mesurer et optimiser efficacement les campagnes.

Le marketing digital connaît une transformation profonde, même après la décision de Google début 2025 de maintenir les cookies tiers sur Chrome. En réalité, plus de 60% des sessions ne permettent plus leur dépôt, bloqués par les navigateurs ou refusés par les internautes. Cette technologie, longtemps utile à la mesure et au ciblage, devient obsolète dans cet écosystème.

La mesure reste pourtant un levier essentiel pour optimiser les budgets marketing. Pour accompagner cette évolution, des solutions alternatives éprouvées existent déjà, qu’il est urgent d’adopter. Trois approches se distinguent : les tests incrémentaux, la CookieLess Attribution (CLA) et le Marketing Mix Modelling (MMM).

Les tests incrémentaux, pour identifier la variante la plus performante

Inspirés des méthodes médicales, les tests A/B consistent à comparer deux groupes : un groupe témoin et un groupe exposé à une variation (nouvelle publicité, design de page, etc.). Cette approche permet de mesurer l’impact réel d’un changement sur les indicateurs clés. Autrefois basés sur les cookies pour constituer les groupes, ces tests utilisent désormais des critères géographiques ou comportementaux. Couplés au machine learning, ils offrent une mesure fiable et prédictive de l’efficacité d’une campagne, sans dépendre des traceurs.

La CookieLess Attribution (CLA), pour mieux comprendre le parcours de conversion

Les modèles d’attribution aident à identifier les interactions marketing ayant conduit à une conversion (achat, inscription ou toute autre action souhaitée). Mais les approches traditionnelles, comme le post-clic ou le post-view, sont limitées : la première ignore les autres points de contact, la seconde dépend fortement des cookies tiers. La CookieLess Attribution (CLA) propose une alternative plus complète et indépendante. Elle s’appuie sur la modélisation par équations structurelles (SEM), une méthode issue des sciences sociales pendant les années 1980, pour analyser l’effet direct et indirect de chaque canal sur la conversion. Cette approche permet de reconstituer le parcours utilisateur sans cookies, tout en offrant une vision globale et précise des leviers réellement efficaces.

Le Marketing Mix Modeling (MMM), pour prendre les bonnes décisions stratégiques

Le débat autour de la fin des cookies tiers a remis en lumière le Marketing Mix Modeling (MMM), une méthode d’analyse éprouvée depuis des décennies. Elle permet aux entreprises d’évaluer l’impact réel de leurs actions marketing sur les ventes et d’optimiser la répartition de leurs budgets entre les différents canaux. En croisant canaux payants et organiques avec des facteurs contextuels (promotions, saisonnalité, concurrence), le MMM fournit des recommandations précises sur le rôle du branding et les seuils d’exposition nécessaires. 

À budget équivalent, cette approche a permis par exemple à 24S, la plateforme e-commerce Mode & Luxe du groupe LVMH, d’augmenter son chiffre d’affaires marketing de +8,8 %, démontrant la pertinence du MMM dans un contexte de mesure de plus en plus complexe. L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.  L’analyse a également permis une réallocation plus fine des investissements média dans le temps, avec des scénarios ajustés aux spécificités de chaque marché. Cette démarche a contribué à renforcer l’efficacité des leviers activés tout en respectant les standards d’image et de performance attendus dans l’univers du luxe.

Contrairement aux modèles d’attribution qui analysent des actions ponctuelles, le MMM offre une vision globale et long terme, essentielle pour piloter une stratégie durable. Mais pour garantir la fiabilité des analyses, la mesure doit être menée de façon indépendante, par des tiers extérieurs aux plateformes, afin d’éviter les biais et affiner les méthodologies.

La combinaison des approches

Les solutions d’incrémentalité, de MMM, et, plus profondément, la stratégie d’incrémentalité et son fonctionnement, commencent à être bien compris par le marché. Il reste cependant un point d’ombre : entre tests d’incrémentalité, attribution, et MMM. Ces trois solutions donnent différents résultats à une même question. La réponse admise est de les prioriser et de choisir, entre les réponses, la méthode la plus adaptée, selon sa question.