Comment déployer un projet de Marketing Mix Modeling

Dans un environnement commercial en rapide évolution, le déploiement d’un projet de Marketing Mix Modeling (MMM) est donc un enjeu important pour les entreprises désireuses d’affiner leur stratégie marketing à travers une analyse approfondie. Ce processus complexe nécessite une coordination étroite entre diverses parties prenantes et repose sur une série de décisions stratégiques, allant de la définition du périmètre du projet à la sélection des outils et modèles les plus adaptés. 

Comment mettre en place un MMM ? 

Le MMM est un projet complexe qui nécessite la collaboration de différentes parties prenantes et repose sur différentes étapes clés : 

• Définir qui initie le projet 
• Identifier les équipes et les compétences nécessaires
• Déterminer le périmètre de données et le rôle de chacune des parties prenantes 
• Choisir la stack outil nécessaire pour le projet 
• Déterminer les modèles à tester et / ou développer 
• Préciser la période d’observation et le choix du modèle avec la meilleure véracité

Quelles équipes pour ce projet et quels rôles pour chacune d’entre elles ?

La répartition des rôles peut varier en fonction de la structure et des ressources de l’organisation, mais une coopération étroite est fondamentale pour le succès du projet.

• L’équipe marketing définit les objectifs, fournit les données, segmente la clientèle et identifie les variables clés en collaboration avec l’équipe Data. Après analyse, elle interprète les résultats pour formuler des recommandations stratégiques, orientant les futures actions marketing.
• L’équipe Data joue un rôle essentiel dans le Marketing Mix Modeling, se concentrant sur la collecte, la préparation des données, et l’élaboration de modèles prédictifs. Elle effectue des tests rigoureux et ajuste continuellement ces modèles selon les feedbacks de l’équipe marketing et les résultats des analyses, assurant ainsi l’alignement des prévisions avec les objectifs stratégiques.
• L’équipe informatique assure le support technique essentiel au projet de Marketing Mix Modeling, gérant l’infrastructure de données, développant des outils d’automatisation pour faciliter l’intégration et l’analyse des données, tout en veillant à leur sécurité.
• L’équipe finance contribue au projet de Marketing Mix Modeling en rassemblant les données financières, en assurant leur qualité et en attribuant les dépenses marketing aux différents leviers, jouant un rôle clé dans l’évaluation de l’efficacité des investissements.

Une variété de modèles possibles afin de répondre aux divers besoins 

Dans le cadre du Marketing Mix Modeling (MMM), l’exploitation de divers modèles de données se révèle essentielle pour décrypter l’impact des stratégies marketing sur les performances de vente. 

Les modèles linéaires offrent une analyse directe de l’influence des variables marketing, tandis que les modèles ARIMA apportent une compréhension des tendances et des variations saisonnières à travers l’analyse des séries temporelles. 

Les modèles de régression non linéaire sont utilisés pour aborder les relations complexes et multidimensionnelles entre les variables, enrichissant ainsi l’analyse par une précision accrue. Les modèles de médias mixtes et de réponse marketing permettent, quant à eux, d’optimiser la répartition des budgets publicitaires et de mieux comprendre les comportements des consommateurs. 

Cette diversité méthodologique assure une compréhension approfondie et nuancée des dynamiques de marché, essentielle pour guider les décisions stratégiques dans un environnement marketing de plus en plus complexe.

L’observabilité, un enjeu important pour la pertinence du MMM

Choisir la période d’observation adéquate est nécessaire dans le déploiement d’une stratégie de Marketing Mix Modeling (MMM) efficace. Cette sélection doit prendre en compte la saisonnalité pour capturer les variations annuelles, les objectifs spécifiques de l’entreprise, la disponibilité des données, la nécessité d’essais et d’ajustements, ainsi que la dynamique rapide du marché. Une année complète de données est recommandée pour les entreprises sujettes à des variations saisonnières, afin d’analyser les changements d’une saison à l’autre. 

Les objectifs à court ou long terme influencent également la durée de la période choisie, tout comme la disponibilité des données précises et complètes. Parfois, diviser la période d’observation en phases d’observation initiale et de test peut s’avérer utile pour ajuster le modèle avant son application future. Enfin, une période d’observation plus courte peut être préférée dans les secteurs à évolution rapide pour mieux refléter les tendances actuelles. En somme, la période d’observation idéale dépend de multiples facteurs et nécessite une approche flexible et adaptée aux besoins spécifiques de chaque projet de MMM.

Il n’existe pas de formule unique en ce qui concerne la période d’observation parfaite. Il faut tenir compte de différents facteurs et essayer différentes options pour identifier ce qui fonctionnera le mieux en fonction du secteur, de l’organisation et des besoins.

Comment valider le choix du modèle ? 

La validation du modèle de Marketing Mix Modeling (MMM) requiert une approche méthodique pour s’assurer de sa fiabilité et de sa pertinence dans des conditions réelles. Le processus débute avec l’entraînement du modèle sur un ensemble de données spécifique, suivi d’une évaluation minutieuse sur un jeu de données de validation pour comparer les prédictions du modèle aux résultats réels et vérifier son exactitude. La sélection de métriques de validation adéquates, telles que l’erreur quadratique moyenne (RMSE) ou le coefficient de détermination (R²), est cruciale pour mesurer la performance du modèle. En cas de performances insatisfaisantes, des ajustements peuvent être nécessaires, soit par la modification des variables, soit par le réglage des paramètres du modèle. Une documentation rigoureuse des résultats de validation et des ajustements réalisés est essentielle pour garantir la transparence et la compréhension du modèle. Enfin, un test du modèle dans l’environnement réel de l’entreprise permet d’évaluer son applicabilité et d’effectuer les derniers ajustements avant son déploiement complet.

Il est possible de tester plusieurs modèles en parallèle. Cela va permettre de choisir celui qui répondra aux attentes avec la meilleure prédiction pour ensuite l’améliorer. 

Conclusion 

Pour déployer une stratégie de MMM efficace, il est essentiel d’être à jour avec les dernières évolutions réglementaires et technologiques, de planifier méticuleusement avec une collaboration inter-fonctionnelle, et de sélectionner des modèles robustes qui puissent s’adapter aux retours d’analyses.  

Une mise en œuvre réussie repose sur la qualité des données, la précision des modèles et une application stratégique des insights pour une optimisation continue des actions marketing.

Il est nécessaire d’évaluer la pertinence d’un tel modèle pour chaque organisation. En effet, cet outil représente un coût budgétaire mais aussi humain important qui nécessite une pleine utilisation et maturité sur le sujet.