L’économétrie au service des décisions marketing, un cas à la fois.
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Le marketing mix modeling en pratique : ce que chaque levier a apporté, semaine après semaine, avec les intervalles qui disent quels chiffres croire. Comment lire cette analyse, et là où elle trompe. Comment cela fonctionne dans TEA.
Une étape dans le Récit de découverte et le Récit de l’efficacité média.
Dix-huit leviers. Quatre d’entre eux vous coûtent.
Chaque levier piloté du jeu de données de démonstration, trié, en unités de résultat. Ceux au-dessus de la ligne ont ajouté. Les quatre en dessous ont retranché, et ils sont montrés à leur taille réelle plutôt qu’arrondis à zéro.
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Marque britannique de café glacé, 130 semaines d’unités vendues, qui se demandait si un pic de ventes estival justifiait de tripler un nouveau programme d’influence.
Un cas composite, construit à partir du genre de fichier que nous voyons presque chaque semaine. Une marque britannique de café glacé prêt à boire, vendue en grande distribution et en proximité, environ 14 M£ au prix de détail.
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Marque e-commerce de maison et cuisine en France et en Belgique, 38 M€ par an, qui se demandait s’il fallait couper la TV parce que le dernier clic la classait dernière.
Un cas composite, construit à partir du genre de fichier que nous voyons presque chaque semaine. Une marque de maison et cuisine qui vend en ligne en France et en Belgique, environ 38 M€ de chiffre d’affaires par an et 4,2 M€ de médias : 1,6 M€ en TV, 0,9 M€ en search de marque, 0,8 M€ en search générique et 0,9 M€ en social payant.
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Un graphique de contribution est un ensemble d’estimations ponctuelles. Voici le graphique qui vous dit s’il faut y croire.
Chaque ligne est un coefficient média avec son intervalle à 95 % : ce que vaut une unité de plus de ce levier, et à quel point les données sont prêtes à s’engager sur ce chiffre.
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Marque française de matelas vendue en direct, 104 semaines de ventes et de médias, qui voulait savoir quelle part du chiffre d’affaires venait de la TV et quelle part du search de marque.
Un cas composite, construit à partir du genre de fichier que nous voyons presque chaque semaine. Une marque française de matelas vendue en direct, environ 31 M€ de chiffre d’affaires en ligne, avec une agence TV et une agence search qui avaient chacune une slide expliquant que l’année leur revenait.
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Avant de lui faire confiance, lisez ce qu’il ajuste.
Quatre lignes, et ce sont les quatre qu’un data manager demande avant tout le reste :
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Deux ans de chiffre d’affaires d’un distributeur alimentaire, répartis selon ce qui l’a fait bouger. Treize leviers, en euros, avec la demande structurelle mise de côté pour que le reste soit lisible.
Trois des treize se trouvent sous la ligne. C’est la partie de ce graphique que la plupart des reportings n’ont pas, parce que la plupart des reportings ne comptent que ce qui a aidé.
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