C’est le graphique qui vous dit si un chiffre national mérite d’exister, et il a une colonne que la plupart des gens n’ont jamais vue.
Chaque ligne est un canal avec son estimation après mise en commun et son intervalle à 95 %. L’étiquette à droite est tau, la dispersion entre régions.
Prospectus : 6,43, tau 0. Digital search : 4,07, tau 0. Radio : 4,42, tau 0. TV : 6,10, tau 2,01.
Tau est l’écart-type des vrais effets régionaux autour de la moyenne nationale, et il répond à une question que la moyenne ne peut pas trancher. Un tau de zéro dit que les régions ne diffèrent pas au-delà de ce qu’explique le bruit : le chiffre national dit tout. Un tau de 2,01 pour une moyenne de 6,10 dit que les régions diffèrent réellement d’environ un tiers de la taille de l’effet, et un plan national unique devient alors un choix plutôt qu’un réglage par défaut.
Deux estimations, deux rôles différents. La moyenne vous dit à quoi vous attendre. Tau vous dit de combien vous vous tromperez dans une région donnée si vous utilisez la moyenne.
Une troisième ligne mérite qu’on s’y arrête. Digital social ressort à −4,39, avec un intervalle qui reste sous zéro. Pris à la lettre, cela veut dire que dépenser là fait baisser le chiffre d’affaires. Lu avec la note que le produit imprime, cela veut dire que le canal n’a de plafond positif dans aucun segment sous ce modèle, et avec des canaux corrélés, cela signifie généralement que le modèle ne parvient pas à le séparer plutôt que le canal fait du tort.
Cette distinction fait la différence entre couper un budget et examiner un fichier. Des coefficients négatifs dans un modèle média sont presque toujours un message sur la colinéarité, et les lire comme des consignes, c’est ainsi qu’un canal qui fonctionne se fait tuer par une régression.
Le reste des diagnostics va avec. Trois régions s’ajustent avec un R² supérieur à 0,83. La quatrième, la plus petite, est à 0,42, et ses estimations méritent d’autant moins de poids dans un plan.
Si vous retenez une habitude de ce graphique, retenez la question. Quand quelqu’un présente un chiffre national d’efficacité, demandez quelle est la dispersion entre segments. Si la réponse est que personne n’a regardé, le chiffre national est une moyenne d’utilité inconnue, et il sera appliqué à chaque région comme s’il était une propriété du canal.
Tau est aussi un bon signal d’alerte précoce sur la qualité des données. Un tau énorme par rapport à la moyenne, avec des intervalles larges partout, signifie généralement que les segments ont été découpés trop finement pour l’historique disponible, et la solution est d’agréger plutôt que de modéliser plus fort.
Le graphique est le résultat réel du module MMM géo / segment dans TEA.
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