Tirer parti des tests d’incrémentalité pour optimiser la modélisation du mix média

Dans le monde dynamique du marketing numérique, vous vous efforcez toujours d’allouer vos ressources de manière à maximiser l’impact de vos canaux médiatiques. Media Mix Modeling est un outil puissant qui permet d’estimer les contributions des différents canaux médiatiques sur les KPI. Cependant, l’efficacité de Media Mix Modeling repose sur un calibrage précis. C’est là que les tests d’incrémentalité entrent en jeu, offrant une approche basée sur les données pour affiner les stratégies de modélisation du mix média.

La modélisation du mix média est un outil statistique puissant fréquemment utilisé dans l’efficacité des médias. La modélisation du mix média aide à déterminer comment les différents canaux médiatiques et d’autres facteurs externes contribuent à atteindre les objectifs marketing souhaités, tels que les revenus ou les conversions. Les estimations de contribution du Media Mix Model peuvent ensuite être utilisées pour fournir une répartition optimale du budget. Il fonctionne en analysant les données historiques sur divers canaux médiatiques et leur impact sur les KPI. Il utilise les données collectées sur les dépenses médiatiques, les KPI tels que les conversions ou les revenus et d’autres variables contextuelles telles que les événements, le prix moyen des produits ou la saisonnalité.

Qu’est-ce que le test d’incrémentalité ?

Les tests d’incrémentalité, quant à eux, sont une méthode statistique utilisée pour mesurer et estimer l’impact direct, l’impact cumulatif et les effets à court/long terme d’une campagne ou d’un canal médiatique particulier. Les tests d’incrémentalité visent à établir une relation causale en comparant un groupe « traitement » avec un groupe « témoin ». Le groupe de traitement fait référence à un groupe exposé à une expérience marketing et le groupe témoin fait référence à un groupe qui n’a pas été exposé. Les tests d’incrémentalité fournissent des moyens de quantifier l’impact direct des médias à l’aide de données et de la séparation des variables confondantes.

À première vue, ces deux méthodes peuvent sembler indépendantes. Cependant, la combinaison de la modélisation du mix média avec des tests d’incrémentalité est essentielle pour générer un mix média fiable.

Capturer les effets de la publicité dans le haut de l’entonnoir

Dans le contexte de la modélisation bayésienne du mix média, les contributions médiatiques sont modélisées comme une variable aléatoire caractérisée par une combinaison de connaissances préalables et de données, par opposition à une valeur réelle fixe inconnue.

Dans la modélisation bayésienne du mix média, le choix des priorités peut être difficile en fonction de la quantité de connaissances préalables disponibles. Si très peu de connaissances préalables sont disponibles, une approche consiste alors à laisser les données parler, en utilisant des a priori non informatifs. Permettre aux données de parler peut sembler une chose rationnelle à première vue, cependant, le modèle Media Mix distribuera la contribution médiatique en fonction des données auxquelles le modèle a accès et des associations qu’il peut détecter.

Un problème courant dans la modélisation du mix média est que parfois les dépenses publicitaires dans le haut de l’entonnoir peuvent ne pas sembler être associées aux revenus (souvent la variable dépendante). Cependant, cela ne signifie pas toujours que la publicité en haut de l’entonnoir est inefficace. Une tentative pour contrer cela consiste à augmenter les contributions antérieures pour ce canal médiatique particulier, mais le faire sans aucun test implique beaucoup de conjectures – ce que vous souhaitez éviter. De plus, avoir trop confiance en soi peut conduire à des résultats inexacts et potentiellement biaisés. Par conséquent, sur cette base, vous avez besoin d’une méthode judicieuse pour informer votre modèle.

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Effets Adstock

De plus, essayer d’obtenir des effets adstock antérieurs sur un canal médiatique particulier peut s’avérer difficile. Outre les conjectures, une tentative consiste à résoudre ce problème en utilisant des modèles d’attribution multi-touch. Les modèles d’attribution multi-touch suivent le parcours client et pourraient être utilisés pour fournir des approximations des effets Adstock des canaux médiatiques, à condition qu’ils puissent suivre le temps entre les points de contact.

Cependant, il s’agit d’une approche assez contradictoire, car certaines des principales raisons pour lesquelles la modélisation du mix média devient si populaire dans le monde du marketing numérique sont la durée de vie décroissante des cookies tiers, les défis technologiques posés par les appareils qui restent conformes aux lois sur la confidentialité, et l’évolution des préférences des consommateurs pour passer de plus en plus souvent d’un appareil à l’autre. À mesure que l’efficacité du modèle d’attribution multi-touch diminue, plus les points de contact et les parcours clients sont fragmentés, et donc moins vous avez confiance dans vos résultats. Encore une fois, sur cette base, vous avez besoin d’un moyen sensé d’informer votre modèle.

Heureusement, vous disposez de la puissance des tests d’incrémentalité.

Comment les tests d’incrémentalité peuvent surmonter ces défis

Solution publicitaire supérieure

Un moyen efficace de capturer et d’évaluer l’efficacité directe de la publicité en haut de l’entonnoir (tout en contrôlant les variables confondantes) consiste à effectuer des tests d’incrémentalité.

Par exemple, si vous décidez de ne pas diffuser de publicité dans le haut de l’entonnoir dans un endroit, appelez-le « emplacement de traitement », vous utiliserez alors les autres emplacements « de contrôle » pour estimer ce qui serait arrivé aux revenus générés dans le « emplacement de traitement ». » si vous n’avez pas résisté à la publicité dans le haut de l’entonnoir.

Ces estimations définiront le groupe « contrôle synthétique ». Vous comparez ensuite ce qui est réellement arrivé aux revenus, suite à la rétention de la publicité dans le haut de l’entonnoir, avec ce qui était prévu. Si le test indique très peu ou pas d’impact significatif, alors un modèle de mix média suggérant que ce canal particulier est moins efficace que prévu peut être justifié.

Alternativement, si le test indique que la publicité dans le haut de l’entonnoir a un impact sur les revenus, vous pouvez alors augmenter la contribution antérieure de manière à correspondre aux résultats de ce test. Ce processus est appelé calibrage du modèle.

Solution d’effets Adstock

Les tests d’incrémentalité fournissent un moyen de mesurer les effets Adstock d’un canal médiatique particulier.

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Par exemple, si vous décidez de désactiver la publicité dans un emplacement pour un canal média particulier, appelez-le « emplacement de traitement », vous utiliserez alors les autres emplacements « de contrôle » pour estimer ce qui serait arrivé aux revenus générés dans le « emplacement de traitement ». traitement » si vous n’avez pas désactivé la publicité.

Vous comparez ensuite ce qui est réellement arrivé aux revenus, suite à la désactivation de la publicité, avec ce qui était prévu. Si le test indique que la désactivation de la publicité sur ce canal média particulier a eu un impact significatif sur les revenus, alors le temps nécessaire pour constater l’impact significatif fournit une bonne estimation préalable d’Adstock pour éclairer le modèle.

  • Les tests d’incrémentalité aident à établir des relations causales, alors qu’un modèle de mix média à lui seul attribuera les contributions en fonction des corrélations qu’il peut détecter. Les tests d’incrémentalité permettent aux modèles de mix média de capturer plus efficacement les relations occasionnelles.
  • Les tests d’incrémentalité nous permettent de valider tous les résultats générés par un modèle de mix média. Par exemple, si un précédent modèle de mix média prédit que l’augmentation des dépenses sur une chaîne particulière générera un montant spécifique de revenus supplémentaires, effectuer des tests d’incrémentalité sur cette chaîne nous permettra de vérifier cette affirmation.
  • Les résultats des tests d’incrémentalité peuvent être utilisés pour affiner les paramètres d’un modèle de mix média. Par exemple, cela peut aider à affiner les coefficients de contribution attribués aux différents canaux de marketing, garantissant ainsi que le modèle capture avec précision le véritable impact de chaque canal.
  • En comprenant l’impact incrémentiel de chaque canal marketing, vous pouvez prendre des décisions plus éclairées sur la manière d’allouer les ressources marketing. Cela peut conduire à des dépenses plus efficaces et à une augmentation des performances globales de l’entreprise.
  • Les tests d’incrémentalité permettent de contrôler les variables confusionnelles susceptibles d’affecter le modèle de mixage média. En isolant l’impact d’un canal médiatique spécifique, vous pouvez mieux contrôler les facteurs externes susceptibles d’influencer les résultats.
  • Le monde du marketing numérique est dynamique et le comportement des consommateurs est en constante évolution. Les tests d’incrémentalité contribuent à l’amélioration continue et à la validation des modèles de mix média précédents.

La combinaison de la modélisation du mix média et des tests d’incrémentalité vous permet de naviguer dans le monde de l’efficacité des médias et renforce la validité des informations basées sur les données. En tirant parti des informations causales fournies par les tests d’incrémentalité, vous pouvez affiner vos modèles de mix média, garantissant ainsi que votre plan média est non seulement basé sur les données, mais également précis et fiable. Le processus itératif d’étalonnage et de validation des modèles permet d’améliorer les performances et la croissance de l’entreprise.

Contactez notre équipe Media Solutions si vous souhaitez en savoir plus sur la modélisation du mix média et les tests d’incrémentalité pour répondre aux besoins de votre entreprise.