Avantage stratégique grâce à la modélisation du mix marketing et aux tests d'incrémentalité

Les marques de mode peuvent considérablement améliorer leur prise de décision stratégique en exploitant des techniques de mesure avancées telles que Modélisation du mix marketing (MMM) et Tests d'incrémentalitéCes méthodes offrent une compréhension plus complète et plus précise des performances marketing que l’attribution traditionnelle seule, en particulier dans le contexte de défis tels que le suivi sans cookie et la difficulté de mesurer les impacts cross-canal et hors ligne.

Comment les marques de mode peuvent tirer parti de ces techniques

1. Allocation budgétaire holistique avec modélisation du mix marketing (MMM)

• MMM fournit une vue agrégée de la manière dont les activités de marketing numérique et traditionnel impactent les résultats clés tels que les ventes en ligne et hors ligne, aidant les marques de mode à équilibrer leurs investissements sur tous les canaux et à affiner leur stratégie globale. stratégie de marketing numérique de la mode pour répondre à l’évolution des comportements des consommateurs.
• En analysant les données historiques, MMM aide les marques à réévaluer les allocations budgétaires passées et à mieux planifier les investissements futurs, y compris les canaux difficiles à mesurer comme imprimer et la publicité extérieure.
• MMM favorise également l'équilibre entre les investissements en notoriété de marque et en marketing de performance, en mettant en avant leur impact combiné sur les résultats. Pour ceux qui souhaitent appliquer ces concepts à des campagnes concrètes, une formation en ligne sur la modélisation du mix marché peut constituer un excellent point de départ.

2. Validation de l'efficacité des canaux grâce aux tests d'incrémentalité

• Techniques de test d'incrémentalité telles que ascenseur de conversion et études de géolift isoler le véritable impact incrémental de canaux ou de campagnes spécifiques.
• Ces tests permettent de clarifier la valeur des initiatives en haut de l'entonnoir de conversion et des efforts de recherche de marque en distinguant la demande préexistante de la marque et les résultats générés par la campagne. Ces premiers points de contact s'appuyant souvent sur des indicateurs d'engagement, comprendre l'influence du taux d'engagement sur la visibilité peut contribuer à affiner la stratégie en haut de l'entonnoir de conversion grâce à des cadres de référence. ici sur la découverte de produits. 
• Les marques peuvent utiliser la modélisation d'incrémentalité parallèlement à la modélisation du mix marketing pour identifier les canaux prometteurs pour les tests d'incrémentalité, créant ainsi une boucle de rétroaction pour affiner la stratégie de canal.

3. Relever les nouveaux défis de mesure

• Les marketeurs modernes sont confrontés à des défis majeurs : suivi sans cookies, attribution incohérente entre les plateformes et fragmentation des données liée à la confidentialité. La modélisation du mix marketing, qui repose sur des données agrégées plutôt que sur un suivi au niveau des utilisateurs, résiste naturellement à ces contraintes.
• En intégrant à la fois des données numériques et non numériques, MMM offre une image plus complète de l’efficacité du marketing dans un paysage fragmenté.

4. Perspectives stratégiques pour une croissance à long terme

• MMM permet aux marques de mesurer l’impact à long terme des efforts de développement de marque, tels que les défilés de mode et les collaborations, qui sont difficiles à capturer avec l’attribution traditionnelle.
• Ces informations peuvent guider les décisions d'investissement, d'acquisition de clients et d'expansion de marché pour une croissance durable. Pour un aperçu pratique de l'application de la prise de décision basée sur les données dans le secteur de la mode, consultez notre formation en ligne sur la modélisation du mix marché ou ce lien. leçon d'analyse de la mode par Fillipo Chiari.

5. Infrastructure de données et itération continue

• Un système de données unifié intégrant les sources numériques et hors ligne est essentiel pour des tests MMM et d'incrémentalité efficaces. Pour les marques de luxe, aligner ces données sur des indicateurs clés de performance à fort impact peut affiner la stratégie et générer de meilleurs résultats, comme illustré ci-dessous. ce guide des indicateurs clés de performance du commerce électronique de la mode de luxe.
• Ces techniques prospèrent grâce à l’itération continue : modélisation, Tester, affiner et adapter. Ensemble, ils permettent aux marques d'aller au-delà de l'attribution de base et d'adopter une approche plus globale et stratégique de la mesure marketing.

En adoptant le MMM et les tests d’incrémentalité, les marques de mode peuvent surmonter les limites de l’attribution traditionnelle, ce qui conduit à une allocation budgétaire plus intelligente, à des stratégies de canaux optimisées et à une croissance commerciale plus forte.

Principales différences entre la modélisation du mix marketing (MMM) et l'attribution

Modélisation du mix marketing (MMM) adopte une approche statistique agrégée et holistique pour modéliser les données passées, en comprenant l'impact de toutes les activités marketing (numériques et traditionnelles) sur les résultats commerciaux globaux tels que les ventes (en ligne et hors ligne) :

• Il aide les marques à analyser la manière dont elles ont dépensé leurs budgets et à prendre des décisions plus intelligentes pour les futures campagnes et lancements de produits.
• MMM permet également de trouver plus facilement le juste équilibre entre la sensibilisation (génération de la demande) et la génération de conversions (collecte de la demande).
• Étant donné qu'il regroupe les activités de marketing numérique et traditionnel, MMM est idéal pour mesurer des éléments tels que les publicités imprimées ou les promotions en magasin qui sont généralement plus difficiles à suivre.
• Cela aide même les marques à comprendre l’impact des activités de développement de marque, comme les défilés de mode ou collaborations.
• Pour que la modélisation du mix marketing fonctionne correctement, vous aurez besoin d'une configuration de données bien organisée et unifiée.
• Gardez à l’esprit que MMM ne consiste pas à ajuster la campagne en temps réel, mais plutôt à vous donner une vue d’ensemble stratégique.

Tests d'incrémentalité, en utilisant des méthodes telles que les études de conversion et les tests de géo-lifting, mesure le véritable impact incrémentiel d'un canal ou d'une campagne spécifique

• Il montre la relation de cause à effet réelle entre votre marketing et vos ventes ou conversions.
• C'est particulièrement utile pour voir comment les campagnes de marque en haut de l'entonnoir impactent les ventes sur les canaux en ligne et hors ligne.
• MMM peut vous orienter vers des canaux qui semblent prometteurs et des tests d'incrémentalité peuvent alors confirmer s’ils font réellement une différence.
• Ce type de test peut également répondre des questions « et si », comme que se passerait-il si vous arrêtiez d’enchérir sur des mots-clés de marque.
• Alors que MMM vous offre une vue d'ensemble générale, les tests d'incrémentalité fournissent des informations plus précises et spécifiques au canal.

Lorsque vous combinez MMM et Tests d'incrémentalitéVous bénéficiez du meilleur des deux mondes : une vue d'ensemble et des mesures détaillées. Cela aide les marques de mode à faire des choix plus judicieux quant à l'affectation de leur budget et aux canaux à privilégier. Ces deux techniques nécessitent une infrastructure de données solide et un processus itératif continu. Comme l'a souligné Yako Laganga de Pinko, la MMM est un point de départ qui doit être validé et affiné par des tests d'incrémentalité continus pour obtenir des informations concrètes. Tim de Funnel a souligné que cette approche combinée permet de trianguler la « véritable » efficacité marketing, en reconnaissant les limites de chaque méthode individuellement. 

Naviguer dans le paysage complexe de la mesure du marketing

Les spécialistes du marketing sont confrontés à une complexité croissante en raison des restrictions sur les cookies, Prévention intelligente du suivi (ITP), et le modèles d'attribution incohérents Utilisés par différentes plateformes numériques, de nombreuses marques s'appuient encore largement sur des outils comme Google Analytics, qui suivent efficacement les activités du bas de l'entonnoir de conversion, mais passent souvent à côté de l'impact réel des efforts du haut de l'entonnoir, ce qui conduit à des décisions budgétaires biaisées.

Pour s'adapter à ce contexte, les marketeurs ont besoin d'une approche de mesure plus avancée, intégrant la modélisation du mix marketing et celle de l'incrémentalité. Deux concepts clés guident cette approche :

• L'effet du stock publicitaire :  Comme l'explique Tim Camp, les actions marketing comme une publicité télévisée n'influencent pas seulement les consommateurs au moment de l'exposition : leurs effets persistent pendant des jours, voire des semaines. Les modèles d'attribution traditionnels ne parviennent souvent pas à saisir cet impact à long terme.
• Triangulation pour de meilleures perspectives : Aucune méthode de mesure n'est parfaite. Les résultats les plus fiables proviennent de la combinaison de différentes approches :
  
  • Modélisation du mix marketing (MMM) : Examine les données historiques sur tous les canaux, en ligne et hors ligne, pour guider les décisions d’investissement stratégiques.
  • Tests d'incrémentalité (par exemple, études de conversion) : La modélisation de l'incrémentalité isole le véritable impact de campagnes spécifiques en comparant les groupes exposés et les groupes témoins.
  • Modèles d'attribution (par exemple, Google Analytics) : Fournissez des vues utiles mais partielles, en particulier pour les activités en entonnoir inférieur.
    

En triangulant les informations issues de ces différentes méthodes (notamment MMM, modélisation d’incrémentalité et attribution), les spécialistes du marketing peuvent créer une image plus complète et plus précise de leur véritable impact marketing.

Mesure efficace : Un fort infrastructure de données est essentiel pour que cela fonctionne :

• Les données doivent être propres, unifiées et intégrées sur toutes les plateformes.
• Des outils comme Funnel, qui a récemment acquis Atria, aident les marques en rationalisant la connexion entre les plateformes marketing, en nettoyant les données et en rendant les mesures avancées plus rapides et plus exploitables.

Tests de mesure du marketing : Enfin, comme l’a souligné Yakobo Laganga, la mesure devrait être une processus continu et itératif:

• Commencez par un modèle de mix marketing pour identifier les canaux à fort impact dans les efforts en ligne et hors ligne.
• Appliquez ensuite des techniques de modélisation d’incrémentalité pour valider et affiner vos connaissances.
• Mettre à jour et ajuster en permanence en fonction des nouvelles données et découvertes.

Ce cycle de modélisation, de test et d’affinage, fondé à la fois sur le MMM et l’incrémentalité, conduit à une allocation budgétaire plus intelligente, à des prévisions plus précises et, en fin de compte, à de meilleures performances marketing.

Questions fréquemment posées