La Modélisation du Marketing Mix (ou MMM) est une approche data science conçue pour optimiser la performance Marketing et Commerciale multi-offres, multi-canaux, multi-géographies sur l’ensemble des leviers : prix, promos, produits, media, mesure d’impact long terme sur la marque, etc. Les approches MMM permettent aux dirigeants marketing de guider leurs décisions stratégiques comme l’allocation budgétaire, l’identification de poches de croissance, de leviers de performance, ou la maximisation du ROI. Le MMM permet dans le même temps de guider les décisions opérationnelles comme le pilotage des campagnes ou encore de transformer leur organisation marketing autour d’une culture plus data-driven.
Ekimetrics, leader en data science et fournisseur de solutions d’Intelligence Artificielle, a organisé une table ronde pour explorer comment cette approche peut être stratégiquement utilisée pour affiner les prises de décision.
Sous la modération de Manuella Boujard, Partner chez Ekimetrics, la discussion a rassemblé des voix influentes : celle de Gilles Varoquier, ROI & Advanced Analytics Director chez L’Oréal, et Guillaume Santoro, Leisure Market Manager France pour TGV Lyria. Ces intervenants ont partagé leur expérience du Marketing Mix Modeling au regard de leur secteur, taille et périmètre respectifs, mettant en lumière l’importance croissante de cette approche dans la prise de décision. Programmes déployés, difficultés rencontrées et bonnes pratiques ont ainsi été abordés.
Cette table ronde a notamment souligné la capacité du MMM à mesurer précisément l’impact de chaque composante du mix marketing (par exemple impact media, prix / promo, point de ventes, retour sur investissement, ventes incrémentales…) offrant ainsi une base solide pour l’optimisation des stratégies et l’allocation des budgets. Les discussions ont révélé l’importance de se concentrer sur les enjeux relatifs à l’impact des décisions, un thème commun à toutes les entreprises implémentant cette méthodologie. Nous vous en livrons ici les principaux enseignements.
Existe-t-il une approche Marketing Mix Modeling (MMM) applicable à toutes les formes d’organisation ?
- Un programme MMM est propre à une entreprise. Selon ses besoins en matière de prises de décision, différentes options peuvent être retenues. Tout se joue selon son organisation (sa taille, son secteur, ses objectifs business…), le type de parties prenantes impliquées (agences média, tiers technologiques, équipes data…) et sa maturité sur les sujets data.
- Selon les modalités ci-dessus, la mise à jour du programme peut se faire 3 à 4 fois par an dans le cadre de décisions stratégiques, telles que la définition des budgets ou la scénarisation, mais aussi de façon plus fréquente, mensuelle ou hebdomadaire pour le pilotage de campagnes digitales ou dans le cadre d’actions promotionnelles, par exemple.
En termes de supports, là encore, plusieurs alternatives existent et s’adaptent aux objectifs de l’entreprise, selon son périmètre d’action et les compétences dont elle dispose en interne. Pour une petite structure évoluant sur peu de pays, comme TGV Lyria, cet accompagnement peut être serviciel avec des équipes et un programme externalisés chez le partenaire expert en MMM, en l’occurrence Ekimetrics. Dans le cadre d’une organisation mondiale et matricielle, telle que l’Oréal, intégrant de nombreuses marques et pays dans son portefeuille, un programme MMM de plus grande envergure, transformatif, soutenu par une plate-forme dédiée aux équipes marketing, peut être préférée pour permettre à chacun de se l’approprier, de tester, mais aussi de lancer ses scénarios et optimisations de performance à l’envi.
Quelles sont les grandes phases d’implémentation d’un programme MMM ?
- Un programme MMM ne s’implémente pas en quelques semaines. De manière générale on obtient des premiers résultats actionnables dès 3 mois; cela dit les programmes MMM ayant pour objectif de changer en profondeur la culture de prise de décision data-driven peut prendre plusieurs années. Ce type de dispositif va, en effet, s’intégrer progressivement à la prise de décision pays par pays, marque par marque, campagne par campagne, département par département.
- La première étape, la plus longue, consiste à qualifier la donnée: son recueil, sa qualité, sa gouvernance.
- Vient ensuite l’étape de l’adoption du programme par les différentes parties prenantes (équipes marketing, digitales, CRM, comités exécutifs…), afin de s’assurer qu’il sera compris, adopté et donc, utilisé. Cela implique souvent de faire évoluer la culture de l’organisation, de systématiser les approches data-driven, de réorganiser les grilles de lecture de la performance entre départements, de faire évoluer le langage, les KPI…
- Un programme MMM bien mené permet d’obtenir des gains de l’ordre de 10 à 20 % sur les investissements médias et les activations promotionnelles, mais aussi de générer des Retours sur Investissement (ROI) qui peuvent aller jusqu’à 20:1.
Comment transformer la culture de l’entreprise pour la rendre compatible avec un programme de Marketing Mix Modeling (MMM) ?
- Pour que les enseignements du modèle soient appliqués et délivrent toutes leurs promesses, la confiance dans le modèle est primordiale et passe par une phase d’acculturation des équipes vis-à-vis de cette approche. Pour commencer, il est essentiel de mettre en place une taxonomie simple, qui deviendra le langage commun des différentes parties prenantes: comité de direction, finance, marketing, digital, commercial. En effet, le « ROI / Retour sur Investissement » pour un financier ne signifie pas la même chose que pour un expert digital.
- Cela passe également par le déploiement de dispositifs de montée en compétences sur les sujets data et de conduite du changement auprès des futurs utilisateurs pour accompagner cette transformation.
- La confiance dans le programme se construit ensuite en apportant des faits, ainsi que des chiffres clairs et compréhensibles: ROI des campagnes, mesure de l’impact des actions par levier, par gamme de produit, par géographie, ventes incrémentales etc.
- Il est également essentiel de rappeler aux équipes marketing qu’il s’agit d’une aide à la décision, mais qu’elles restent maitresses de la stratégie et des arbitrages finaux.
- Pour les grandes organisations, la mise en place d’un centre d’excellence viendra soutenir la prise en main et l’adoption du modèle.
Quels bénéfices clients un programme de Marketing Mix Modeling (MMM) va-t-il apporter ?
- Calibrer le budget à allouer pour viser un Retour sur Investissement / ROI optimal en se basant sur l’analyse du passé (ex: les données des campagnes déjà réalisées) et sur les recommandations issues des scénarios portés par le modèle.
- Soutenir les décisions les plus stratégiques (décisions du Comité Exécutif, arbitrages budgétaires, relations CMO / CFO…) à chaque moment critique.
- Dérisquer les investissements marketing en permettant des arbitrages collectifs éclairés par la data.
- Tester en permanence, en s’appuyant sur les approches MMM pour détecter et obtenir une meilleure visibilité sur les leviers de croissance additionnels (nouveaux clients, segments, canaux, etc.).
- Rentrer dans la granularité des activations média, promos, campagnes pour ajuster fréquemment le mix marketing sur les différents leviers (médias, promotions, influence…).
- Faciliter le pilotage de l’activité global/ local en amenant une meilleure lisibilité des KPI importants (tableaux de bords partagés entre les équipes marketing / Commerciales / Finance, par exemple).
Quels sont les points d’attention pour faire du Marketing Mix Modeling (MMM) un vrai atout dans la prise de décision ?
- Ne pas se précipiter ni sous-estimer l’étape de la collecte des données dans le but de réaliser rapidement un modèle MMM. Si celle-ci n’est pas de qualité, l’applicabilité ne sera pas bonne, les résultats ne seront pas fiables et la confiance des métiers sera trop faible ce qui va desservir l’adoption. Cela nécessite également l’intervention de nombreuses expertises qu’il faut intégrer en interne ou rechercher chez son partenaire (data scientist, data engineer, MLops…)
- S’assurer que la gouvernance des données est robuste, afin de servir la décision sur le long terme (ne pas la retravailler tous les 6 mois, par exemple); le but étant, in fine, d’automatiser sa collecte.
- Sélectionner des éléments de données qui sont réellement utiles au programme et aux enjeux précis du département ou de la société, en s’interrogeant sur leur structuration (fréquence, granularité, etc.).
- Faire de la pédagogie très en amont du programme sur les bénéfices d’un programme MMM, afin d’embarquer les différents départements pour les convaincre de fournir la donnée nécessaire aux modèles.
Quels sont les points clés de succès d’un programme MMM réussi ?
- Mettre en place un sponsorship interne puissant, au niveau du COMEX, afin de permettre au programme de se placer au cœur du fonctionnement de l’organisation.
- Ne pas hésiter à intégrer la finance dans le projet pour renforcer l’impact du programme MMM, en créant notamment un binôme finance-marketing. Pour cela, il sera utile de disposer de chiffres précis sur le ROI des campagnes, sur le poids des ventes incrémentales et de s’appuyer sur les approches MMM scénarisées pour démontrer la maitrise des risques. Ces informations permettront de rassurer et de justifier les décisions stratégiques, de sécuriser les explorations de nouvelles poches de croissance, ainsi que les arbitrages budgétaires.
- Prendre le temps, très en amont, d’identifier les personnes ou fonctions qui vont utiliser le programme MMM et pour quel type de décision. Cela va permettre de structurer les programmes MMM avec la bonne gouvernance data, les bonnes données, les bons KPI de mesure du succès et aussi de former et d’embarquer les bons interlocuteurs très tôt dans la mise en œuvre.
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