Analyse du média offline : pourquoi le Marketing Mix Modeling est crucial

Mediaplus (Serviceplan Group)
FacebookTwitterLinkedIn

Alors que les médias digitaux continuent leur progression, de nombreuses entreprises se détournent des médias dits traditionnels, comme la télévision, la radio, la presse écrite et l’affichage outdoor. Les médias offline restent toutefois essentiels pour faire connaître une marque et booster les ventes.

La télévision est, en effet, le média le plus efficace en termes d’audience et de retour sur investissement (ROI). C’est ce qui ressort d’études majeures récentes. Elle garde un impact durable sur les consommateurs dans la mesure où celle-ci peut toucher un public large et dispose d’un effet émotionnel puissant.

La publicité à la radio reste quant à elle séduisante parce qu’elle touche des personnes en mouvement, lors des trajets du quotidien par exemple. L’annonce presse, et ce malgré sa baisse de popularité, est un atout pour cibler certains publics de niche, tels que les lecteurs de périodiques ou de quotidiens spécifiques.

Enfin, les panneaux d’affichage et les publicités aux arrêts de bus restent des exemples de publicité outdoor qui peuvent s’avérer particulièrement efficaces pour accroître la reconnaissance de marque et laisser une impression positive sur les consommateurs. La publicité outdoor dans son ensemble offre bien des avantages en raison de son excellente visibilité et de sa capacité à toucher les consommateurs dans des lieux où d’autres formes de publicité ne sont pas disponibles.

Mais si les médias offline restent importants, de nombreux spécialistes du marketing ne peuvent quantifier l’impact des médias traditionnels sur les ventes. Le Marketing Mix Modeling (ou MMM), est utilisé dans ce cas.

Ce que le Marketing Mix Modeling peut offrir

La prise de décision basée sur les données est un des principaux avantages du MMM pour les annonceurs. Ceux-ci peuvent ainsi identifier parmi toutes leurs actions de marketing celles ayant généré le plus de revenus. Avec une stratégie basée sur les données, les annonceurs peuvent ainsi répartir leurs budgets marketing plus efficacement et maximiser leur ROI.

Le MMM peut également aider les entreprises à aiguiser leurs tactiques de marketing en proposant des insights liés aux comportements des consommateurs et aux tendances du marché. Les annonceurs peuvent ainsi ajuster leur stratégie selon les demandes et les préférences des consommateurs qu’ils ciblent, en examinant des données liées entre autres à des facteurs externes, comme la conjoncture, la saisonnalité, l’activité de la concurrence, afin d’accroître l’engagement et la fidélité de ces consommateurs.

En analysant quelles actions marketing génèrent le plus de revenus, le MMM permet aussi aux entreprises de maximiser leurs budgets marketing. Les annonceurs peuvent ainsi booster leur ROI, et freiner des dépenses liées à des opérations inefficaces pour les allouer à des actions plus productives.

En examinant les données antérieures des efforts marketing et des variables externes, le MMM peut, en outre, aider les entreprises à renforcer leur capacité de prévision. Les annonceurs peuvent anticiper les changements en fonction de la demande du marché et prendre une longueur d’avance sur la concurrence en prévoyant de futures ventes et en adaptant leur stratégie marketing en conséquence.

Un dernier point, et non des moindres, le MMM permet aux entreprises d’évaluer de façon plus précise la réussite de leurs actions de marketing. En analysant les données de leurs différentes actions, les annonceurs peuvent, en effet, isoler les décisions ayant généré le plus de ventes et adapter leurs plans en conséquence. L’augmentation du ROI et l’amélioration de la mesure des performances peuvent en résulter.

La mécanique qui se cache derrière

Analyser les rapports entre les différentes activités marketing et les variables externes pour établir leurs effets sur les ventes, est une nécessité lorsqu’il s’agit d’intégrer les médias offline dans une plateforme de modélisation. Ce sont néanmoins des corrélations qui peuvent être complexes et difficiles à examiner, et c’est particulièrement le cas des données liées aux médias offline. L’intelligence artificielle (IA) peut s’avérer utile dans ce cas.

Le MMM alimentée par l’IA peut, en effet, analyser de grandes quantités de données liées aux médias offline pour trouver des modèles et des corrélations difficiles à percevoir par les humains. L’IA peut ainsi déterminer quelles actions marketing sont les plus efficaces en détectant les corrélations entre ces actions et les variables externes, comme la conjoncture économique et la saisonnalité.

L’IA peut aussi aider les entreprises à surmonter ces difficultés, en déterminant de quelles façons les médias offline impactent les ventes : elle est capable, par exemple, d’évaluer les données issues d’enquêtes et de focus groups pour isoler les variables affectant la perception et le comportement des consommateurs. Cela permet aux entreprises de répartir leurs ressources sur base des médias offline les plus performants.

Automatiser le processus d’analyse est un avantage supplémentaire qu’offre l’utilisation de l’IA dans le MMM. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent examiner rapidement, et avec précision, de grandes quantités de données média sans procéder à une analyse manuelle. Les entreprises peuvent gagner du temps et de l’argent, ce qui leur permet de prendre des décisions fondées sur des données plus rapidement.

Une solution rapide, accessible et économique

Le MMM peut s’avérer coûteux et chronophage, un possible frein pour de nombreux annonceurs. C’est pourquoi Mediaplus a créé l’AMMM — ou Automatic Marketing Mix Modeling — dont le but est de rendre le MMM plus accessible. L’AMMM est un programme permettant aux spécialistes du marketing d’effectuer du MMM rapidement, efficacement et à des coûts inférieurs à ceux proposés par le MMM « classique ».

L’application analyse des données issues de nombreux canaux marketing en utilisant des algorithmes de pointe et des approches machine learning. Et pour aider les annonceurs à saisir l’impact de leurs actions marketing sur les ventes, l’application propose différents types de visualisation, comme des tableaux et des graphiques.

La rapidité de la plateforme AMMM est l’un de ses avantages-clés. Un MMM « classique » peut, en effet, durer des semaines, voire des mois, entraînant de fait des décisions tardives. L’AMMM permet aux annonceurs de décider rapidement, de façon éclairée, quelles seront leurs dépenses marketing en générant des résultats en quelques heures ou en quelques jours. Les annonceurs peuvent donc faire appel à l’AMMM plus fréquemment et à des coûts moindres, afin de mieux maximiser leurs budgets marketing.

En résumé, l’AMMM est un réel game-changer pour les annonceurs qui souhaitent optimiser leurs dépenses marketing. En rendant le MMM plus accessible, la plateforme développée par Mediaplus permet aux annonceurs de prendre des décisions marketing pertinentes rapidement en fournissant de précieuses indications sur l’efficacité des différents canaux marketing grâce à des algorithmes complexes et des techniques de machine learning. Avec l’AMMM, les entreprises peuvent à la fois optimiser leurs budgets marketing et surtout, garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.

Des questions sur l’AMMM ou le média/data en général ? Contactez Régis Watrisse, Managing Partner Mediaplus (Serviceplan Group) via r.watrisse@house-of-communication.com.