Le Boost Factor Belge : Quel est l’impact de la publicité sur le comportement de recherche ?

C’est une question cruciale depuis de nombreuses années, qui n’a jusqu’à présent jamais trouvé de réponse approfondie. L’équipe de Choreograph Belgium, la société data de WPP/GroupM, a voulu répondre à cette question et a donc relevé ce défi. Elle a baptisé ce projet : le « Boost Factor Belge« .

Choreograph Belgium a utilisé le Marketing Mix Modeling pour déterminer statistiquement les recherches effectuées grâce à la publicité. Et cela pour un total de 34 catégories et 155 marques. Chaque marque a été soigneusement modélisée individuellement. L’analyse porte sur une valeur publicitaire brute totale de 1,4 billion d’euros et est sans précédent en termes d’ampleur et de profondeur d’analyse. Les marques incluses devaient répondre à 3 conditions :

1. Un budget annuel de plus d’1 million d’euros
2. Une part de recherche (Share of Search) supérieure à 1 %
3. Un volume de recherche de base suffisamment important

Choreograph Belgium a utilisé 4 ans de données. Les données mensuelles de volume Google Ads ont été converties en données hebdomadaires à l’aide de l’indice Google Trends (incluant la marque et des termes de recherche étroitement liés). Cela a permis de rassembler au moins 200 points de données par marque et plus de 32 000 observations au total, avec 7 dimensions médias. Les données de recherche ont été combinées avec les investissements médias bruts pour la télévision, la radio, l’affichage (OOH), la presse magazine, la presse quotidienne, la vidéo en ligne et les bannières publicitaires (display). Afin d’éviter que les grandes disparités de volumes entre marques n’influencent les résultats, les données ont été normalisées. Cela a créé une base uniforme pour l’analyse. L’objectif était d’obtenir une vue d’ensemble sur l’augmentation moyenne des recherches par catégorie et média. Les résultats des marques ont donc été moyennés.

Deux concepts clés ont été appliqués dans la modélisation : l’Adstock et l’effet de décalage (Lag Effect). L’Adstock décrit l’effet durable de la publicité sur le comportement des consommateurs. Le Lag Effect est également connu sous le nom ”l’écho de la publicité” et permet de capturer le comportement de recherche des consommateurs, qui s’étend sur une période, même en l’absence de pression médiatique continue. En reliant le comportement de recherche à la pression médiatique des différents canaux, l’équipe du projet Choreograph a obtenu une image complète de l’impact de la pub sur le comportement de recherche. Quelles sont les conclusions les plus importantes ?

1. Le Boost Factor Belge est de 20%. Cela représente un très grand nombre de recherches générées par la publicité, sachant qu’a la base il s’agit d’environ 700 millions de recherches par an.
2. Le Boost Factor dépend de la catégorie et varie entre 5% et 39% ; ces différences s’expliquent par une multitude de raisons (détaillées plus loin).
3. Les Boost Factors les plus élevés ont été observés dans les catégories des magasins d’électronique et de multimédia, des magasins de jardinage et boutiques d’extérieurs (outdoor shops), ainsi que des excursions de week-end ou d’une journée.
4. Tous les médias convertissent à peu près leur part d’investissement média en résultats de recherche, bien que les performances varient d’une catégorie à l’autre.
5. Des tendances claires se dessinent à travers les catégories, permettant de mieux comprendre la force et le rôle de chaque média.
6. C’est uniquement en étudiant les courbes de réponse que l’on peut déduire la réactivité d’une catégorie, car cela met l’accent sur les périodes actives.

Pourquoi observe-t-on des variations dans le Boost Factor Belge ? Commençons par le début. Les consommateurs ne recherchent pas des choses qui ne sont pas déjà présentes dans leur esprit. Si quelqu’un recherche une marque, c’est qu’elle est déjà ancrée dans son cerveau. De plus, nous ne recherchons pas des choses qui ne nous intéressent pas. Le comportement est donc guidé par des motivations mentales. Il est logique que les règles de l’efficacité publicitaire s’appliquent également ici. Une pub efficace suit 3 étapes :

1. Créer des associations et des souvenirs avec la marque auprès des prospects, pour être top of mind dans la prise de décision (disponibilité mentale).
2. Donner un coup de pouce aux personnes proches de l’achat (« in-market ») en ravivant des associations pertinentes.
3. Connecter les acheteurs à la marque via des repères (signposts), rendant la marque facile à trouver et à acheter (disponibilité physique).

Le Boost Factor reflète donc l’impact sur toute la période de l’analyse (périodes avec ou sans campagnes publicitaires), similaire au calcul du ROI dans la modélisation des ventes. Les courbes de réponse média, en revanche, permettent une comparaison précise des performances entre types de médias. Les variations du Boost Factor s’expliquent par plusieurs facteurs interconnectés :

1. La raison la plus évidente est le budget et le phasage. C’est une simple question de math : une pression médiatique accrue augmente la probabilité d’un effet plus net.
2. Le besoin implicite de rechercher est une autre raison. La catégorie nécessite-t-elle une décision réfléchie ? Réduit-elle les risques ? Y a-t-il un stress lié au choix dû à une abondance d’options ? Les consommateurs éprouvent-ils des difficultés à comparer ? Ont-ils besoin d’être rassurés dans leur choix ? Cherchent-ils de l’inspiration ?
3. Enfin, il y a la création publicitaire. Les publicités avec un appel à l’action fort, comme l’annonce de nouveautés (modèle, produit, saveur), une réduction de prix ou une promotion, stimulent le comportement de recherche. Les incitations subtiles (nudging) qui éliminent les frictions facilitent également les réactions. Les publicités émotionnelles, qui construisent la marque sur le long terme, influencent également les schémas de recherche. L’utilisation de Category Entry Points (comme base pour la disponibilité mentale, en associant une marque à une situation d’achat) et des Distinctive Brand Assets (pour rafraîchir les structures mémorielles) jouent un rôle crucial. Ici, la publicité dépasse l’objectif direct de recherche et construit une préférence de marque à long terme.

L’analyse des courbes de réponse média, calculant l’impact sur le comportement de recherche entre 1 et 13 semaines sur la base de l’Adstock, permet de comparer les performances entre les médias. Ces courbes incluent à la fois la force quantitative (couverture et répétition) et la force qualitative (attention et impact). En analysant les 34 catégories, nous avons constaté de nombreuses similitudes dans les performances et le fonctionnement des médias, mais également des leçons spécifiques par catégorie :

1. La télévision est le média le plus puissant, grâce à sa grande portée et son fort impact.
2. La vidéo en ligne et le display génèrent rapidement des résultats, mais atteignent plus vite un point de saturation.
3. La presse écrite est efficace lorsque la confiance et l’inspiration sont essentielles.
4. L’affichage et la radio se disputent souvent la deuxième position en termes d’impact.

Le public cible, l’objectif visé, l’intérêt pour la catégorie et le niveau d’engagement jouent également un rôle. Tout comme la quantité d’information nécessaire et l’importance potentielle des stimuli visuels ou auditifs.

Enfin, la courbe de réponse révèle également la sensibilité réelle d’une catégorie à la publicité, car elle se concentre uniquement sur les périodes actives, contrairement au Boost Factor général qui prend en compte toute l’année (y compris les périodes sans campagnes). Grâce à la courbe de réponse, il est facile de voir combien de recherches supplémentaires une semaine d’investissement génère, et ce, par type de média. Les catégories comme les petits plaisirs personnels (vêtements, chaussures, parfums, sorties), l’attention portée à ses proches (animaux domestique et jouets), et l’aménagement du la maison (meubles et magasins d’extérieur) obtiennent des résultats remarquables.

La présentation belge du Boost Factor peut être consultée ici.