La modélisation du mix marketing (MMM) est une analyse statistique utilisée pour déterminer l'allocation optimale des ressources entre les différents canaux médias, afin de maximiser le retour sur investissement (ROI) et d'atteindre les objectifs marketing (ventes, notoriété, etc.) d’un annonceur. Le MMM implique l'analyse de données sur les investissements médias, les ventes et d'autres paramètres pertinents afin d'identifier des modèles et des relations entre les différents intrants et extrants du marketing.

Dans le contexte d'une transition vers un écosystème sans cookies, où les méthodes traditionnelles de suivi du comportement des utilisateurs par le biais de cookies sont de moins en moins efficaces en raison des préoccupations liées à la protection de la vie privée et des changements réglementaires, le MMM devient une solution cruciale pour les annonceurs. Il offre une vision holistique des performances marketing sur l'ensemble des canaux sans s'appuyer sur les données individuelles des utilisateurs. Il s'agit d'une solution de mesure complémentaire aux clean rooms, car les résultats du MMM permettent de relier les silos de données individuelles en une vision globale. En intégrant les projets MMM dans la planification du marketing, les entreprises peuvent mieux comprendre l'efficacité de chaque canal média, allouer les budgets de manière plus efficace et prendre des décisions fondées sur des données afin d'optimiser les performances des campagnes dans un environnement sans cookies. Cette approche devient d'autant plus cruciale dans un environnement où la transparence et la neutralité sont des priorités.

Les initiatives de Google et Meta dans le domaine du MMM

Le 7 mars dernier, Google a lancé son modèle de mix marketing open-source, appelé Meridian, offrant ainsi une solution innovante pour relever les défis de mesure. Cette méthodologie, selon Google, met l'accent sur l'impact de la recherche de manière plus complète, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour les annonceurs.

De son côté, Meta (anciennement Facebook et Instagram) a investi dans le domaine du MMM avec le lancement de Robyn, démontrant ainsi l'importance croissante de cette approche dans le paysage publicitaire numérique.

Malgré les avantages potentiels du MMM, des questions subsistent quant à la neutralité des plateformes technologiques qui le déploient. Historiquement, Google et Meta ont eu tendance à favoriser leurs propres mesures, ce qui peut conduire à une attribution biaisée des résultats en leur faveur. Les récents incidents, tels que les erreurs de mesure de Google et les modifications des algorithmes de recherche, soulèvent des inquiétudes supplémentaires quant à la fiabilité des données fournies par ces plateformes.

Le rôle des spécialistes de la modélisation

Face à ces défis, il est essentiel pour les annonceurs d'exercer un discernement critique lorsqu'ils évaluent les offres de MMM. Touché! et Omnicom Media Group (OMG) préconisent une approche nuancée pour mesurer les diverses stratégies de marketing, en reconnaissant les complexités liées à l'obtention de résultats précis et significatifs. La neutralité et la compréhension approfondie des canaux médias dans leur contexte sont les notions fondamentales qui permettent au MMM de générer des recommandations impartiales et fiables.

C'est pourquoi les spécialistes de la modélisation doivent rester indépendants des objectifs commerciaux des joueurs publicitaires, tout en ayant accès à des experts médias qui possèdent une vision à 360° de tous les facteurs inclus dans la modélisation.

Alors que le MMM continue d'évoluer, il est crucial pour les annonceurs de choisir des partenaires qui offrent un soutien direct, une expertise approfondie et une transparence totale dans leurs pratiques. Les solutions de MMM internes, telles que celles proposées par Touché! offrent des avantages distincts en termes de personnalisation, de soutien direct et de responsabilité. En s'associant avec des partenaires de confiance et en posant des questions pertinentes sur leurs méthodes et leur expertise, les annonceurs peuvent s'assurer que leur investissement dans la modélisation du mix marketing porte ses fruits dans un environnement numérique en constante évolution.