Artefact Valeur par Data

Guide de la mesure du marketing en 2025 à l'intention des cadres supérieurs

En 2025, la mesure du marketing est devenue une priorité absolue pour la suite C. Alors que l'IA générative transforme l'exécution des campagnes, la mesure est ce qui prouve la valeur et sécurise les budgets. Pourtant, la maturité reste faible : la plupart des CMO ont encore du mal à ajuster dynamiquement les dépenses en fonction des performances. Le défi consiste à équilibrer le marketing de marque et le marketing de performance, à faire face à des data fragmentées et à aligner les décisions aux niveaux stratégique et opérationnel. Au centre du nouveau paysage de mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du marketing mix (MMM) offre une vision stratégique, quantifiant l'impact du marketing sur les ventes et proposant des optimiseurs et des simulateurs pour guider l'allocation des budgets. Les tests d'incrémentalité permettent de valider si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de test contre contrôle pour établir la causalité. Il permet également de calibrer les modèles MMM et d'attribution. L'attribution informe l'optimisation en vol en attribuant des crédits à travers les parcours des clients. En 2025, les modèles avancés utilisent l'apprentissage profond et les mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont plus puissantes lorsqu'elles sont utilisées ensemble : MMM pour la planification à long terme, incrémentalité pour la vérité de terrain, et attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises sont également confrontées à la décision de choisir entre des solutions internes et des solutions SaaS. L'hébergement apporte la personnalisation et le contrôle, mais nécessite des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre la rapidité et l'expertise. Le bon choix dépend des ressources et de la maturité des data . Des exemples concrets mettent en évidence les meilleures pratiques : Meridian de Google introduit une boîte à outils MMM open-source pour améliorer l'étalonnage, la mesure de l'entonnoir supérieur et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation du budget. Nike démontre le pouvoir de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les idées. Artefact met l'accent sur la règle des 95-5, en montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : l'amélioration de la qualité des data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM intégré avec des tests, des approches axées sur la protection de la vie privée et des mesures basées sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure du marketing est désormais un outil stratégique. En intégrant les méthodologies, en les ancrant dans la culture et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

Le problème de l'exécution : pourquoi même des stratégies de prix parfaites échouent entre la direction et le magasin

Les fuites de marge se cachent souvent dans des stratégies complexes de tarification, de promotion et de multicanal, où les prix catalogue correspondent rarement au prix final. Les promotions peuvent cannibaliser les ventes et les remises incohérentes entre canaux créent des risques d'arbitrage, érodant silencieusement les marges. Les entreprises qui définissent des architectures de prix claires, analysent la demande en profondeur et gèrent l'exécution grâce à un suivi en temps réel font de la tarification un levier stratégique. Résultat : une rentabilité accrue, des décisions commerciales plus intelligentes et une création de valeur durable.

Débloquer l'efficacité commerciale : Le pouvoir de transformation des agents d'intelligence artificielle

Les agents d'IA révolutionnent les opérations commerciales en automatisant les tâches, en améliorant les relations avec les clients et en fournissant des informations exploitables. Qu'il s'agisse de stimuler l'efficacité de la force de vente ou d'optimiser les stratégies de tarification, ces systèmes intelligents aident les entreprises à atteindre une croissance mesurable et un avantage concurrentiel.

Enquête Artefact "L'avenir de la supervision agentique" - Key Insights

Dans le paysage évolutif de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agentiques marque un tournant décisif. Les agents d'IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles de langage (LLM) capables de raisonner, de mémoriser et d'agir. Ils ne sont plus des répondeurs passifs aux données de l'utilisateur, mais des décideurs actifs qui influencent les processus d'entreprise en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne d'un risque, et le risque s'accompagne de la nécessité d'une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.

Atténuer les difficultés liées à l'élaboration d'analyses et de rapports pour les grandes entreprises

Dans les entreprises d'aujourd'hui, data, l'analyse et le reporting - par le biais de tableaux de bord - sont censés fournir rapidement des informations exploitables qui soutiennent les décisions critiques de l'entreprise. Pourtant, selon une étude réalisée par Forrester en 2022, 60 % des initiatives d'analyse ne répondent pas aux attentes parce que les data qui alimentent ces tableaux de bord sont souvent peu fiables, incomplètes ou mal alignées (Forrester, 2022).

La révolution de l'IA à 909 milliards de dollars : L'impact transformateur de l'IA générative dans la région MENA

Le marché de l'intelligence artificielle est sur une trajectoire de croissance explosive - GlobalData prévoit qu'il atteindra 909 milliards de dollars d'ici 2030, contre environ 100 milliards de dollars en 2022, principalement grâce à l'essor de l'IA générative. Cette catégorie d'IA, illustrée par des outils populaires tels que ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini, etc. a suscité une innovation généralisée en permettant aux entreprises de générer du contenu original et d'automatiser des tâches complexes. Les entreprises de la région MENA adoptent rapidement l'IA générative, visant à exploiter son potentiel pour des gains de productivité significatifs, une personnalisation plus poussée et des expériences client innovantes, tout en faisant face au besoin critique d'un déploiement responsable et éthique.

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