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Identifier l'impact réel des initiatives de marketing a toujours été un défi et, le marketing étant très visible, tout le monde semble avoir une opinion à ce sujet. En tant qu'acteur professionnel dans le domaine du marketing, vous serez amené à expliquer vos choix à maintes reprises. Cependant, très peu d'opinions sont étayées par des informations data-driven, car l'identification de l'impact devient de plus en plus complexe. Nous pensons que la réponse se trouve dans les modèles de causalité. Dans cet article, nous expliquerons la pertinence et les avantages de ces modèles.
“ En fin de compte, il s'agit de prendre des décisions plus rapides et de meilleure qualité, en s'appuyant sur des informations exploitables. Les modèles de causalité permettent d'atteindre cet objectif en fournissant les pièces manquantes du puzzle”.”
Alors que les modèles d'attribution multi-touch existants s'effondrent et échouent, l'arène numérique pleine d'opportunités et d'informations à portée de main est en train de devenir un trou noir numérique. Pourtant, dans ce monde de perturbations et de changements continus, la nécessité de prendre des décisions fondées sur des faits s'accroît. À titre d'exemple, plus de 70% des CMO et des responsables marketing estiment toujours qu'ils ne sont pas en mesure de quantifier efficacement le retour sur investissement des points de contact marketing pour orienter leurs décisions budgétaires. Nous devons donc créer de nouvelles mesures et de nouveaux modèles pour répondre à notre besoin et à notre soif de prise de décision axée sur data. Nous devons donc revitaliser nos modèles et entrer dans un nouvel avenir modélisé.
L'avenir est aux modèles de causalité
Pourquoi ? En termes simples, ces modèles vous permettent d'expliquer l'effet incrémentiel de vos activités de marketing sur des indicateurs clés de performance tels que les ventes ou l'amélioration de la marque. À un niveau très granulaire et exploitable. Intéressant, non ? Expliquons et explorons un peu plus loin.
La causalité, qui est véritablement omni-canal par nature, identifie un événement comme étant la conséquence directe d'un autre événement ; elle fournit le ‘quoi’ et le ‘pourquoi’ des résultats de toute activité de marketing ou de vente. Elle peut même prendre en compte et expliquer l'impact d'événements imprévus tels que Covid.
Les approches fondées sur la causalité montrent que A (modification du budget marketing) a provoqué B (augmentation des ventes). La proportion de l'augmentation peut être attribuée directement à chaque canal. C'est un élément essentiel pour prendre de meilleures décisions budgétaires en matière de marketing mix. Les approches fondées sur la causalité aident les responsables du marketing à comprendre l'influence d'une activité sur une autre et la manière dont elle influe sur les performances.
Prenons un exemple : Une approche basée sur la causalité pourrait déterminer que 30% de l'augmentation des ventes est due aux dépenses de recherche payante, tandis que 70% est attribuable à la promotion ‘achetez 1, obtenez 1 gratuit’. Cette méthode permet également de mettre en évidence la relation entre les deux activités distinctes et la manière dont elles affectent les ventes, ce qui permet de déterminer quelles optimisations sont les plus importantes.
Alors que les MMM reports classiques n'ont jamais été conçus pour fournir des informations en temps quasi réel, les approches basées sur la causalité permettent justement de le faire. L'utilisation des signaux de la demande en temps réel permet de montrer l'impact direct de chaque facteur commercial majeur potentiel (médias, prix, signaux de la demande de la marque, concurrence, promotions) sur les résultats commerciaux clés (à la fois en ligne et hors ligne).
Ils font correspondre les décisions que les entreprises doivent prendre avec les informations nécessaires pour étayer ces décisions.
Enfin, les modèles de causalité présentent quelques avantages supplémentaires :
Par où commencer ?
Construire son propre modèle peut sembler une tâche ardue. Heureusement, Artefact sait exactement comment vous aider dans ce domaine. Nous avons mis en œuvre avec succès des modèles et aidé des entreprises à les adopter. Et nous avons des cas qui le prouvent.
Contactez-nous par l'intermédiaire de notre formulaire de contact ou envoyez-nous un courriel pour en savoir plus sur le modèle et sur la manière de le mettre en œuvre.
PS : Voyez comment nous avons déjà construit un modèle de mesure de la causalité personnalisé pour Reckitt.
