Mesurer pour mieux décider

La modélisation du marketing mix (MMM) est la pierre angulaire de la mesure moderne du marketing, car elle fournit une vision holistique de la manière dont les différentes activités contribuent aux ventes et au retour sur investissement. Dans un contexte où les CMO doivent démontrer leur impact et collaborer étroitement avec les CFO sur l'allocation des budgets, le MMM, ainsi que les tests d'incrémentalité et l'attribution, forment une boîte à outils complémentaire pour la prise de décision data-driven.

  • Modélisation du marketing mix (MMM): Quantifie l'impact du marketing sur les ventes sur la base de l'historique data, sépare la demande de base des effets incrémentaux et guide l'allocation du budget.
  • Test d'incrémentalité: Prouve la causalité en comparant les groupes exposés aux groupes de contrôle, validant ainsi les activités qui stimulent réellement les ventes.
  • Attribution: Attribue du crédit à tous les points de contact promotionnels (courriels, appels à distance, congrès, webinaires), clarifie les parcours d'engagement des HCP et complète les tests MMM et d'incrémentalité.

Ensemble, ces méthodes forment un cadre complet : Le MMM définit la vision stratégique, le test d'incrémentalité confirme l'efficacité et l'attribution explique la dynamique cross-canal.

Les questions clés de l'industrie pharmaceutique

Dans le secteur pharmaceutique, les MMM sont de plus en plus mobilisés pour répondre à trois questions stratégiques :

  • Impact : Quel est l'effet réel des activités promotionnelles sur les volumes de prescription ?
  • Performance du canal : Quels sont les canaux qui ont l'impact incrémental le plus fort et ceux qui arrivent à saturation ?
    Optimisation du budget : Comment réaffecter les ressources pour maximiser le retour sur investissement et soutenir la croissance ?

Ces questions se posent dans un contexte où les dépenses promotionnelles dépassent souvent des centaines de millions et où les règles de conformité limitent considérablement les leviers marketing disponibles.

Quatre défis à relever

La mise en œuvre du MMM dans l'industrie pharmaceutique présente un fort potentiel mais nécessite de surmonter quatre obstacles majeurs :

  • Data granularité : L'accès est souvent limité aux data mensuelles et agrégées des ventes ; les data promotionnelles sont fragmentées ; les activités des Medical Science Liaisons (MSL) ne peuvent pas être modélisées directement pour des raisons de conformité.
  • Fondation Data : La complexité omnicanale (interactions avec les professionnels de la santé) et les systèmes cloisonnés rendent l'intégration difficile ; les processus manuels créent des incohérences et des erreurs.
  • Conception fondée sur des hypothèses : Les dépenses précises data sont rarement disponibles ; les coûts des événements nécessitent une estimation générale ; l'activité des concurrents ne peut pas être entièrement saisie.
  • Adoption par les entreprises : Le succès dépend de la confiance des équipes de marque ; la simplification des résultats, la transparence et la formation sont essentielles pour éviter l'effet “boîte noire”.

Dossier client: Modélisation du marketing mix pour une marque pharmaceutique en France

Avec Thomas FILAIRE, du bureau de Paris

Une grande marque pharmaceutique française a appliqué la modélisation du marketing mix (MMM). pour optimiser les dépenses promotionnelles et non promotionnelles, mesurer l'impact cross-canal et guider la prise de décision stratégique.

Notre client a été confronté à trois défis :

  1. Mesurer l'impact : l'attribution précise de l'augmentation des ventes à des activités promotionnelles et non promotionnelles spécifiques est complexe, en particulier dans un environnement très réglementé
  2. Data Disponibilité : garantir l'exhaustivité, la qualité et la granularité des sources multiples (ventes, interactions promotionnelles, activités médicales, facteurs externes) est une condition préalable à une modélisation solide.
  3. Conformité : les activités médicales ne peuvent pas être utilisées comme facteurs directs dans le modèle en raison de contraintes réglementaires, mais leur influence est prise en compte par le biais de variables de contrôle.

Nous avons développé un outil de modélisation du mix marketing, basé sur 3 couches :

  1. Structure du modèle : Un modèle de régression bayésien a permis de quantifier l'impact des activités de marketing sur les ventes, en tenant compte des ventes de base, des ventes supplémentaires induites par le marketing et des variables de contrôle telles que la saisonnalité, les tendances du marché et les événements spécifiques (par exemple, COVID-19).
  2. Transformations : Le modèle intègre les effets de stock publicitaire (report) et de saturation pour tenir compte du décalage et des rendements décroissants des activités de marketing
  3. Priorités de l'entreprise : La connaissance de l'entreprise et les études antérieures ont permis d'étayer les hypothèses du modèle, améliorant ainsi sa robustesse et sa pertinence.

Ce produit a permis de réaliser plusieurs gains à long terme, allant de la prise de décision à la résilience de l'organisation :

  • Efficacité des canaux : Le modèle a révélé que les activités promotionnelles représentaient 17,1% des ventes, les appels F2F étant le principal contributeur (13,4%), suivis par les événements d'escalade (2,3%) et les congrès promotionnels (1,4%).
  • Optimisation du retour sur investissement : Les congrès promotionnels et les autres interactions (courriels, appels téléphoniques/à distance) ont eu le retour sur investissement le plus élevé (3,25 et 3,59, respectivement), tandis que les appels F2F ont été robustes mais saturés (retour sur investissement : 1,45).
  • Des idées pratiques : L'équipe chargée de la marque a pu ajuster les plans commerciaux et médicaux, réaffecter les budgets et définir la stratégie future sur la base des informations fournies par data-driven. Les recommandations comprenaient la réduction des investissements dans les canaux saturés et l'augmentation des dépenses là où le retour sur investissement était le plus élevé.
  • Amélioration continue : Le modèle a permis de suivre et d'affiner en permanence les stratégies de marketing, ce qui a permis à l'organisation de rester souple et réactive face aux évolutions du marché.

Avec le marketing dépenses de 100 millions à 150 millions sur le produit, et un ~10% de l'optimisation des dépenses de marketing, gains en matière de prise de décision sont estimés à ~10 à 15 millions d'euros. Coût du projet estimé à ~200 000 euros, qui peut être étendu verticalement à d'autres marques et à d'autres zones géographiques pour environ 100 000 euros, sans coûts informatiques supplémentaires. Les Le retour sur investissement de l'ensemble du projet est de ~5,000%, La première année, le taux de croissance est de l'ordre de celui de la première année.

L'avenir de la mesure du marketing dans l'industrie pharmaceutique

La mesure du marketing évolue vers des approches plus intégrées et plus sophistiquées. Pour l'industrie pharmaceutique, cette évolution renforcera le rôle du MMM tout en garantissant l'alignement sur la conformité et l'impact stratégique.

  • Cadres intégrés: Combinaison de MMM avec des tests d'attribution et d'incrémentalité pour équilibrer l'optimisation à court et à long terme.
  • Qualité Data: Une gouvernance plus forte pour harmoniser la gestion de la relation client, la promotion et la data externe, avec une transparence totale.
  • Évolution des canaux: Adapter les mesures aux points de contact numériques, aux webinaires et aux nouvelles plateformes d'engagement des patients.
  • Capacités internes: Renforcer l'expertise interne en matière de MMM et d'essais afin d'instaurer une culture de l'essai et de l'apprentissage.
  • La protection de la vie privée d'abord: Tirer parti de first-party data tout en préservant la vie privée des patients et des professionnels de la santé.
  • Qualité de l'engagement: L'accent n'est plus mis sur le volume d'activité, mais sur la profondeur et l'efficacité des interactions avec les professionnels de la santé.

Dans l'ensemble, les entreprises pharmaceutiques devront combiner sophistication technique et maturité organisationnelle pour s'assurer que les investissements en marketing apportent une valeur mesurable et durable.