Le marketing mix permet de coordonner et d’harmoniser les différents outils de marketing. La même question se pose toujours: quel est l’effet des différents outils/activités de marketing? La modélisation du marketing mix peut fournir cette réponse.
La modélisation du marketing mix met en évidence l’influence des différents facteurs du marketing mix à l’aide d’analyses statistiques, comme par exemple les régressions multivariées. Les modèles montrent quelle publicité a le meilleur impact, sur quels canaux et avec quel budget.
Pour mesurer l’impact, la première chose à faire est de définir un objectif mesurable ou une conversion. Cela se fait idéalement lors de la planification de la campagne et la campagne est orientée de manière conséquente vers cet objectif. Une conversion peut par exemple être la vente d’un produit (chiffre d’affaires ou nombre de pièces), la visite d’un site web, une prise de contact, l’essai d’une voiture et/ou également un changement dans les KPI publicitaires classiques, comme par exemple l’image ou la mémorisation de la publicité.
Pendant ou au plus tard après la réalisation de la campagne, il faut déjà passer à l’évaluation. Il faut d’abord rassembler les données pertinentes. Celles-ci se composent des données Analytics des mesures en ligne, du nombre de contacts des médias hors ligne ainsi que des prix des mesures respectives. Plus les données sont détaillées, plus l’évaluation est précise. Ces données peuvent ensuite être enrichies par d’autres facteurs d’influence, comme les données météorologiques, les données publicitaires de la concurrence ou les données Corona.
Toutes ces données et facteurs d’influence sont intégrés dans les modèles. Ceux-ci calculent l’influence des différentes campagnes ou des différents canaux sur les KPI définis, par exemple sur le résultat des ventes. Pour ce faire, on calcule dans un premier temps une « baseline », c’est-à-dire les ventes qui auraient été réalisées même sans les activités de marketing. La différence donne ensuite l’effet de la campagne.
La question passionnante est maintenant de savoir quel élément de la campagne a déclenché les conversions et dans quelle mesure. Il existe de nombreuses méthodes différentes pour cela. Les modèles de Signifikants s’appuient d’une part sur les fluctuations du mix média pendant la durée de la campagne et d’autre part sur la variation de l’effet de la campagne dans le temps. À partir de ces informations, les algorithmes peuvent déterminer l’effet des différents canaux et supports publicitaires – en tenant toujours compte de tous les facteurs d’influence supplémentaires en dehors de la campagne, à condition que des données soient disponibles à cet effet.
Des algorithmes intelligents sont une condition de base pour une modélisation fiable du marketing mix. Mais tout commence bien plus tôt. Une base de données aussi propre que possible est essentielle. Il s’agit d’abord de s’assurer que toutes les informations pertinentes sont incluses dans les modèles et d’aller jusqu’à améliorer les données de qualité insuffisante par un nettoyage approprié des données et, le cas échéant, en les enrichissant d’informations supplémentaires. En outre, des contrôles de plausibilité complets sont toujours nécessaires à la fin. Notre expérience montre que toutes ces tâches, parfois très longues, peuvent être réduites à un niveau très gérable grâce à l’automatisation ou à des processus clairement définis. Il est également judicieux de vérifier les résultats par des analyses complémentaires de campagnes similaires ou de flights ultérieurs.
Si vous tenez compte de ces points, vous obtiendrez des résultats fiables et des enseignements importants, grâce auxquels l’efficacité des futures campagnes pourra être considérablement accrue.
Si vous êtes intéressé par la modélisation du marketing mix, nous serons heureux de vous conseiller
