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L'internalisation des solutions de mesure et optimisation de l'efficacité marketing : Quelles solutions pour la décision marketing dans un contexte de forte incertitude ?

Arnaud Parent
Publié le
17/5/2023
La succession de crises de ces dernières années et leurs conséquences socio-économiques ont conduit à une prise de conscience brutale de la profonde incertitude de l'environnement marketing. Avant même que Climat, Covid, Ukraine ou inflation ne soient au centre de l'attention, les processus décisionnels peinaient à s'adapter à l'hétérogénéité toujours plus forte des comportements consommateurs, à l'accélération des cycles, à la fragmentation de l'offre media... Comment faire évoluer pratiques et outils décisionnels pour mieux appréhender cet univers " VUCA* " (pour Volatile, Uncertain, Complex, Ambigu) ? Comment adapter les solutions d'optimisation de l'efficacité marketing et, en particulier, celles reposant des données historiques reflétant des périodes affectées par des crises, des changements majeurs ou des ruptures de tendance ? Comment y intégrer des dimensions de risk management tant pour garantir la résilience des marques que pour entretenir leur vitalité, optimiser leur prochaine étape de croissance ? * VUCA : Cadre d'analyse introduit par l'US Army War College dans les années 90 pour la réflexion géopolitique après l'effondrement de l'URSS ; voir notamment Nathan Bennett, G. James Lemoine. (cf. What VUCA really means for you- Harvard Business Review, 2014).

Privilégier la pertinence des données vs. la tentation du " toujours plus de data "

La nécessaire transformation des process décisionnels s'appuie assez naturellement sur un enrichissement sensible de la connaissance consommateurs, des marques et des leviers marketing. En effet, appréhender les différentes dimensions d'incertitude requiert une analyse en profondeur des forces motrices et des dynamiques, ce à l'échelle de chacun des segments de la population considérés par la marque. La capacité de collecter d'impressionnants volumes de data a ouvert de nombreuses possibilités d'analyse, mais aujourd'hui ce sont les fonctionnalités de sélection des critères les plus pertinents, de ceux à même d'étayer la décision en temps et en heure, qui sont les objectifs prioritaires. Ceci souligne, s'il en est encore besoin, l'enjeu majeur de la curationdata et insights* et de la gouvernance des données / de la connaissance.

Dans la pratique, certains annonceurs ont adopté un processus de screening des informations à intégrer dans leur plate-forme avec l'ambition de compléter la compréhension des dynamiques marché. Ces informations sont souvent très aisément accessibles voire déjà disponibles au sein des entreprises, mais encore peu exploitées en synergie avec les plates-formes data ; ce sont par exemple :

  • des éléments de connaissance consommateurs des cibles, des processus de décision consommateurs issus d'études syndiquées (e.g. Kantar TGI ou YouGov Profile) ou d'études réalisées ad hoc pour l'annonceur,
  • des indicateurs de brand equity, tracking d'indicateurs de marque à toutes les étapes du consumer journey (notoriété, image, préférence, intention...),
  • de mesures de l'intérêt / engagement consommateurs (e.g. activité sur les moteurs de recherche sur les marques ou des thématiques connexes, social intelligence / expression spontanée des consommateurs),
  • des données contextuelles ou conjoncturelles quant au marché et à son environnement (données open source INSEE, Banque de France, Eurostat)....

S'approcher de l'observation en temps réel

Un deuxième facteur d'efficacité décisionnelle face à l'incertitude est, bien entendu, l'agilité. La réaction rapide et même, dans certains cas, l'anticipation proactive s'avère primordiale.

Opérationnellement, il est nécessaire de se doter a minima d'un ensemble de capteurs, de suivre un nombre restreint d'indicateurs essentiels, de " fast metrics " ou de Proxies pour permettre la détection préventive de risques ou d'opportunités et la mesure agile de la performance marketing. Les critères utilisés pour ce monitoring en temps quasi-réel dépendent du secteur d'activité mais, ce sont en général des mesures de l'activité digitale, de l'intérêt / engagement online des consommateurs qui se révèlent les plus intéressantes.

En complément, différentes techniques de prévision " immédiate " ou Nowcasting à l'image de celles appliquées pour prendre en compte la volatilité des marchés financiers permettent également d'accroître encore l'agilité. Ces approches synthétisent les " signaux data " disponibles à date et apportent une vision plus complète et activable du présent de la marque pour réallouer dynamiquement les ressources marketing.

L'accélération de ce monitoring repose sur des travaux de fond d'industrialisation des process, et notamment :

  • l'automatisation des flux de données et des contrôles de qualité / cohérence des informations clés,
  • le développement de procédures de détection / alerte qui se greffent sur l'observation en temps quasi-réel pour mettre en avant un décalage des performances vs. les valeurs prévues.

S'appuyer sur des outils de simulation, les intégrer dans une démarche de Test & Learn agile

Les retours d'expérience d'annonceurs au cours de ces dernières années tourmentées montrent que la résilience décisionnelle ne peut être atteinte sans une transformation des approches de modélisation de l'efficacité marketing. Les techniques économétriques traditionnelles reposant sur plusieurs années d'historiques peuvent se révéler très limitées : comment se fier aujourd'hui à des enseignements de la période pré-Covid ou des observations pendant les phases aiguës de la crise sanitaire pour des secteurs qui ont été profondément et durablement affectés ? Peut-on s'appuyer sur des séries temporelles traduisant des comportements d'achat, des consommations media, des rôles des éléments du mix marketing éloignés des réalités actuelles / de celles des prochains mois ?

De nombreuses avancées sur les méthodologies économétriques ont permis de mieux prendre en compte l'évolution des élasticités aux actions marketing et d'exploiter la granularité temporelle ou géographique des données. Néanmoins, ce sont des approches de simulation, de construction de scénarios d'évolution ou de scenario planning qui s'avèrent les plus adaptées. La prise de décision quant aux actions marketing à entreprendre repose sur l'évaluation a priori des performances à court ou moyen terme de multiples scénarios. Dans un environnement incertain, il n'y a pas un seul avenir à prédire mais plusieurs futurs à anticiper - depuis de simples variations autour des baselines jusqu'à de véritables alternatives. Il ne s'agit pas ici d'estimer leur probabilité d'occurrence mais d'initier une démarche de réflexion prospective, d'explorer différentes stratégies marketing envisageables, de simuler leur impact potentiel sur les marques. Des cas d'application typiques au cours des derniers mois ont consisté à évaluer :

  • les conséquences à court terme de diminutions sensibles des investissements media, mais aussi des budgets qui seront nécessaires, après cette phase de moindre investissement, pour regagner la position de la marque,
  • plusieurs hypothèses de budget, d'allocation des ressources communication pour le lancement produits dans un contexte de forte inflation,
  • le poids relatif des actions " branding " et performance pour le recrutement de nouveaux clients sur différentes cibles consommateurs,
  • le potentiel du retail media en synergie avec d'autres leviers ou en remplacement d'autres investissements communication...

Les progrès majeurs du Machine learning ont permis la mise en œuvre opérationnelle de techniques de simulation applicables à la complexité des marchés et des actions marketing ; on citera en particulier les représentations par des systèmes dynamiques et surtout l'utilisation de modélisations consumer-level multi-agents (cf. applications au marketing des méthodes d'agent-based modeling présentées dans cet article tea house ).

Les techniques de " what-if simulations " s'inscrivent de fait dans une démarche plus large de Test & Learn en continu; elles peuvent être exploitées en pleine synergie avec des procédures expérimentales ou observationnelles, notamment des tests d'Incrémentalité - tests A/B, geo-tests, marchés tests, lift studies.... Ces approches complémentaires permettent de valider " dans la vie réelle " les recommandations, résultats de simulation, et ainsi d'apporter des éléments à même de convaincre les opérationnels ou de faciliter l'acceptation de nouveaux dispositifs tout autant que de fiabiliser les prochaines simulations.

De plus, des annonceurs utilisent ces outils de simulation comme un ancrage pour instaurer des " sprints efficacité " inspirés des méthodes de développement agile de l'ingénierie logicielle : de très courtes itérations, chacune centrée sur un sujet clé. Ceci contribue significativement à créer un process marketing "apprenant " et à privilégier une démarche pluridisciplinaire, pragmatique, à mille lieues des grand-messes annuelles de présentation des résultats de MMM ...

(Re)prendre en main le processus de décision marketing

Permettre aux marques d'affronter l'incertitude, voire de se développer dans le contexte " VUCA ", consiste, avant tout, à rapprocher les systèmes d'aide à la décision de la réalité des marchés, à être en prise directe avec le business. C'est là une condition sine qua non pour disposer de systèmes décisionnels adaptés, qui auront pour piliers :

  • la connaissance des marchés, des consommateurs et des enjeux pour une curation des données plus efficace,
  • la temporalité pour l'accélération de prise en compte des signaux,
  • l'expertise marketing-communication pour la construction de scénarios à simuler / évaluer...

Si les méthodologies et algorithmes sont de toute évidence un facilitateur de la transformation des process, c'est, à notre sens, l'amplification du rôle des équipes de l'annonceur et de leurs expertises qui sera le facteur clé de succès. L'expérience montre, en effet, que les gains les plus significatifs s'obtiennent par :

  • intégration des systèmes d'aide à la décision sur sa propre plate-forme data & insights,
  • optimisation des flux informationnels et du partage des signaux à très court-terme de mesure / anticipation de la performance,
  • pilotage direct par les experts / responsables internes en co-construction avec leurs prestataires (e.g. agences communication ou agences media).

En ce sens, l'agilité décisionnelle est l'un des bénéfices d'une internalisation, même partielle, des solutions de mesure et d'optimisation de l'efficacité marketing (cf. cet article tea house) ; ceci renforce encore l'importance du sujet " in-housing " parmi les thèmes de réflexion prioritaires 2023.

* Curation data et insights : Ensemble de processus et activités liés à l'organisation et à l'intégration des données et connaissances collectées à partir de diverses sources, l'annotation des données, la publication et la présentation des données.
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