Notre glossaire, méticuleusement élaboré, est votre boussole dans l’univers complexe et dynamique du marketing, de la communication et du digital. Ici, chaque terme est une clé que nous vous aidons à décrypter pour vous ouvrir a des concepts innovants et des stratégies éprouvées. Plongez dans nos thématiques pour éclairer votre chemin vers l’excellence et la créativité.
Le Marketing Mix Modeling (ou MMM) est une méthode statistique utilisée pour mesurer et quantifier l’impact des différents leviers marketing (publicité, promotion, prix, distribution, etc.) sur les performances commerciales, notamment les ventes. En s’appuyant sur des techniques économétriques, cette approche permet d’isoler l’effet de chaque variable du mix marketing dans un environnement donné, en tenant compte de facteurs internes (investissements, saisonnalité, stratégie) et externes (marché, concurrents, événements). Le MMM se distingue par sa capacité à fournir une vision chiffrée de la contribution des actions marketing, sur une période donnée, à partir de données historiques agrégées.
Le Marketing Mix Modeling répond à une problématique centrale des professionnels du marketing : quel levier marketing génère vraiment de la performance, et dans quelle proportion ? Contrairement à des analyses d’attribution reposant sur des données utilisateurs individuelles (comme les modèles d’attribution digitaux), le MMM fonctionne avec des données agrégées (niveau macro) et peut intégrer aussi bien les canaux online que offline (TV, radio, affichage, promotions en magasin, etc.). En modélisant les variations des ventes en fonction des investissements marketing passés, le MMM permet d’estimer la rentabilité (ROI) de chaque levier. Il est particulièrement utile pour orienter les arbitrages budgétaires, optimiser les plans marketing, ou encore simuler l’impact futur d’une redistribution des dépenses. Cette approche exige une rigueur analytique forte : qualité des données, sélection des variables, modélisation statistique avancée (régressions linéaires multiples, machine learning), et expertise dans l’interprétation des résultats. Le MMM trouve une pertinence stratégique accrue dans un contexte de restriction budgétaire ou de recherche d’efficience marketing. En somme, c’est un outil clé d’aide à la décision, au croisement de la data science et de la stratégie marketing.
Grâce au Marketing Mix Modeling, identifiez les leviers les plus rentables de votre stratégie. L’audit de performance marketing proposé par Advalians vous permet de comprendre, à partir de vos données, ce qui génère vraiment de la valeur. Analyse factuelle, recommandations concrètes, optimisation des investissements : une approche 100 % orientée ROI.
Le MMM utilise des données agrégées pour estimer l’impact global des leviers marketing sur les ventes, tandis que l’attribution multi-touch suit le parcours individuel des utilisateurs pour répartir le crédit d’une conversion entre plusieurs points de contact digitaux.
Il faut disposer de données historiques fiables sur les ventes, les dépenses marketing par canal, les prix, les promotions, la distribution, mais aussi sur les variables externes (météo, saisonnalité, contexte économique).
En général, un modèle robuste nécessite entre 2 à 3 mois, incluant la collecte, le nettoyage, la modélisation et la validation des données. Le modèle est ensuite mis à jour régulièrement pour conserver sa pertinence.
Oui, mais son intérêt est plus marqué lorsqu’on cherche à mesurer à la fois les canaux online et offline. Pour des campagnes purement digitales, des modèles d’attribution ou de contribution peuvent être plus agiles.
Bien que historiquement utilisé par les grandes entreprises, le MMM devient plus accessible grâce à la démocratisation des outils de modélisation et à l’essor des solutions cloud. Toutefois, un certain volume de données reste nécessaire pour obtenir des résultats significatifs.
