Incrémentalité et modèles de mix média

L'incrémentalité est la part des ventes que la publicité a apportée en plus de ce que la boutique aurait obtenu sans elle. Si une personne aurait acheté chez vous de toute façon, la publicité n'a rien ajouté pour elle, même si le rapport l'enregistre comme une conversion. Un modèle de mix média (MMM) est un modèle statistique qui estime la contribution de chaque canal à partir des dépenses par canal et des ventes.

En clair

L'attribution répond à la question « à qui revient l'achat ». L'incrémentalité répond à une autre : « que se serait-il passé sans cette publicité ». L'écart est important pour les publicités qui touchent des personnes déjà prêtes à acheter : par exemple, une annonce affichée pour une recherche contenant le nom de votre boutique.

Haus donne une illustration : une plateforme déclare 100 conversions, le groupe témoin sans publicité en donne quand même 40, donc le gain réel est de 60, et le rendement passe de 1,5 à 0,9 par unité dépensée. Pour passer du rapport à la réalité, ils proposent un « facteur d'incrémentalité » : le gain divisé par les conversions du rapport. Si le ROAS déclaré est de 4 et le facteur de 0,7, le ROAS corrigé est d'environ 2,8, ce qui peut être inférieur au seuil de rentabilité (Haus). Les exemples sont illustratifs, et Haus vend précisément ce type de mesure.

Comment on le teste

1. Un test d'exclusion sur la plateforme. Pour Meta, c'est Conversion Lift : des utilisateurs tirés au hasard ne voient pas les publicités. Selon Haus, l'accord de Meta est nécessaire, le test dure au moins sept jours et exige au moins 10 % de l'audience dans chaque groupe. Vérifiez dans votre compte les seuils exacts de dépenses et de conversions.
2. Un test géographique. Certaines régions voient les publicités et d'autres non, puis on compare les ventes totales. Haus décrit des variantes modernes avec un contrôle synthétique qui pondère de nombreuses régions sans publicité. Google propose un outil ouvert, Meridian GeoX, avec trois configurations : holdback (certaines régions sont désactivées), go-dark (la publicité est coupée) et heavy-up (la publicité est augmentée) (Google, Meridian GeoX).
3. Couper pendant un moment (conseil pratique, qui ne vient pas des sources). L'approche la plus simple, mais une estimation grossière : coupez les publicités de marque pendant une ou deux semaines et voyez si les ventes de marque baissent. Les variations s'expliquent aussi par la saisonnalité, le résultat est donc approximatif.

Modèles de mix média

Un MMM calcule comment les ventes dépendent des dépenses par canal, de la saison, des prix, des promotions et d'autres facteurs. Google propose le modèle ouvert Meridian ; les résultats de GeoX peuvent être transformés en a priori pour calibrer un MMM (Google, Meridian GeoX). Les exigences de volume de données pour un MMM ne figurent pas dans les sources ouvertes, il n'y a donc pas de chiffres.

Limites : c'est une estimation avec une marge d'erreur, pas un fait ; sa mise en place demande un analyste qui comprend les modèles. Pour une petite boutique, il est plus pratique de commencer par un test simple.

Exemple illustratif

Une boutique dépense 10 000 € par mois en publicité, et le rapport affiche un chiffre d'affaires de 40 000 € (ROAS 4). Un test avec un groupe témoin montre qu'environ 70 % de ces achats auraient eu lieu sans la publicité. Le gain est de 12 000 €, donc le ROAS corrigé est de 1,2. Avec une marge de 30 %, la publicité perd de l'argent. C'est pourquoi les décisions de budget se prennent sur le chiffre corrigé.

Erreurs fréquentes

• Faire un test trop court.
• Considérer le résultat d'un test comme permanent : il vaut pour une période et un canal.
• Tout tester à la fois.
• Exiger de la précision d'un MMM quand il y a peu de données.

FAQ

Qu'est-ce que l'incrémentalité, en clair ? Le nombre de ventes que la publicité a réellement ajoutées à celles qui auraient eu lieu de toute façon.

En quoi l'incrémentalité diffère-t-elle de l'attribution ? L'attribution répartit le crédit entre les points de contact, tandis que l'incrémentalité estime l'écart entre « avec publicité » et « sans publicité ».

Qu'est-ce qu'un MMM ? Un modèle statistique qui estime la contribution des canaux à partir des données de dépenses et de ventes, sans suivre les personnes individuellement.

Une petite boutique en a-t-elle besoin ? Pas forcément. Commencez par un suivi correct des commandes et un test simple (par exemple, couper les publicités de marque).

Termes associés

• Attribution : pourquoi les rapports publicitaires ne concordent pas
• ROAS (retour sur dépenses publicitaires)
• ROMI (retour sur investissement marketing)
• Test A/B
• Performance Max
• Publicité Meta pour une boutique : Advantage+

Sources

• Google, Meridian GeoX — developers.google.com/meridian/geox
• Haus, Understanding Meta incrementality testing — haus.io/article/meta-incrementality-testing