Aujourd'hui, les consommateurs et consommatrices jonglent entre le streaming, le scrolling, le search et le shopping en ligne, sur une multitude d'écrans et de canaux, parfois même simultanément. Pas étonnant, dans ce contexte, que 8 achats en ligne sur 10 impliquent plusieurs points de contact1. Face à cette complexité des parcours client·es, les responsables marketing doivent repenser leur stratégie de mesure. L'objectif ? Obtenir une vision panoramique de toutes les interactions client·e, optimiser l'allocation des budgets et, in fine, améliorer significativement le retour sur investissement (ROI).
Au cœur de ce changement d’approche, on retrouve l'IA. Véritable moteur des nouveaux comportements de consommation, elle alimente également les solutions de mesure qui permettent de rester dans la course. Dans cet article, nous allons explorer quatre façons concrètes d'exploiter le potentiel de la mesure pilotée par l'IA.
1. Optimiser ses performances grâce à une stratégie de données solide
L'IA peut être un puissant moteur de croissance, mais elle a besoin du bon carburant : vos données propriétaires. Ces fameuses “first-party data” représentent votre avantage concurrentiel. Elles vous permettent d'optimiser vos campagnes, de toucher la bonne audience au bon moment et d'améliorer vos performances. Elles constituent le socle de toute plateforme publicitaire, qu'il s'agisse de Google ou de fournisseurs tiers. En effet, les responsables marketing qui considèrent leurs données propriétaires comme un catalyseur de l'IA constatent une amélioration de leurs performances de l'ordre de 30 % par rapport aux autres2.
Les outils Google ont précisément été conçus pour exploiter tout le potentiel de vos données propriétaires en toute fluidité. Prenez par exemple Google Ads Data Manager : il vous permet de connecter aisément des données provenant de sources hétérogènes au sein d'une plateforme unique. Résultat ? Des insights clients plus profonds et des publicités plus pertinentes. Cet outil simplifie également l'utilisation d'autres fonctionnalités avancées, comme le suivi avancé des conversions pour les prospects. Cette dernière affine la précision de votre mesure des conversions en vous permettant de relier vos données propriétaires aux conversions hors ligne, et de les réattribuer à vos campagnes Google Ads. Les annonceurs qui utilisent cette fonctionnalité ont enregistré 8 % de conversions supplémentaires par rapport à la méthode standard d'importation des conversions hors ligne sur le Search3.
En d'autres termes, en adoptant les solutions adéquates, vous pouvez mesurer des conversions en ligne et hors ligne qui n'auraient pas été enregistrées autrement.
2. Prendre des décisions budgétaires plus avisées grâce aux analyses MMMs avancées
Pour décrypter l'efficacité réelle de vos investissements médias, une approche de la mesure en trois étapes s'impose : modélisation du mix marketing (MMM), tests d'incrémentalité et attribution. L'alchimie de ces piliers est la clé d'un ROI maximal pour chaque euro dépensé.
Les MMM sont depuis longtemps des outils précieux pour appréhender l'impact à long terme des investissements marketing sur l'ensemble des canaux et éclairer les décisions d'allocation budgétaire. Des études révèlent d'ailleurs que les dirigeant·es qui accordent une importance capitale aux MMM ont deux fois plus de chances de dépasser leurs objectifs de revenus de 10 % ou plus4.
Savoir quel budget allouer au marketing digital est un bon début. Connaître le montant exact à investir dans le Search, le Display ou YouTube est encore mieux.
Cependant, les MMM traditionnels, initialement conçus pour mesurer l'impact des médias offline sur la marque, peinent à évaluer avec précision la performance des canaux en ligne. Prenons un exemple concret : les annonceurs sont plus enclins à reconnaître un bon retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) pour Google Search que pour n'importe quelle autre plateforme de publicité payante5. Cependant, si votre MMM ne tient pas compte des dynamiques d'enchères spécifiques au Search, comme une soudaine augmentation des requêtes organiques pour votre catégorie de produits, vous risquez de sous-estimer l'impact réel de vos campagnes Search. Conséquence directe ? Une allocation budgétaire inefficace et une perte de parts de marché au profit de vos concurrents.
C'est pourquoi les responsables marketing les plus pointus se tournent de plus en plus vers les MMM avancés pour saisir avec plus de finesse les subtilités des canaux en ligne et obtenir des insights véritablement actionnables. Meridian, le MMM open source de Google, en est une parfaite illustration. Il intègre des données plus granulaires, telles que le volume de requêtes Google ou la portée et la fréquence, ce qui permet aux responsables marketing d'allouer leurs budgets avec une précision accrue, tout en respectant la confidentialité des données utilisateurs. Savoir quel budget allouer au marketing digital est un bon début. Connaître le montant exact à investir dans le Search, le Display ou YouTube est encore mieux.
3. Valider et affiner ses stratégies avec des tests d'incrémentalité
Si les MMM vous aident à mieux planifier l'allocation de vos budgets, les tests d'incrémentalité, à l'instar de Brand Lift et Conversion Lift, vous permettent d'évaluer quelles tactiques ou quels canaux génèrent des résultats qui ne se seraient pas produits de manière organique. Ils vous donnent la certitude que votre campagne a bel et bien initié une action de la part d'un·e client·e.
Grâce à ces expérimentations, vous pouvez identifier les écarts entre les prédictions de vos modèles et les résultats concrets. Vous êtes alors en mesure d'agir et d'optimiser vos modèles pour une précision accrue.
Le principe des tests d'incrémentalité est simple mais redoutablement efficace : diviser votre audience en deux groupes distincts, l'un exposé à vos publicités, l'autre non. Ensuite, les métriques clés telles que la notoriété de la marque, le volume de recherche ou les conversions entre ces deux groupes sont comparées. Vous obtenez ainsi une compréhension beaucoup plus fine de l'efficacité réelle de vos publicités. Imaginez, par exemple, que vous lancez un test d'incrémentalité pour déterminer si vos campagnes d'installation d'application génèrent réellement des téléchargements supplémentaires.
En plus de valider des stratégies individuelles, les tests d'incrémentalité vous fournissent également des insights pour affiner vos analyses MMM et vos modèles d'attribution. Grâce à ces expérimentations, vous pouvez identifier les écarts entre les prédictions de vos modèles et les résultats concrets. Vous êtes alors en mesure d'agir et d'optimiser vos modèles pour une précision accrue.
4. Optimiser ses investissements grâce à l'attribution basée sur les données
Chaque jour, des personnes interagissent avec votre marque de manière répétée, à travers une myriade de canaux, de plateformes et d’écrans. Ce réseau complexe d'interactions rend obsolètes les modèles d'attribution au dernier clic. Pourquoi ? Parce qu'ils attribuent tout le mérite au dernier point de contact, sans tenir compte de la contribution de chaque interaction qui a mené à l'achat. Si vous vous fiez encore à l'attribution au dernier clic, vous risquez fort de mal allouer vos budgets et de laisser filer des opportunités de revenus.
En adoptant une stratégie de mesure multidimensionnelle, les responsables marketing peuvent naviguer avec assurance dans un paysage média en constante évolution et générer un ROI solide et pérenne.
L'attribution data-driven, optimisée par l'IA de Google, attribue précisément la valeur à chaque interaction, en temps réel et de manière continue. En analysant une quantité massive d'insights et en s'adaptant dynamiquement à chacun d'eux, elle vous aide à optimiser vos campagnes en temps réel et à maximiser le retour sur chaque euro investi. Ce n'est pas un hasard si l'attribution data-driven est le modèle par défaut pour toutes les campagnes Google Ads.
Repenser son approche de la mesure
Dans un monde où chaque euro dépensé dans le marketing compte, la capacité à démontrer clairement le ROI est primordiale. En adoptant une stratégie de mesure multidimensionnelle qui intègre l'attribution pilotée par l'IA, les MMM et les tests d'incrémentalité (le tout reposant sur une base solide de données propriétaires), les responsables marketing peuvent naviguer avec assurance dans un paysage média en constante évolution et générer un ROI solide et pérenne.
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