Application concrète du marketing mix modeling

En octobre 2019, Simon Peel, global media director d'Adidas, a expliqué devant un auditoire professionnel que l'entreprise avait surinvesti dans le digital performance marketing et sous-investi dans la construction de marque. Le partage affiché à l'écran : environ 77 % du budget média vers la performance, 23 % vers la marque, contre une lecture économétrique qui plaçait quelque chose comme 65 % des ventes du côté marque de cette ligne. Cette leçon reste à l'intérieur de cette seule revue : les données qui l'ont alimentée, pourquoi le reporting utilisé par Adidas pointait dans la direction opposée depuis des années, et ce que coûte à une entreprise le fait d'agir sur un résultat qui ne lui plaît pas.

La position de départ était délibérée, pas négligente. En 2016, le directeur général Kasper Rorsted avait déclaré à CNBC que l'engagement consommateur se produit surtout sur mobile, et Adidas a poussé le digital assez loin pour se passer de TV lors de la Coupe du monde 2018. Chaque rapport de performance hebdomadaire vu par les équipes média validait ce choix, parce que chaque rapport hebdomadaire était construit à partir de chemins de clics.

D'abord, la construction des données, là où une revue de ce type gagne ou perd sa crcrLe pourcentage de visiteurs ou de prospects qui réalisent une action attendue (achat, inscription, formulaire de contact), calculé en divisant les conversions par le nombre total d'opportunités.Voir la définition complète →édibilité. Adidas vend dans plus de 100 marchés, et en 2019 plus de la moitié des quelque 23,6 Md€ de chiffre d'affaires passait par le wholesale, c'est-à-dire que la vente se fait dans le magasin de quelqu'un d'autre, avec un décalage et souvent sans données de sell-out propres. Le modèle ne peut donc pas être alimenté par le revenu groupe. Il lui faut des séries hebdomadaires par marché : dépense média par canal, prix et profondeur de remise, distribution et lancements produits, pression concurrentielle, plus le calendrier football, qui déplace la demande indépendamment du média. Les marchés où les données de sell-out sont pauvres sont modélisés séparément ou écartés, et la version honnête de l'exercice précise lesquels ont été écartés.

Ensuite, la raison pour laquelle les anciens chiffres mentaient. Le reporting digital d'Adidas créditait le dernier clic, et une grande partie du média était optimisée vers la conversion sur adidas.com, alors que l'ecommerce propre représentait environ un dixième du revenu groupe. Le paid search, l'affiliation et le retargetingretargetingDiffuser des publicités aux utilisateurs ayant déjà visité votre site ou interagi avec votre marque, pour les faire revenir et déclencher la conversion.Voir la définition complète → étaient payés pour une demande que l'activité de marque et le réseau retail avaient déjà créée, puis rachetée à la porte de la caisse. Le même argent ressemblait à un retour de 10x dans la vue plateforme et à presque rien dans la vue économétrique, et l'écart n'était pas un artefact de modélisation. C'était la différence entre mesurer qui était présent à l'achat et mesurer qui l'a causé.

Troisième point, le problème d'identification qui rend ce résultat difficile à produire tout court. Adidas monte ses dépenses marque et performance ensemble autour des lancements et des tournois, si bien que les deux séries bougent de concert et que le modèle a du mal à les séparer. Si vos budgets marque et performance n'ont jamais divergé, aucun ajustement d'adstock ne vous dira lequel a fait le travail. Ce qui sauve l'exercice, c'est la variation : des marchés qui ont lancé une campagne à trois semaines d'écart, un pays passé en silence TV pour des raisons budgétaires, un déploiement étalé. Les praticiens qui sautent cette étape et rapportent un coefficient marque bien net à partir de données parfaitement colinéaires rapportent leur a priori, pas un résultat.

Quatrième point, le problème de fenêtre, et c'est la partie qui flatte la performance même après avoir accepté le profil de décroissance persistante décrit dans la leçon sur les fondations. Un modèle ajusté sur deux ou trois ans de données hebdomadaires ne peut voir que le média dont le payback tombe à l'intérieur de cette fenêtre. L'investissement de marque qui se manifeste par du pricing power ou des coûts de search plus bas en année quatre se retrouve dans la base, indiscernable de l'héritage. Donc même une revue qui fait passer la marque de 23 % de la dépense à une majorité de l'effet mesuré la sous-estime probablement encore, ce qui est la direction inconfortable de l'erreur. Le travail long-and-short de Les Binet et Peter Field plaçait l'équilibre pratique plus près de 60:40 marque/activation pour exactement cette raison.

Agir sur le résultat est pire que de le produire. Si vous sortez de l'argent du paid search et de l'affiliation au T1, le revenu que ces canaux moissonnaient chute immédiatement, parce qu'ils fermaient une demande qui avait encore besoin d'être fermée. Le payback de la marque arrive sur plusieurs trimestres. Le P&L se dégrade donc avant de s'améliorer, et la personne qui a autorisé le glissement porte cet écart devant un conseil qui lisait l'ancien dashboard. Il y a aussi une dimension marge : les canaux de performance portent souvent des codes de réduction, donc une partie de ce que le modèle créditait au média était du prix. Rééquilibrer vers la marque peut maintenir le revenu à plat tout en améliorant la marge brutemarge bruteLa marge brute est la part du chiffre d'affaires qui reste après déduction du coût direct de production des biens ou services, exprimée en pourcentage du chiffre d'affaires.Voir la définition complète →, ce qui n'apparaît jamais dans un rapport média.

La conséquence de second ordre à laquelle Adidas s'est heurtée est organisationnelle. Un partage à dominante digitale construit une équipe à dominante digitale, des contrats d'agence à dominante digitale et des rituels hebdomadaires autour de métriques que la revue vient de déclasser. Le résultat du modèle arrive comme une attaque contre les trois dernières années de travail de plusieurs personnes, ce qui explique pourquoi Peel l'a présenté comme un échec de mesure plutôt que comme un échec de compétence.

Actions pour le CMO :

• Avant de commander quoi que ce soit, écrivez la part de vos ventes que votre ecommerce propre porte réellement. Si c'est 10 % et que votre média est optimisé vers la conversion on-site, vous connaissez déjà le sens de votre biais, et le modèle est là pour le dimensionner, pas pour le découvrir.
• Exigez des modèles par marché, pas un modèle global unique. La revue d'Adidas n'avait de signal exploitable que parce que différents marchés dépensaient différemment à différents moments. Une série unique agrégée masque la variation dont dépend l'estimation.
• Mettez le prix et la promotion dans le modèle comme variables séparées avant de discuter des canaux. Sinon les canaux porteurs de remises absorbent un crédit qui appartient à de la marge que vous avez abandonnée.
• Séquencez le rééquilibrage sur deux ou trois trimestres et annoncez à la finance que la baisse de revenu est attendue, avec un ordre de grandeur, avant qu'elle n'arrive. Une baisse non prévue au deuxième mois, c'est ainsi qu'une bonne décision se fait annuler.

Erreurs courantes qui tuent les résultats :

• Prendre une hausse du retour rapporté par la plateforme pour une preuve contre le modèle. Les deux chiffres mesurent des choses différentes, et un canal situé au point d'achat aura toujours l'air fort dans un cadre last-click. Les réconcilier est une question de leadership que reprend la leçon sur le playbook.
• Laisser la fenêtre de données fixer la valeur de la marque de façon permanente. Deux ans d'historique sous-créditent structurellement l'investissement à combustion lente, donc un modèle qui dit que la marque vaut 40 % donne un plancher, pas un verdict. Relancez-le avec une série plus longue quand vous en aurez une.
• Accepter un modèle construit sur des dépenses colinéaires. Si les budgets marque et performance ont toujours bougé ensemble chez vous, cassez délibérément le schémamaUtiliser un logiciel pour automatiser les tâches et campagnes marketing répétitives, afin de personnaliser à grande échelle sur des canaux comme l'email, le web et le social.Voir la définition complète → sur quelques marchés pendant un trimestre pour que le prochain modèle ait quelque chose à lire.
• Classer la revue comme un one-off. Les coûts média, l'architecture de prix et la distribution bougent tous ; un partage juste en 2019 est une supposition en 2022. Recalibrez chaque année et gardez la même spécification pour que la comparaison d'une année sur l'autre veuille dire quelque chose.