Entrées et variables

La qualité d’un MMM ne peut pas dépasser celle de ses entrées. Elles se répartissent en trois catégories : les variables média (les leviers que vous contrôlez), les variables de contrôle (les facteurs que vous ne contrôlez pas) et la variable dépendante (ce que vous prédisez).

Les définir correctement, avec la bonne granularité et la bonne fréquence, constitue l’essentiel du travail nécessaire à un modèle crédible.

Choisissez un résultat fiable : unités vendues, chiffre d’affaires ou nouveaux clients. Soyez cohérent quant à son caractère brut ou net et quant à l’exclusion éventuelle des retours.

Modélisez au niveau de granularité sur lequel vous pouvez agir, généralement à l’échelle nationale ou régionale, chaque semaine. Les données quotidiennes ajoutent du bruit ; les données mensuelles masquent les dynamiques.

Vous pouvez fournir les données média sous forme de dépenses ou d’exposition (impressions, points de couverture brute, clics). Les impressions dissocient la diffusion du coût, ce qui est important lorsque les coûts pour mille fluctuent.

Une approche courante consiste à modéliser les impressions pour la courbe de réponse, puis à revenir aux dépenses pour calculer le ROI. Gardez toujours des unités cohérentes au sein d’un même canal.

Les effets publicitaires persistent après la fin de la période de diffusion. Le report publicitaire modélise cette décroissance afin que les ventes de cette semaine reflètent les médias des semaines précédentes.

Le taux de décroissance λ contrôle la mémoire : 0,0 signifie qu’il n’y a aucun report, tandis que 0,8 signifie une longue traîne. La TV présente généralement un report publicitaire plus important que la recherche.

Un doublement des dépenses ne double presque jamais les ventes. Les transformations de saturation représentent les rendements décroissants afin que le modèle n’extrapole pas linéairement indéfiniment.

Les transformations de Hill ou logarithmiques infléchissent la courbe de réponse, donnant à chaque canal un plafond réaliste et une plage d’exploitation efficace.

Les variables de contrôle absorbent les facteurs non liés aux médias afin qu’ils ne soient pas attribués à tort aux publicités. Les principaux sont le prix, les promotions, la distribution et la disponibilité, l’activité des concurrents et les indices macroéconomiques.

L’omission d’une variable de contrôle importante fausse les coefficients média, en gonflant souvent celui du canal qui a fonctionné pendant une promotion.

De nombreux produits présentent des profils saisonniers marqués. Représentez-les à l’aide de variables indicatrices mensuelles ou hebdomadaires, de termes de Fourier ou d’un indice saisonnier, ainsi que d’un terme de tendance pour la croissance ou le déclin sous-jacent.

Sans ces éléments, les hausses saisonnières des ventes se reportent sur les variables média qui ont été actives pendant la haute saison.

MMM sépare le socle — ce que vous vendriez sans nouveaux médias : capital de marque, distribution et prix — des contributions incrémentales générées par les médias.

Un modèle sain présente souvent un socle important et stable. Si les médias « expliquent » presque tout, les variables de contrôle sont probablement trop faibles.

Lorsque les canaux sont actifs simultanément, le modèle ne peut pas distinguer leurs effets et les coefficients deviennent instables, allant parfois jusqu’à changer de signe.

Diagnostiquez ce problème à l’aide de matrices de corrélation et de VIF. Atténuez-le en faisant varier les dépenses au fil du temps, en ajoutant une variation géographique ou en utilisant des a priori bayésiens pour stabiliser les estimations.

Alignez toutes les séries sur le même calendrier et le même fuseau horaire. Comblez les lacunes délibérément, et non avec des zéros ajoutés silencieusement qui confondent « aucune dépense » et « aucune donnée ».

Corrigez l’inflation des séries monétaires si la période est longue et documentez chaque transformation afin que les résultats soient reproductibles.

La matrice de conception finale superpose les variables de contrôle brutes et les variables média transformées. Chaque colonne média a d’abord subi un report publicitaire, puis une saturation avant d’entrer dans la régression.

L’ordre de cette chaîne de traitement est important : le report d’abord (quand l’effet se produit), puis la saturation (quelle est son ampleur).

Les entrées de MMM sont la variable dépendante, les variables média (transformées par report publicitaire puis saturation) et les variables de contrôle (prix, promotion, distribution, saisonnalité et facteurs macroéconomiques).

Des variables de contrôle solides empêchent de surestimer la contribution des médias, tandis que des séries propres, mises à l’échelle de façon cohérente et bien documentées constituent le socle d’un modèle fiable.