Le blog de DAC

La mesure des médias n’a jamais été une tâche facile. Dans le paysage fragmenté d’aujourd’hui, les consommateurs sont exposés à une multitude de publicités, diffusées sur différentes plateformes, à divers moments et sur plusieurs appareils. Cela crée un réseau complexe d’interactions, rendant presque impossible l’évaluation précise de l’impact réel de chaque publicité. L’essor du suivi numérique a ouvert de nouvelles perspectives pour analyser les comportements, mais même les outils analytiques les plus avancés laissent subsister d’importants angles morts. Des éléments comme le prix, la disponibilité des produits ou encore les conversions hors ligne sont souvent négligés. Par ailleurs, la dépendance croissante du secteur aux données tierces est mise à mal par la disparition progressive des cookies et par les restrictions accrues imposées par les “jardins clos” tels que Meta ou Google. Ces évolutions rendent la mesure de l’efficacité réelle des investissements médias plus difficile que jamais. Alors que les marketeurs sont soumis à une pression constante pour obtenir des résultats à court terme, la nécessité d’une mesure fiable et précise devient cruciale. Nombreux sont ceux qui se tournent vers des solutions ad tech promettant des analyses dopées à l’IA et une optimisation des performances. Pourtant, ces outils peinent souvent à générer un impact tangible sur les résultats commerciaux. L’incrémentalité s’impose alors comme une piste prometteuse, en aidant les marketeurs à évaluer la véritable valeur de leurs dépenses médias. Mais s’agit-il réellement d’une stratégie novatrice, ou simplement d’un énième mot-clé à la mode dans l’industrie ? Les avantages et les limites des tests d’incrémentalité Bien que l’incrémentalité soit souvent présentée comme une réponse aux défis contemporains de la mesure média, son application concrète comporte d’importantes limites. En raison des contraintes réelles, comme les budgets, répartition des canaux, variations créatives, évolutions des comportements, il est quasiment impossible d’évaluer l’impact incrémental réel de chaque campagne publicitaire sans procéder à des tests continus et à long terme pour chaque scénario. Et cela n’est tout simplement pas réaliste. Malgré ces obstacles, tout marketeur sait qu’il est risqué de s’appuyer sur l’attribution au dernier clic ou sur tout autre modèle non fondé sur les données. Ces approches entraînent souvent une duplication des résultats, un biais en faveur de certains canaux ou, dans la majorité des cas, les deux à la fois. Sans une méthode de mesure plus rigoureuse, la performance marketing peut facilement être déformée. Ce n’est qu’en adoptant une approche incrémentale, et en validant ses résultats, qu’on peut réellement évaluer l’efficacité des investissements médias. Cela dit, même les tests d’incrémentalité suscitent leur lot de scepticisme. De nombreux marketeurs peinent à faire confiance aux résultats, surtout lorsque les grandes plateformes proposent leurs propres outils de mesure. L’outil de test A/B de Meta, par exemple, a été critiqué pour son incapacité à produire des résultats impartiaux en raison d’une distribution divergente. Au lieu de répartir les publicités de manière équitable entre les groupes testés, Meta optimise la diffusion en privilégiant les utilisateurs les plus réceptifs au message publicitaire. Les résultats reflètent alors à la fois l’effet du ciblage et celui de la publicité, ce qui gonfle artificiellement les performances observées. Face à ces difficultés, certains marketeurs considèrent l’incrémentalité comme un simple mot à la mode, un concept séduisant qui ne tient pas ses promesses sur le terrain. Faut-il pour autant l’écarter complètement ? Pas nécessairement. Aucune méthode n’est parfaite, mais lorsqu’elle est bien appliquée, l’incrémentalité reste l’un des meilleurs outils disponibles pour estimer l’impact réel des investissements médias. Pourquoi l’incrémentalité est plus essentielle que jamais Étudier les effets incrémentaux des médias permet d’obtenir des informations clés bien plus riches qu’un simple retour sur investissement (ROI). L’incrémentalité aide les marketeurs à comprendre non seulement les revenus générés par leurs campagnes, mais surtout à identifier où investir le prochain euro pour maximiser l’impact. L’un des grands atouts des tests d’incrémentalité est la capacité à repérer les points de saturation, ces seuils au-delà desquels un canal média n’apporte plus de gains supplémentaires. En d’autres termes, ils indiquent aux marketeurs quand des dépenses additionnelles ne génèreront plus de conversions, leur permettant ainsi de réaffecter les budgets plus intelligemment. L’incrémentalité permet aussi de mesurer la réelle efficacité des investissements médias (MROI), en distinguant les tactiques qui produisent véritablement des résultats de celles qui semblent performantes à cause de modèles d’attribution biaisés. Sans ce type de test, de nombreux marketeurs continuent à investir dans des canaux qui paraissent efficaces dans les rapports, mais qui ne contribuent pas réellement à la croissance de l’entreprise. Cependant, la mise en œuvre des tests d’incrémentalité n’est pas toujours évidente. Bien que les tests en continu soient les plus précis, ils exigent des ressources importantes, en temps comme en budget, ce qui limite leur application à grande échelle. Cela dit, même quelques tests bien menés peuvent fournir des analyses précieuses, améliorer significativement l’efficacité marketing et guider des décisions plus éclairées, tout en évitant les pièges classiques comme les dépenses inutiles ou la surconfiance envers des modèles d’attribution trompeurs. Les erreurs fréquentes en attribution et en analyse marketing Pour évaluer la performance média, les marketeurs s’appuient souvent sur des serveurs publicitaires et des plateformes d’analyse. Mais ces outils présentent des limites majeures, pouvant entraîner des décisions budgétaires biaisées et une interprétation erronée de l’efficacité des campagnes. L’un des problèmes les plus courants concerne le suivi des conversions via des pixels. Des plateformes comme Meta Ads et Google Ads utilisent leurs propres pixels pour mesurer les conversions, ce qui conduit fréquemment à une double attribution, chaque plateforme revendiquant le mérite d’une même vente. Les Floodlights, qui permettent un suivi plus transversal des conversions, réduisent ce risque de duplication, mais ne prennent pas en compte des facteurs externes comme la saisonnalité, l’activité concurrentielle ou les tendances du marché. Même si GA4 a abandonné le modèle d’attribution au dernier clic au profit d’une approche plus fondée sur les données, l’attribution reste largement centrée sur les interactions par clic. En conséquence, les canaux de recherche — qu’ils soient organiques ou payants — sont souvent surreprésentés, tandis que les leviers situés en haut du tunnel de conversion, qui reposent davantage sur l’exposition publicitaire et l’engagement visuel, sont sous-évalués. Les budgets sont alors optimisés en fonction de la demande existante, plutôt que d’actions capables de générer une véritable croissance incrémentale. Lorsqu’une entreprise optimise ses campagnes selon le dernier point de contact, elle entre souvent dans une spirale infernale : Les budgets se concentrent sur les canaux affichant le meilleur ROAS en dernière interaction ; La notoriété de la marque décline à mesure que les investissements haut de funnel diminuent ; La demande s’essouffle, entraînant une baisse des revenus globaux ; Pour compenser, les budgets marketing sont réduits, alimentant ainsi un cercle vicieux. C’est pourquoi les tests d’incrémentalité sont plus que jamais essentiels. Sans eux, les entreprises risquent de surinvestir dans des canaux qui semblent efficaces en apparence, mais qui ne contribuent pas réellement à une croissance durable. Mesurer l’incrémentalité : deux approches clés à connaître Il existe plusieurs façons de mesurer l’incrémentalité, mais deux méthodes se démarquent par leur fiabilité : les tests d’incrémentalité et le marketing mix modeling (MMM). Chacune répond à un objectif spécifique et peut être utilisée en fonction des besoins de mesure propres à chaque entreprise. Tests d’incrémentalité : idéals pour les nouveaux canaux Les tests d’incrémentalité comparent un groupe de contrôle (non exposé à un canal marketing) à un groupe exposé (ayant vu les publicités), afin de mesurer l’impact réel d’un canal donné. L’essentiel est de sélectionner des groupes dont le comportement est similaire avant l’intervention — cela garantit que toute différence observée ensuite résulte bien de l’exposition média, et non de facteurs externes. L’une des méthodes les plus efficaces dans ce cadre est le geo-testing, qui consiste à utiliser certaines zones géographiques comme groupes test et contrôle. Le geo-testing est considéré comme la référence en la matière, car il élimine de nombreux biais liés au suivi individuel des utilisateurs. Les récents progrès technologiques ont permis d’accélérer et d’optimiser cette méthode, offrant aux marketeurs une façon plus précise de mesurer l’impact réel de leurs investissements médias. Marketing mix modeling (MMM) : la meilleure option pour analyser la performance passée Le marketing mix modeling utilise des modèles de régression statistique pour estimer la relation entre les dépenses médias et les résultats commerciaux. Contrairement aux tests d’incrémentalité, qui reposent sur des comparaisons directes, le MMM s’appuie sur des données historiques pour analyser les tendances dans le temps. L’un des principaux écueils des modèles de régression classiques réside dans le fait que la corrélation n’implique pas nécessairement une causalité. Toutefois, les techniques de MMM les plus récentes intègrent des cadres d’inférence causale et prennent en compte de manière distincte des facteurs tels que la saisonnalité, les influences externes ou encore les tendances du marché, ce qui améliore considérablement la précision des analyses. Le MMM s’impose ainsi comme un outil de référence pour les entreprises souhaitant évaluer l’impact réel de leurs investissements médias passés et optimiser l’allocation de leurs budgets futurs. Ces deux méthodes, lorsqu’elles sont correctement appliquées, permettent aux marketeurs de dépasser les modèles d’attribution peu fiables et d’accéder à une compréhension plus fine de l’impact réel de leurs actions médias. Le choix entre elles dépend de l’objectif visé :Vous testez de nouveaux canaux ? Optez pour les tests d’incrémentalité.Vous cherchez à optimiser l’allocation budgétaire sur le long terme ? Le MMM est la solution idéale. Passer de la compréhension à l’action : comment appliquer concrètement Comprendre l’incrémentalité est une première étape ; savoir l’appliquer efficacement en est une autre. Bien qu’aucune méthode de mesure ne soit parfaite, certaines actions permettent aux marketeurs de prendre des décisions plus pertinentes, fondées sur les données. S’entourer d’une équipe analytique pour définir un cadre de mesure adapté : La mesure de l’incrémentalité requiert une expertise pointue. Collaborer avec des analystes permet de choisir l’approche la plus pertinente en fonction des objectifs business, des données disponibles et des contraintes budgétaires. S’appuyer sur le marketing mix modeling (MMM) pour analyser les performances passées : Le MMM offre une vision claire de la façon dont les investissements médias ont contribué aux résultats commerciaux. Il constitue une base stratégique pour optimiser l’allocation budgétaire future. Tester de nouveaux canaux et mesurer leur véritable impact : Avant de généraliser un nouveau canal, il est essentiel d’en évaluer l’effet incrémental. Des méthodes comme le geo-testing ou les tests contrôle/exposé permettent d’obtenir des insights concrets, exploitables pour guider les décisions. En appliquant ces recommandations, les entreprises peuvent dépasser les modèles d’attribution obsolètes et s’assurer que leurs investissements marketing génèrent une croissance réelle et mesurable — et non simplement un transfert de valeur entre plateformes. Il n’existe pas de méthode parfaite pour mesurer l’impact de chaque action marketing. La disparition des cookies tiers, les lacunes d’attribution et les données contradictoires entre plateformes compliquent plus que jamais le suivi précis des conversions. Cependant, les tests d’incrémentalité et le marketing mix modeling (MMM) offrent des analyses plus pertinentes que les anciens modèles d’attribution. Bien qu’imparfaits, ces outils permettent aux marketeurs de prendre des décisions plus éclairées, fondées sur les données. En s’appuyant sur l’expertise d’analystes et en mettant en place une approche de test rigoureuse, les entreprises peuvent s’assurer que leurs investissements marketing favorisent une croissance concrète, au-delà des simples effets d’attribution.