Marketing Mix Modeling
Solution IA optimisant le mix marketing, +9 % ROI, analyse précise des leviers pour investissements stratégiques.
- Mesurer l'impact du département marketing sur les ventes
- Maximiser l'impact des 20M d'euros de budget
- Comprendre le développement de la puissance de marque et son effet sur les ventes
- Modélisation du mix marketing sur les 3 dernières années
- Développement d'un moteur de simulation de scénarios d'investissement
- Recommandations de plan marketing stratégique à 12 mois
- Augmentation du ROI marketing national de 27%
- Compréhension profonde des effets marketing par les équipes interne
- ROI direct du projet : 9
Nous naviguons maintenant avec une boussole et sommes en mesure de débloquer plus de budget, ayant généré 12M d'euros de CA supplémentaires.
Directeur Marketing SEB Allemagne
1. Contexte général
Le Groupe SEB, acteur majeur sur les marchés français, italien et allemand, souhaitait mieux comprendre l’impact de ses investissements marketing (TV, display, réseaux sociaux, etc.). Avec un budget marketing annuel d’environ 20 millions d’euros, le groupe avait besoin d’un outil permettant d’analyser l’efficacité passée des leviers marketing et de construire des plans d’investissement optimisés pour maximiser le retour sur investissement (ROI) à l’échelle nationale.
Les parties prenantes principales étaient les départements marketing des pays concernés ainsi que le siège social.
2. Objectifs
- Évaluer précisément le ROI de chaque levier marketing.
- Proposer un plan d’investissement pour l’année suivante maximisant le ROI du mix marketing.
- Aligner cette démarche avec la stratégie globale du groupe, qui vise à maximiser la rentabilité sur ses produits « vache à lait ».
- Atteindre une augmentation d’au moins 20 % du ROI global, compensant largement le coût de la prestation.
3. Analyse initiale
Le projet a nécessité deux mois de staffing consultants, principalement dédiés à la construction de l’outil de simulation. Cette mobilisation concentrée des ressources a constitué la principale contrainte en termes de moyens.
4. Solution mise en œuvre
- Récupération et consolidation des données historiques des campagnes marketing.
- Modélisation statistique des impacts passés des différents leviers (awareness, consideration, achat).
- Simulation permettant de construire le plan stratégique marketing pour l’année suivante.
- Mobilisation des consultants spécialisés en data science et intelligence artificielle, appuyée par des ressources informatiques adaptées.
- Application rigoureuse de méthodologies statistiques et d’analyses de rentabilité pour garantir la fiabilité des recommandations.
5. Résultats
- Amélioration significative du ROI du mix marketing : +27 %, passant de 2,2 à 2,8, dépassant largement les objectifs initiaux.
- Mesure de performance réalisée à 6 et 12 mois post-implémentation, confirmant la robustesse des résultats.
- Très bons retours clients, avec une compréhension accrue des interactions entre les leviers marketing et du timing optimal d’activation.
6. Difficultés et enseignements
- Complexité de l’imbrication des modèles d’analyse (awareness, consideration, achat) pour isoler les effets de chaque temps d’achat pour chaque levier.
- Difficulté surmontée grâce à une expertise approfondie et à une collaboration étroite avec les clients.
- Enseignement clé : une partie importante des budgets marketing est mal allouée faute de vision globale et de synchronisation entre les sous-équipes.
- Importance d’un accompagnement continu pour améliorer la qualité des données et ajuster les simulations en fonction des évolutions du marché.
7. Perspectives et recommandations
- Intégration future de nouveaux leviers marketing, tirant parti de l’expertise en modélisation marketing mix acquise auprès d’autres groupes clients.
- Recommandation forte de démarrer ces projets rapidement, même en version simplifiée, pour bénéficier d’un impact direct et significatif.
Projets similaires
Découvrez d'autres projets qui pourraient vous intéresser
