Mesurez le vrai ROAS avec des modèles de mix marketing et Google Meridian
Sachez ce que rapporte chaque euro investi en marketing, avec des modèles que votre propre équipe exploite.
Nous construisons des modèles de mix marketing (MMM) sur vos données de ventes et de médias — Google Meridian, MMM bayésien et régression avec adstock et saturation —, nous les validons par des expériences géographiques et du code indépendant, puis nous déployons le meilleur dans votre propre infrastructure. Les modèles sont des programmes en langage SAS qui s'exécutent dans Jenner : vos analystes, y compris une équipe qui fait déjà son analytique marketing en SAS, les relancent et les réentraînent chaque trimestre, sans autre prestation.
Ce que comprend notre service de modélisation du mix marketing
Une modélisation du mix média bien faite une fois, puis transmise : votre équipe possède le logiciel, les modèles entraînés et la chaîne de traitement qui les exécute, sans abonnement de service récurrent.
01
Une licence Jenner Ultimate
L'édition qui compte plus de 200 procédures et aucune limite de données, sur macOS, Windows ou Linux. Elle exécute des programmes en langage SAS, y compris les modèles que nous livrons. Un an de nouvelles versions et de support est inclus.
Toutes les procédures qu'utilisent les modèles, et toutes celles dont vos analystes auront besoin ensuite
Fonctionne sur vos postes et vos serveurs ; vos données restent chez vous
Un an de mises à jour et de support par l'équipe qui développe Jenner
02
Des modèles de mix marketing entraînés
Un ensemble de modèles ajustés à vos propres données de ventes, de médias, de prix et de promotions, avec la recommandation budgétaire qu'ils étayent. Votre équipe les relance sur les nouvelles semaines et les réentraîne quand le marché évolue, sans nous appeler.
Courbes de réponse, ROI et ROI marginal pour chaque canal
Relance chaque semaine ou chaque trimestre ; réentraînement quand le mix change
Des notebooks exécutés qui expliquent chaque étape avec des mots simples
03
Intégration et déploiement
Nous connectons les modèles aux données dont vous disposez déjà et les exécutons là où tournent déjà vos traitements : dans votre cloud ou sur vos propres serveurs, avec votre ordonnanceur, et les résultats alimentent vos outils de BI et de planification.
Alimentation depuis votre entrepôt de données, votre data lake ou des fichiers plats
Exécutions planifiées dans votre cloud ou sur site
Des résultats sous forme de tables que Python, R et vos outils de BI lisent directement
§2 Comment cela commence
Notre méthode : commencer par une revue technique
Nous examinons d'abord vos données et votre infrastructure, afin que l'estimation soit un chiffre sur lequel nous pouvons nous engager.
01 /
Revue technique
Une séance de travail avec vos équipes marketing, analytique et données : ce que vous vendez, les canaux que vous achetez, les données dont vous disposez et où elles se trouvent.
02 /
Estimation et plan
Un périmètre, un calendrier et un prix écrits pour les modèles, l'intégration et la passation, au forfait ou en régie.
03 /
Construire, entraîner, prouver
Nous préparons les données, ajustons les modèles, les vérifions face à du code indépendant et à vos expériences, et validons les résultats avec votre équipe.
04 /
Déployer et transmettre
Les modèles sont mis en production dans votre infrastructure, vos analystes les exécutent une fois avec nous, puis les exploitent en toute autonomie.
Modes d'intervention : au forfait ou en régie
Au forfait
Un prix unique pour un périmètre convenu. Le bon choix lorsque les données sont en bon état et que les livrables sont clairs.
Facturé selon le travail réalisé. Le bon choix lorsque les données demandent d'abord du travail, ou lorsque vous souhaitez explorer avant de vous engager.
Un ROAS et un ROAS marginal exploitables par vos planificateurs
Quatre figures tirées de notre cours sur la modélisation du mix marketing, réalisées avec les mêmes modèles que ceux que nous construisons pour nos clients.
FIG. 1 — Courbes de réponse par canal
Ce que chaque canal apporte à mesure que vous dépensez davantage, et le point où il cesse d'être rentable.
Source : données fictives, à titre d'illustration
FIG. 2 — Ce qui fait bouger le chiffre d'affaires
Chaque facteur classé selon l'effet d'une variation de 1 % sur le chiffre d'affaires, médias et hors médias confondus.
Source : données fictives, à titre d'illustration
FIG. 3 — Un test géographique, bien lu
Coupez la TV sur quelques marchés et les ventes perdues apparaissent, puis se prolongent après son retour. Nous mesurons les deux.
Source : données fictives, à titre d'illustration
FIG. 4 — Marché par marché
Les canaux qui fonctionnent partout de la même façon et peuvent être planifiés au niveau national, et ceux qui varient selon le marché.
Source : données fictives, à titre d'illustration
Dites-nous ce que vous vendez et comment vous achetez vos médias
La revue technique tient en un échange. Vous repartez avec un périmètre et un prix.
Les modèles de mix marketing que nous construisons
Nous ajustons plusieurs familles de modèles – dont Google Meridian – sur vos données, nous testons chacune de la même façon et nous déployons celle qui donne les meilleurs résultats.
M1
Régression avec adstock (effet de rémanence)
Une régression log-linéaire avec adstock, pour qu'une vague TV continue d'agir dans les semaines qui suivent sa diffusion, et des erreurs autorégressives, pour qu'une série de bonnes semaines ne soit pas prise pour un effet média.
M2
Courbes d'adstock et de saturation
Des courbes de saturation de Hill ajustées canal par canal en plus de l'adstock : les rendements décroissants, et la courbe de réponse qui vous indique où l'euro suivant a le plus d'effet.
M3
Modèles hiérarchiques multimarchés
Les marchés s'appuient les uns sur les autres, avec un effet média propre à chaque marché, pour voir où un canal travaille davantage et où il peut être planifié au niveau national.
M4
MMM bayésien calibré par des expériences géographiques
Les résultats des tests géographiques entrent dans le modèle comme a priori, de sorte que l'historique et les expériences convergent vers une seule réponse, avec un intervalle pour chaque chiffre.
M5
Tests d'incrémentalité par expériences géographiques
Conception et analyse des tests : différence de différences, contrôle synthétique et contrôles placebo sur des tests fictifs, pour qu'un gain mesuré s'accompagne d'une marge d'erreur honnête.
M6
Médiation par le search
La part de l'effet de la TV et de la vidéo qui passe par des personnes qui vous recherchent, afin de ne pas attribuer au search des ventes créées par les autres canaux.
M7
Google Meridian (MMM bayésien open source), exécuté et déployé depuis Jenner
Une mise en œuvre de Google Meridian sans pile technique distincte : le MMM bayésien open source de Google s'exécute depuis Jenner et il est évalué sur le même pied que les autres — mêmes semaines de validation, même calibrage par les expériences, même optimiseur de budget. S'il est le meilleur sur vos données, nous le déployons dans votre infrastructure comme n'importe quel autre.
Et les analyses dont chaque plan a besoin
Ventes de base et gain promotionnel
Ce que vous auriez vendu de toute façon, et ce que chaque promotion a ajouté en plus.
ROAS et ROAS marginal
Ce que chaque canal a rapporté en moyenne, et ce que rapporterait l'euro suivant.
Courbes de réponse
Dépenses face au rendement pour chaque canal, avec le point où il sature.
Optimisation du budget
La meilleure répartition du même budget, dans les limites que vos planificateurs fixent pour chaque canal.
Ce qui fait bouger le chiffre d'affaires
Prix, distribution, concurrence, météo et médias, classés selon leur effet sur le résultat.
§5 Google Meridian
Google Meridian, mis en œuvre et déployé
Google Meridian est le modèle de mix marketing bayésien open source de Google. Nous l'exécutons depuis Jenner, le calibrons avec vos expériences géographiques et l'évaluons sur les mêmes semaines de validation et avec le même optimiseur de budget que tous les autres modèles que nous ajustons.
Lorsque Meridian est le meilleur modèle pour vos données, nous le déployons dans votre infrastructure selon le même calendrier et avec la même passation que les autres : vos analystes le relancent et le réentraînent eux-mêmes.
§6 Pourquoi vous pouvez la défendre
Un ROAS que vous pouvez défendre
Avant qu'un chiffre de ROAS n'arrive chez vos planificateurs, il a été vérifié de trois façons.
Recoupé en Python et en R
Chaque modèle est réajusté avec des implémentations Python et R indépendantes, et les coefficients doivent concorder.
Testé sur données simulées
Nous exécutons chaque modèle sur des données simulées dont la vraie réponse est connue, et montrons qu'il la retrouve avant de toucher aux vôtres.
Calibré sur des expériences
Là où vous disposez de tests géographiques, les modèles sont calibrés avec eux ; sinon, nous concevons le test qui tranche la question.
§7 Ce que nous vous remettons
Tout ce dont vos analystes ont besoin pour prendre le relais
01
Notebooks exécutés
Des notebooks Jupyter que vos analystes peuvent lire du début à la fin et réexécuter, chaque étape expliquée avec des mots simples.
02
Code documenté
Chaque programme derrière les modèles, commenté et organisé pour que votre équipe puisse le modifier.
03
Les modèles entraînés
Ajustés à vos données, avec les paramètres et les contrôles pour les réentraîner sur les nouvelles semaines.
04
Une recommandation budgétaire
Où déplacer l'argent ensuite, canal par canal, avec le rendement attendu.
05
Présentation vidéo (en option)
Une visite enregistrée des modèles et des notebooks pour toutes les personnes qui rejoindront l'équipe plus tard.
Questions fréquentes
Le modèle de mix marketing isole le chiffre d'affaires généré par chaque canal de l'effet du prix, des promotions, de la distribution, de la saisonnalité et des autres canaux ; ce chiffre d'affaires divisé par les dépenses du canal donne son ROAS. Lorsque vous disposez d'expériences géographiques, elles calibrent le modèle, si bien que le chiffre repose sur un lift mesuré et non sur la seule corrélation. La revue technique montre ce que vos données permettent.
Le ROAS moyen est ce qu'un canal a rapporté sur l'ensemble de vos dépenses ; le ROAS marginal est ce que rapporterait l'euro suivant, lu sur la courbe de réponse du canal. Les canaux saturent : un canal au ROAS moyen élevé peut avoir un ROAS marginal faible, et déplacer le budget selon le ROAS moyen envoie l'argent au mauvais endroit. Nos recommandations budgétaires reposent sur le ROAS marginal.
Le ROAS incrémental est le chiffre d'affaires qu'un canal provoque réellement, mesuré en coupant ou en réduisant ce canal dans un ensemble de marchés tests et en les comparant à des marchés témoins. Un test ne mesure que ses propres semaines : pour les canaux dont l'effet se prolonge, comme la TV, un test court sous-estime le rendement total ; nous tenons compte de cet effet de rémanence lorsque nous utilisons le résultat. Nous pouvons concevoir votre prochain test dans le cadre de la mission.
Google Meridian est le framework open source de Google pour la modélisation bayésienne du mix marketing. Il estime l'effet de chaque canal avec adstock et saturation, peut être calibré avec des résultats d'expériences et intègre un optimiseur de budget. Nous le mettons en œuvre comme l'un des modèles que nous ajustons pour vous.
Oui. Nous exécutons Meridian depuis Jenner, le calibrons avec vos expériences et le déployons dans votre environnement selon votre calendrier. Après la passation, votre équipe le relance et le réentraîne elle-même.
Oui. Les résultats d'expériences entrent dans Meridian sous forme de priors de ROI pour les canaux testés. Si vous n'avez encore aucun test, nous concevons et analysons les expériences géographiques dans le cadre de la mission.
Nous ajustons plusieurs familles de modèles sur les mêmes données et testons chacune de la même façon : précision sur des semaines mises de côté, cohérence avec vos expériences et tests de recouvrement sur des données simulées dont la vraie réponse est connue. Nous déployons celle qui donne les meilleurs résultats sur vos données, quelle qu'elle soit. Nous mettons en œuvre Google Meridian ; nous ne proposons pas Robyn.
Jenner exécute des programmes SAS — étapes DATA, procédures et macros —, si bien que votre code SAS existant peut continuer à tourner à côté des nouveaux modèles. Les modèles que nous livrons sont eux-mêmes des programmes en langage SAS, dans des notebooks Jupyter que votre équipe lit, relance et modifie dans Jenner. La revue technique vérifie vos programmes au regard de ce que Jenner prend en charge.
Ils vous appartiennent. Votre équipe relance et réentraîne les modèles avec votre propre licence Jenner, sans frais de service récurrents. Vous faites appel à nous quand vous voulez aller plus loin, pas parce que les modèles ont besoin de nous.
Les deux sont possibles. À l'issue de la revue technique, nous vous remettons une estimation écrite, au forfait pour un périmètre convenu ou en régie ; la durée de la mission est estimée lors de cette même revue. La licence Jenner Ultimate est facturée selon notre page de tarifs.
Prêt à savoir ce que rapportent vos médias ?
Commencez par une revue technique. Nous examinons vos données et vos systèmes, et revenons vers vous avec un périmètre et un prix.
Dites-nous ce que vous vendez, quels canaux vous achetez, de quelles données vous disposez et où elles se trouvent. Nous reviendrons vers vous pour organiser la revue.
