En bref : La modélisation du mix marketing modélise statistiquement, au fil du temps, la relation entre l’investissement marketing, les influences externes et les résultats de l’entreprise, généralement à partir de données agrégées.
Comment j’utilise la modélisation du mix marketing en pratique
Je n’utilise pas ce terme comme un chiffre de présentation supplémentaire. Je définis quelle décision il doit améliorer, quelles données ou observations il utilise et qui changera quelque chose en conséquence. J’intègre la saisonnalité, le prix, les promotions, la distribution et les autres influences pertinentes, puis je compare le résultat aux expérimentations et à la réalité budgétaire. Je consigne la référence, la date de mesure et les limites d’interprétation afin de distinguer les évolutions réelles des changements d’outil, d’échantillon ou de formulation de requête.
Points de vigilance
Le principal risque est une précision qui semble seulement réelle. Un modèle ne peut pas sauver une série de données courte ou médiocre, et la corrélation entre les canaux peut produire plusieurs explications tout aussi plausibles. Je compare les résultats dans le temps, sur un échantillon stable et avec le contexte de l’entreprise. Si le terme ne mène pas à une prochaine étape concrète, ce n’est qu’une nouvelle étiquette.
Questions pour décider
- Avons-nous des données suffisamment longues et cohérentes ?
- Quelles influences externes devons-nous inclure ?
- Comment vérifierons-nous la stabilité de l’estimation ?
- Quelle décision budgétaire le modèle doit-il soutenir ?