Utiliser la planification de scénarios pour optimiser les investissements médias saisonniers
Pour les détaillants et les marques saisonnières, les périodes de pointe des ventes revêtent une importance disproportionnée.
Que ce soit le Black Friday, le Ramadan ou la rentrée scolaire, une part importante du chiffre d’affaires annuel est souvent concentrée sur une courte période. Les décisions d’allocation média prises durant ces périodes peuvent avoir un impact considérable sur les résultats annuels globaux.
Auparavant, nombre de ces décisions reposaient sur les chiffres de l’année précédente ou sur les recommandations des autorités. Toutefois, cette approche est de moins en moins fiable face à la complexité croissante des circuits de distribution, à la volatilité des enchères et à l’évolution constante du comportement des consommateurs.
La planification de scénarios, appuyée par la modélisation moderne du mix marketing, offre une méthode plus structurée pour planifier les investissements saisonniers.
1. Les limites des dépenses « à la hausse »
Une approche saisonnière courante consiste à concentrer les dépenses importantes pendant les semaines de pointe, puis à les réduire immédiatement après.
Bien que cela puisse stimuler la demande à court terme, cela conduit souvent à des inefficacités cachées :
Les processus d’apprentissage de la plateforme sont réinitialisés lorsque les dépenses diminuent de manière significative.
Les chiffres d’audience diminuent entre les événements de pointe.
Les CPM augmentent en raison de la réduction des fenêtres concurrentielles
Une étude de Google montre que le maintien de processus d’apprentissage continus dans les environnements d’enchères automatisés améliore l’efficacité des performances par rapport à des schémas de dépenses irréguliers. (Google)
Les effets de la concurrence lors des enchères sont encore plus marqués pendant les pics saisonniers, la plus forte concentration d’annonceurs faisant grimper les coûts des médias.(Informations sur les enchères Google Ads)
La modélisation économétrique de scénarios aide les marques à évaluer différentes stratégies de déploiement.
Par exemple, accroître les investissements dans les semaines précédant les périodes de pointe peut sensibiliser davantage et encourager la prise en compte des différentes options, améliorant ainsi l’efficacité de la conversion pendant les pics de demande.
Les études de Nielsen sur l’efficacité marketing montrent que la présence médiatique en haut de l’entonnoir de vente avant les périodes de forte demande améliore l’efficacité de la distribution en aval. (Nielsen)
Cela permet aux entreprises de concilier la génération de revenus à court terme et l’efficacité des coûts.
2. La planification de scénarios comme environnement de prise de décision
Les plateformes MMM modernes permettent la modélisation interactive de scénarios au lieu de la production de rapports statiques.
Cela permet aux équipes de tester les réaffectations budgétaires avant d’effectuer toute dépense.
La planification de scénarios en analyse marketing consiste à simuler différentes stratégies d’investissement afin de prédire les performances dans différentes conditions de marché.
Les questions typiques posées lors de la planification d’une saison comprennent, par exemple :
Quel impact un transfert de budget entre les chaînes est-il susceptible d’avoir avant le pic de la saison ?
Dans quelle mesure la performance est-elle sensible aux pressions macroéconomiques ?
À quel niveau d’investissement la demande de recherche devient-elle saturée ?
Comment les médias de détail influencent-ils la conversion du commerce électronique pendant les semaines de pointe ?
Gartner note que les capacités de simulation de scénarios deviennent une exigence fondamentale pour les cadres de mesure marketing modernes. (Gartner)
Ces simulations permettent de transformer les incertitudes en options de planification quantifiées.
3. Prise en compte des facteurs de demande externe
Les performances saisonnières sont influencées par bien plus que les seuls investissements médias.
Les conditions météorologiques, le climat économique, les promotions des concurrents et les cycles de rabais des détaillants influencent l’élasticité-prix de la demande.
Les outils d’attribution traditionnels prennent rarement en compte ces variables car ils fonctionnent dans des environnements de données de plateformes.
Les modèles économétriques intègrent des ensembles de données externes pour contextualiser les performances.
Une étude du Marketing Science Institute souligne l’importance d’inclure des variables macroéconomiques et publicitaires dans le modèle MMM afin d’éviter de surestimer l’impact des médias. (Institut des sciences du marketing)
Par exemple, des phénomènes météorologiques extrêmes peuvent modifier la demande pour une catégorie de produits donnée en quelques jours, tandis que des baisses de prix pratiquées par les concurrents peuvent atténuer l’effet des campagnes promotionnelles.
Des études économétriques universitaires confirment que l’exclusion de tels facteurs de demande fausse les estimations du retour sur investissement et réduit la précision des prévisions. (Revue internationale de recherche en marketing)
L’intégration de ces variables améliore la fiabilité des prévisions et réduit les risques liés à la planification.
4. Activer l’optimisation en vol
Un autre défi lors des heures de pointe est le délai de transmission des informations.
Si les informations sur les performances n’arrivent que des semaines après la dépense, les opportunités d’optimisation sont perdues.
En intégrant les résultats MMM dans les infrastructures de données modernes, les organisations peuvent surveiller les performances modélisées en parallèle avec les rapports de la plateforme.
Les frameworks économétriques et d’analyse cloud de Google soulignent l’importance d’intégrer les modèles marketing dans des environnements de données en temps réel pour des cycles d’optimisation plus rapides. (Google-Recherche)
Cela permet d’obtenir une vue d’ensemble plus uniforme des performances, ce qui autorise une redistribution du budget entre les régions, les canaux de vente ou les gammes de produits pendant que la saison est encore en cours.
En période de forte rotation des stocks dans le secteur du commerce de détail, ce passage d’un reporting rétrospectif à une modélisation en temps réel revêt une importance cruciale.
5. Un flux de travail pratique pour la planification de scénarios
Un processus de modélisation saisonnière structuré comprend généralement trois phases :
Modélisation de base
Estimez les revenus prévus sans investissement média supplémentaire afin de déterminer la demande minimale. Les cadres MMM distinguent généralement la demande de base de l’impact des investissements médias supplémentaires.
Simulation de scénarios
Modéliser différentes stratégies de rythme et d’allocation, allant souvent de la protection des marges aux investissements de croissance agressifs.
alignement de l’exécution
Les budgets doivent être alloués en fonction des courbes d’efficacité modélisées afin d’éviter la sursaturation des canaux dont les rendements diminuent.
Gartner souligne que la modélisation des courbes de saturation est essentielle pour éviter des dépenses excessives en période de forte concurrence. (Gartner)
Dernière considération : Utilisez la planification saisonnière comme levier de croissance modélisé
La planification de scénarios est plus efficace lorsqu’elle dépasse le cadre des simulations théoriques et qu’elle est intégrée à la décision d’investissement proprement dite.
Pour les détaillants et les marques saisonnières, cela signifie avoir la possibilité de tester des stratégies de rythme de commercialisation, d’examiner en détail les allocations pour les heures de pointe et de prévoir l’impact sur les ventes avant le déploiement des budgets.
Les plateformes économétriques modernes sont conçues pour opérationnaliser ce processus et transformer les données de performance historiques en environnements de planification orientés vers l’avenir, permettant un contrôle plus précis des investissements saisonniers.
Des solutions telles queAITA (économétrie automatisée basée sur l’IA)L’application de la modélisation bayésienne du mix marketing aux simulations de scénarios permet aux entreprises d’évaluer les stratégies de dépenses à court terme par rapport aux stratégies durables, de quantifier l’impact des investissements de notoriété de marque avant le pic et d’optimiser la répartition budgétaire entre les canaux, les marchés et les périodes commerciales.
Cela permet aux équipes marketing et financières de passer d’une gestion réactive des pics d’activité à une planification de croissance structurée et basée sur des modèles.
Si vous souhaitez savoir comment intégrer la planification de scénarios à votre stratégie d’investissement saisonnière, renseignez-vous sur l’AITA ici.
