Si vous êtes ici, c’est sûrement que vous avez déjà testé des dashboards pleins de métriques, des UTM dans tous les sens, des modèles d’attribution douteux… Et pourtant, il vous manque toujours une vision globale, fiable, mesurable de l’effet réel de vos campagnes. C’est là que le MMM peut tout changer.
Table des matières
- 1 Le MMM, ce n’est pas une formule magique, c’est une boussole statistique
- 2 Pourquoi ça devient indispensable aujourd’hui ?
- 3 Concrètement, comment on met en place un modèle MMM ?
- 4 Un outil de pilotage budgétaire, pas juste un joli rapport
- 5 Avantages concrets que j’ai vus sur le terrain
- 6 Les limites à garder en tête
- 7 Tableau synthétique
- 8 FAQ
- 9 Conclusion
Le MMM, ce n’est pas une formule magique, c’est une boussole statistique
Ce qu’il faut comprendre dès le départ, c’est que le Marketing Mix Modeling n’essaie pas de tout savoir. Il ne lit pas dans les cookies. Il ne suit pas chaque clic. Il part d’un principe bien plus terre-à-terre : analyser vos résultats réels (ventes, leads, appels, etc.) en les recroisant avec vos investissements média et commerciaux passés.
Autrement dit :
- Vous sortez votre historique de chiffres (ventes, trafic, conversions…)
- Vous sortez vos plans médias et actions marketing (TV, radio, SEA, promos, RP, affichage…)
- Vous laissez la machine modéliser la relation entre les deux
Et vous obtenez une cartographie de ce qui influence vraiment votre business, pondérée, chiffrée, claire.
Je me souviens d’un cas client dans la grande distribution : ils pensaient que leurs promos TV faisaient tout. Le MMM a montré que leurs campagnes radio locales étaient, en fait, les plus rentables… mais sous-estimées car moins visibles au siège.
Pourquoi ça devient indispensable aujourd’hui ?
Le marketing a changé. Et pas qu’un peu.
- Les cookies disparaissent, rendant les modèles d’attribution classiques de moins en moins fiables.
- Le parcours client est devenu un millefeuille de micro-contacts sur des dizaines de canaux.
- Les budgets se tendent : on veut du ROI, pas juste de la « visibilité ».
Dans ce contexte, le MMM est une réponse logique. Il ne traque pas les individus, il mesure l’impact réel de chaque levier à l’échelle macro. C’est plus respectueux, plus robuste, plus stratégique.
Concrètement, comment on met en place un modèle MMM ?
Je vous le dis tout de suite : c’est un peu technique. Mais pas besoin d’un doctorat en statistiques pour comprendre la logique. Voilà le plan que je recommande à chaque client :
- Collecter les données historiques
- Ventes, trafic, leads, CA
- Dépenses par canal (TV, SEA, Social, Promo, Event…)
- Variables externes : météo, saisonnalité, jours fériés, concurrence
- Préparer et nettoyer les données
- On aligne tout dans le temps (par semaine ou mois)
- On corrige les anomalies, les trous, les décalages
- Modéliser
- Généralement, on part sur de la régression linéaire multiple
- On pondère l’effet de chaque levier
- On identifie aussi les effets combinés (ex : TV + Social = 1+1 = 3)
- Lire les résultats
- Impact de chaque levier sur les ventes
- ROI de chaque euro investi
- Éventuels effets de saturation (oui, une campagne peut devenir trop répétitive)
- Simuler et arbitrer
- Qu’est-ce qui se passe si je double mon budget SEA ?
- Si j’enlève la radio ?
- Si je lance une campagne uniquement en local ?
🎯 Astuce perso : toujours tester un modèle sur une période test avant de le généraliser. Ça évite les surprises.
Un outil de pilotage budgétaire, pas juste un joli rapport
Le vrai pouvoir du MMM, c’est quand vous commencez à jouer avec les hypothèses. Vous passez d’une logique de post-mortem à une posture stratégique.
Imaginez : vous devez répartir 500K€ de budget marketing sur 6 mois. Grâce à votre modèle MMM, vous savez que :
- La TV rapporte 1,30 € pour 1 €
- Le SEA, 2,50 € (mais avec un plafond)
- L’emailing, 3 € mais limité par la base
- Les RP ? 0,80 €, mais bon pour la notoriété
Eh bien là, vous pouvez faire des arbitrages éclairés, étayés, assumés. Pas juste “on fait comme l’an dernier, mais en mieux”.
Avantages concrets que j’ai vus sur le terrain
- Meilleure allocation budgétaire : fini les « on verra », place aux “on a mesuré”
- Détection des effets cachés : parfois, un canal qu’on pensait secondaire se révèle majeur
- Simulation de scénarios avant le lancement : utile quand le DG veut tester une nouvelle répartition
- Justification des arbitrages au COMEX : avec des chiffres, pas des ressentis
Les limites à garder en tête
Parce que oui, tout n’est pas magique.
- Le MMM ne mesure pas le parcours individuel : il travaille en macro
- Il est très dépendant de la qualité des données. Une ligne fausse, et c’est tout le modèle qui déraille
- Il est plus efficace sur des volumes moyens à élevés. Sur un e-commerce avec 10 ventes par jour, c’est trop volatile
Mais honnêtement, ces limites sont gérables, surtout si vous êtes bien accompagné.
Tableau synthétique
| Aspect | Avantages | Limites |
|---|---|---|
| Canaux couverts | Online + Offline (TV, radio, affichage, SEA…) | Pas de mesure au niveau utilisateur |
| Respect des données perso | Aucune donnée individuelle requise | Analyse macro uniquement |
| Complexité technique | Maîtrisable avec accompagnement | Exige une préparation de données rigoureuse |
| ROI | Mesuré par canal, permet une vraie priorisation | Nécessite une actualisation régulière |
| Utilité stratégique | Très forte : simulation, projection, arbitrage | Moins pertinent sur des petites structures |
FAQ
1. Est-ce que le MMM peut remplacer Google Analytics ?
Pas du tout. Google Analytics suit les comportements à l’échelle individuelle. Le MMM, lui, travaille à une autre échelle. Ils sont complémentaires.
2. Quel volume de données faut-il pour que ce soit fiable ?
Idéalement, 2 à 3 ans de données mensuelles, surtout si vous avez des variations saisonnières fortes. Plus c’est granulaire, plus le modèle est précis.
3. Est-ce que c’est réservé aux grosses entreprises ?
Pas forcément. Certaines PME ou ETI peuvent le faire sur un périmètre réduit. Il existe même des solutions SaaS accessibles pour ça (Rockerbox, Recast, Mutinex…).
4. Faut-il un data scientist pour ça ?
Ça aide, clairement. Mais certains cabinets ou plateformes vous accompagnent. Moi-même, je bosse souvent avec un analyste dédié sur ces projets.
5. À quelle fréquence faut-il actualiser le modèle ?
Tous les 6 à 12 mois est une bonne cadence. Ou après un événement majeur (nouveau produit, changement de pricing, lancement média important).
Conclusion
Le Marketing Mix Modeling, c’est l’outil que j’aurais aimé avoir dès mes premières campagnes, pour sortir des impressions et entrer dans la précision. Ce n’est pas une baguette magique. C’est mieux : c’est une loupe. Et quand on sait ce qu’on fait, une loupe bien utilisée vaut mieux que n’importe quel algorithme flou.
Alors si vous cherchez à piloter vos budgets marketing en 2025 avec rigueur, lucidité et stratégie, le MMM est sans doute le meilleur point de départ.
Et si vous avez envie d’en parler, je suis toujours partant pour un café… ou un tableau Excel bien rempli.