{"id":124775,"date":"2025-04-07T08:30:00","date_gmt":"2025-04-07T13:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/fr\/insights\/blog\/none\/lincrementalite-en-analytique-strategie-revolutionnaire-ou-jargon-marketing\/"},"modified":"2025-04-04T17:21:21","modified_gmt":"2025-04-04T22:21:21","slug":"lincrementalite-en-analytique-strategie-revolutionnaire-ou-jargon-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/fr-ca\/perspectives\/blog\/analytics\/lincrementalite-en-analytique-strategie-revolutionnaire-ou-jargon-marketing\/","title":{"rendered":"L\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 en analytique : strat\u00e9gie r\u00e9volutionnaire ou jargon marketing ?"},"content":{"rendered":"\n

La mesure des m\u00e9dias n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 une t\u00e2che facile. Dans le paysage fragment\u00e9 d\u2019aujourd\u2019hui, les consommateurs sont expos\u00e9s \u00e0 une multitude de publicit\u00e9s, diffus\u00e9es sur diff\u00e9rentes plateformes, \u00e0 divers moments et sur plusieurs appareils. Cela cr\u00e9e un r\u00e9seau complexe d\u2019interactions, rendant presque impossible l\u2019\u00e9valuation pr\u00e9cise de l\u2019impact r\u00e9el de chaque publicit\u00e9. L\u2019essor du suivi num\u00e9rique a ouvert de nouvelles perspectives pour analyser les comportements, mais m\u00eame les outils analytiques les plus avanc\u00e9s laissent subsister d\u2019importants angles morts.<\/p>\n\n\n\n

Des \u00e9l\u00e9ments comme le prix, la disponibilit\u00e9 des produits ou encore les conversions hors ligne sont souvent n\u00e9glig\u00e9s. Par ailleurs, la d\u00e9pendance croissante du secteur aux donn\u00e9es tierces est mise \u00e0 mal par la disparition progressive des cookies et par les restrictions accrues impos\u00e9es par les “jardins clos” tels que Meta ou Google. Ces \u00e9volutions rendent la mesure de l\u2019efficacit\u00e9 r\u00e9elle des investissements m\u00e9dias plus difficile que jamais.<\/p>\n\n\n\n

Alors que les marketeurs sont soumis \u00e0 une pression constante pour obtenir des r\u00e9sultats \u00e0 court terme, la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019une mesure fiable et pr\u00e9cise devient cruciale. Nombreux sont ceux qui se tournent vers des solutions ad tech promettant des analyses dop\u00e9es \u00e0 l\u2019IA et une optimisation des performances. Pourtant, ces outils peinent souvent \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer un impact tangible sur les r\u00e9sultats commerciaux. L\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 s\u2019impose alors comme une piste prometteuse, en aidant les marketeurs \u00e0 \u00e9valuer la v\u00e9ritable valeur de leurs d\u00e9penses m\u00e9dias. Mais s\u2019agit-il r\u00e9ellement d\u2019une strat\u00e9gie novatrice, ou simplement d\u2019un \u00e9ni\u00e8me mot-cl\u00e9 \u00e0 la mode dans l\u2019industrie ?<\/p>\n\n\n\n

Les avantages et les limites des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

Bien que l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 soit souvent pr\u00e9sent\u00e9e comme une r\u00e9ponse aux d\u00e9fis contemporains de la mesure m\u00e9dia, son application concr\u00e8te comporte d\u2019importantes limites. En raison des contraintes r\u00e9elles, comme les budgets, r\u00e9partition des canaux, variations cr\u00e9atives, \u00e9volutions des comportements, il est quasiment impossible d\u2019\u00e9valuer l\u2019impact incr\u00e9mental r\u00e9el de chaque campagne publicitaire sans proc\u00e9der \u00e0 des tests continus et \u00e0 long terme pour chaque sc\u00e9nario. Et cela n\u2019est tout simplement pas r\u00e9aliste.<\/p>\n\n\n\n

Malgr\u00e9 ces obstacles, tout marketeur sait qu\u2019il est risqu\u00e9 de s\u2019appuyer sur l\u2019attribution au dernier clic ou sur tout autre mod\u00e8le non fond\u00e9 sur les donn\u00e9es. Ces approches entra\u00eenent souvent une duplication des r\u00e9sultats, un biais en faveur de certains canaux ou, dans la majorit\u00e9 des cas, les deux \u00e0 la fois. Sans une m\u00e9thode de mesure plus rigoureuse, la performance marketing peut facilement \u00eatre d\u00e9form\u00e9e. Ce n\u2019est qu\u2019en adoptant une approche incr\u00e9mentale, et en validant ses r\u00e9sultats, qu\u2019on peut r\u00e9ellement \u00e9valuer l\u2019efficacit\u00e9 des investissements m\u00e9dias.<\/p>\n\n\n\n

Cela dit, m\u00eame les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 suscitent leur lot de scepticisme. De nombreux marketeurs peinent \u00e0 faire confiance aux r\u00e9sultats, surtout lorsque les grandes plateformes proposent leurs propres outils de mesure. L\u2019outil de test A\/B de Meta, par exemple, a \u00e9t\u00e9 critiqu\u00e9 pour son incapacit\u00e9 \u00e0 produire des r\u00e9sultats impartiaux en raison d\u2019une distribution divergente<\/a>. Au lieu de r\u00e9partir les publicit\u00e9s de mani\u00e8re \u00e9quitable entre les groupes test\u00e9s, Meta optimise la diffusion en privil\u00e9giant les utilisateurs les plus r\u00e9ceptifs au message publicitaire. Les r\u00e9sultats refl\u00e8tent alors \u00e0 la fois l\u2019effet du ciblage et celui de la publicit\u00e9, ce qui gonfle artificiellement les performances observ\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Face \u00e0 ces difficult\u00e9s, certains marketeurs consid\u00e8rent l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 comme un simple mot \u00e0 la mode, un concept s\u00e9duisant qui ne tient pas ses promesses sur le terrain. Faut-il pour autant l\u2019\u00e9carter compl\u00e8tement ? Pas n\u00e9cessairement. Aucune m\u00e9thode n\u2019est parfaite, mais lorsqu\u2019elle est bien appliqu\u00e9e, l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 reste l\u2019un des meilleurs outils disponibles pour estimer l\u2019impact r\u00e9el des investissements m\u00e9dias.<\/p>\n\n\n\n

Pourquoi l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 est plus essentielle que jamais<\/h2>\n\n\n\n

\u00c9tudier les effets incr\u00e9mentaux des m\u00e9dias permet d\u2019obtenir des informations cl\u00e9s bien plus riches qu\u2019un simple retour sur investissement (ROI). L\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 aide les marketeurs \u00e0 comprendre non seulement les revenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par leurs campagnes, mais surtout \u00e0 identifier o\u00f9 investir le prochain euro pour maximiser l\u2019impact.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019un des grands atouts des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 est la capacit\u00e9 \u00e0 rep\u00e9rer les points de saturation, ces seuils au-del\u00e0 desquels un canal m\u00e9dia n\u2019apporte plus de gains suppl\u00e9mentaires. En d\u2019autres termes, ils indiquent aux marketeurs quand des d\u00e9penses additionnelles ne g\u00e9n\u00e8reront plus de conversions, leur permettant ainsi de r\u00e9affecter les budgets plus intelligemment.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 permet aussi de mesurer la r\u00e9elle efficacit\u00e9 des investissements m\u00e9dias (MROI), en distinguant les tactiques qui produisent v\u00e9ritablement des r\u00e9sultats de celles qui semblent performantes \u00e0 cause de mod\u00e8les d\u2019attribution biais\u00e9s. Sans ce type de test, de nombreux marketeurs continuent \u00e0 investir dans des canaux qui paraissent efficaces dans les rapports, mais qui ne contribuent pas r\u00e9ellement \u00e0 la croissance de l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, la mise en \u0153uvre des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 n\u2019est pas toujours \u00e9vidente. Bien que les tests en continu soient les plus pr\u00e9cis, ils exigent des ressources importantes, en temps comme en budget, ce qui limite leur application \u00e0 grande \u00e9chelle. Cela dit, m\u00eame quelques tests bien men\u00e9s peuvent fournir des analyses pr\u00e9cieuses, am\u00e9liorer significativement l\u2019efficacit\u00e9 marketing et guider des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es, tout en \u00e9vitant les pi\u00e8ges classiques comme les d\u00e9penses inutiles ou la surconfiance envers des mod\u00e8les d\u2019attribution trompeurs.<\/p>\n\n\n\n

Les erreurs fr\u00e9quentes en attribution et en analyse marketing<\/h2>\n\n\n\n

Pour \u00e9valuer la performance m\u00e9dia, les marketeurs s\u2019appuient souvent sur des serveurs publicitaires et des plateformes d\u2019analyse. Mais ces outils pr\u00e9sentent des limites majeures, pouvant entra\u00eener des d\u00e9cisions budg\u00e9taires biais\u00e9es et une interpr\u00e9tation erron\u00e9e de l\u2019efficacit\u00e9 des campagnes.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019un des probl\u00e8mes les plus courants concerne le suivi des conversions via des pixels. Des plateformes comme Meta Ads et Google Ads utilisent leurs propres pixels pour mesurer les conversions, ce qui conduit fr\u00e9quemment \u00e0 une double attribution, chaque plateforme revendiquant le m\u00e9rite d\u2019une m\u00eame vente. Les Floodlights, qui permettent un suivi plus transversal des conversions, r\u00e9duisent ce risque de duplication, mais ne prennent pas en compte des facteurs externes comme la saisonnalit\u00e9, l\u2019activit\u00e9 concurrentielle ou les tendances du march\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

M\u00eame si GA4 a abandonn\u00e9 le mod\u00e8le d\u2019attribution au dernier clic au profit d\u2019une approche plus fond\u00e9e sur les donn\u00e9es, l\u2019attribution reste largement centr\u00e9e sur les interactions par clic. En cons\u00e9quence, les canaux de recherche \u2014 qu\u2019ils soient organiques ou payants \u2014 sont souvent surrepr\u00e9sent\u00e9s, tandis que les leviers situ\u00e9s en haut du tunnel de conversion, qui reposent davantage sur l\u2019exposition publicitaire et l\u2019engagement visuel, sont sous-\u00e9valu\u00e9s. Les budgets sont alors optimis\u00e9s en fonction de la demande existante, plut\u00f4t que d\u2019actions capables de g\u00e9n\u00e9rer une v\u00e9ritable croissance incr\u00e9mentale.<\/p>\n\n\n\n

Lorsqu\u2019une entreprise optimise ses campagnes selon le dernier point de contact, elle entre souvent dans une spirale infernale :<\/p>\n\n\n\n

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  • Les budgets se concentrent sur les canaux affichant le meilleur ROAS en derni\u00e8re interaction ;<\/li>\n\n\n\n
  • La notori\u00e9t\u00e9 de la marque d\u00e9cline \u00e0 mesure que les investissements haut de funnel diminuent ;<\/li>\n\n\n\n
  • La demande s\u2019essouffle, entra\u00eenant une baisse des revenus globaux ;<\/li>\n\n\n\n
  • Pour compenser, les budgets marketing sont r\u00e9duits, alimentant ainsi un cercle vicieux.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    C\u2019est pourquoi les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 sont plus que jamais essentiels. Sans eux, les entreprises risquent de surinvestir dans des canaux qui semblent efficaces en apparence, mais qui ne contribuent pas r\u00e9ellement \u00e0 une croissance durable.<\/p>\n\n\n\n

    Mesurer l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 : deux approches cl\u00e9s \u00e0 conna\u00eetre<\/h2>\n\n\n\n

    Il existe plusieurs fa\u00e7ons de mesurer l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9, mais deux m\u00e9thodes se d\u00e9marquent par leur fiabilit\u00e9 : les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 et le marketing mix modeling (MMM). Chacune r\u00e9pond \u00e0 un objectif sp\u00e9cifique et peut \u00eatre utilis\u00e9e en fonction des besoins de mesure propres \u00e0 chaque entreprise.<\/p>\n

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