L'incrémentalité en marketing mobile : définition, méthodes et bonnes pratiques

Qu’est-ce que l’incrémentalité ?

Définition

L’incrémentalité est une métrique qui mesure l’impact additionnel d’une campagne marketing. Elle détermine la différence entre le comportement des utilisateurs exposés à une campagne publicitaire et ceux qui ne l’ont pas été. L’objectif est d’isoler l’effet direct de la campagne et d’exclure les conversions qui auraient eu lieu naturellement.

Ce concept est essentiel pour comprendre si une campagne publicitaire a généré de nouvelles conversions ou simplement capturé des utilisateurs qui auraient installé l’application de toute façon.

Méthode de calcul

L’approche classique pour calculer cette valeur repose sur la comparaison entre un groupe test (exposé à la campagne) et un groupe de contrôle (non exposé). La formule de base est la suivante :

D’autres méthodes incluent des analyses plus avancées comme les modèles bayésiens ou les algorithmes de machine learning pour prédire l’impact d’une campagne.

Pourquoi faire de l’incrémentalité en app marketing ?

Les avantages

Comprendre l’impact d’une action marketing

Sans l’incrémentalité, il est difficile de savoir si une campagne publicitaire a vraiment influencé les comportements des utilisateurs. Par exemple, un utilisateur qui installe une application après avoir vu une publicité aurait-il installé l’application sans cette publicité ?

Prouver la valeur commerciale d’un levier ou d’une action

Certaines campagnes semblent performantes en termes de volumes de conversions, mais en réalité, elles n’apportent pas de valeur incrémentale. Mesurer l’incrémentalité permet de s’assurer que chaque euro investi dans la publicité génère une valeur ajoutée réelle.

Redynamiser l’offre commerciale

L’incrémentalité permet aux entreprises d’adapter leurs offres et de se concentrer sur les canaux les plus performants, en supprimant les dépenses inutiles.

Adapter son Marketing Mix Modeling

Les modèles d’attribution classiques ne suffisent plus à donner une vision complète de l’impact marketing. L’intégration de l’incrémentalité permet d’obtenir une vue plus précise de l’efficacité des campagnes.

Pourquoi en faire en app marketing ?

Avec la fin de l’identifiant IDFA et les restrictions croissantes liées à la confidentialité des données, il devient de plus en plus difficile d’attribuer directement une conversion à une source publicitaire. L’incrémentalité offre une alternative fiable pour mesurer l’efficacité des campagnes sans dépendre des données individuelles.

Comment réaliser des analyses d’incrémentalité ?

Plusieurs méthodes existent pour réaliser des analyses d’incrémentalité. Parmi lesquelles figurent 4 procédés principaux :

Causal Inference

L’analyse causale utilise des techniques statistiques avancées comme la régression, les modèles bayésiens et les tests de randomisation pour établir des relations de cause à effet.

A/B Testing

Les A/B tests permettent de comparer directement l’effet d’une campagne en exposant un groupe et en en laissant un autre non exposé.

Geo-lifting

Le geo-lifting consiste à tester l’impact d’une campagne en ne l’activant que sur certaines zones géographiques et en comparant les résultats avec d’autres zones non exposées.

Budget Holdout

Suspendre temporairement le budget publicitaire sur un canal permet d’observer si les conversions diminuent ou restent stables, indiquant ainsi si le canal est réellement incrémental.

Attribution vs Incrémentalité

Différences fondamentales

L’attribution et l’incrémentalité sont deux approches complémentaires pour mesurer l’impact des campagnes marketing.

• Attribution : Associe une conversion à un point de contact marketing (clic, impression) en suivant un modèle prédéfini (last click, first click, multi-touch, etc.).
• Incrémentalité : Cherche à isoler l’impact réel d’une campagne en comparant un groupe exposé et un groupe de contrôle.

Complémentarité

L’attribution est utile pour suivre les performances des campagnes au jour le jour, tandis que l’incrémentalité permet d’obtenir une vision plus globale de leur efficacité réelle. Les deux approches doivent être utilisées conjointement pour maximiser la rentabilité des investissements publicitaires

Marketing Mix Modeling vs Incrémentalité

Définition du Marketing Mix Modeling

Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une méthode statistique qui analyse l’effet de différents canaux marketing (TV, digital, offline) sur les ventes ou les installations d’une application. Il utilise des modèles économétriques pour déterminer la contribution de chaque canal.

Différences avec l’incrémentalité

Quand utiliser l’un ou l’autre ?

• Le MMM est utile pour les décisions macro (budgétisation annuelle, arbitrage entre canaux TV/digital).
• L’incrémentalité est préférable pour tester des actions précises et mesurer leur impact réel sur le court terme.

En combinant les deux, une entreprise peut obtenir une vue d’ensemble complète de l’efficacité de son marketing et ajuster ses investissements en conséquence.

Les challenges liés à l’incrémentalité

Si l’incrémentalité est un concept clé en marketing et en attribution, plusieurs défis peuvent rendre ces analyses complexes :

Difficulté d’isolement des effets marketing

L’incrémentalité nécessite de distinguer les conversions attribuables à la campagne de celles qui se seraient produites naturellement (effet organique). Plusieurs facteurs rendent cette distinction difficile :

• Effet de marque déjà existant (awareness)
• Comportement d’achat habituel des consommateurs
• Influence des autres canaux marketing (effet multicanal)
• Validation and optimization of current campaigns

💡 Solution : Utiliser des tests de type « holdout » (groupes exposés vs. non-exposés) pour observer les différences de performance.

Complexité des tests et des méthodologies

L’analyse de l’incrémentalité repose sur des méthodologies rigoureuses telles que :

• A/B Test ou Holdout Test : Comparaison entre un groupe exposé et un groupe témoin non exposé.
• Modèles statistiques avancés : Modélisation économétrique, causal inference, etc.
• Expériences quasi-expérimentales : Méthodes comme le « Synthetic Control » ou « Difference-in-Differences ».

Ces méthodes exigent des ressources techniques et un accès aux bonnes données.

💡 Solution : Investir dans des outils et des experts en data science pour assurer une analyse fiable.

Biais liés à l’attribution

Les modèles d’attribution classiques (last-click, first-click, linéaire…) ne prennent pas en compte l’incrémentalité. Ils attribuent des conversions sans distinction entre celles qui auraient eu lieu sans l’action marketing et celles réellement générées par la campagne.

💡 Solution : Privilégier des modèles d’attribution basés sur l’incrémentalité, comme :

• Geo-Experiments : il s’agit de tests par région géographique)
• Uplift Modeling : cela correspond à effectuer des prédictions des utilisateurs influencés par la campagne

Durée et coûts des tests

Ces tests nécessitent du temps pour collecter un volume de données suffisant, et leur mise en place peut être coûteuse. Certains défis incluent :

• Impact sur le budget en raison de l’arrêt temporaire des campagnes pour certains groupes (holdout).
• Nécessité d’un volume important de conversions pour obtenir des résultats statistiquement significatifs.

💡 Solution : Utiliser des méthodes hybrides qui combinent tests directs et modélisation statistique pour accélérer l’obtention des résultats.

Influence des facteurs externes

Ce genre d’analyse peut être biaisé par des événements externes qui influencent le comportement des consommateurs indépendamment du marketing :

• Saisonnalité (ex : Black Friday, Noël…)
• Concurrence et promotions concurrentes
• Évolution du contexte économique (inflation, crise…)

💡 Solution : Intégrer des variables de contrôle et ajuster les modèles pour tenir compte de ces facteurs.

Dépendance aux plateformes publicitaires

Certaines plateformes (Google, Facebook, etc.) proposent des outils de mesure d’incrémentalité, mais elles sont juges et parties. Elles peuvent optimiser leurs propres résultats, ce qui pose un problème de transparence.

💡 Solution :

• Croiser les données avec des tests indépendants.
• Utiliser des outils tiers d’analyse d’incrémentalité (ex : Nielsen, CausalImpact de Google, etc.).

Applicabilité limitée selon les canaux

L’incrémentalité est plus facile à mesurer sur des canaux digitaux avec un tracking précis (Facebook Ads, Google Ads) que sur des médias offline (TV, affichage, radio), où le lien direct entre exposition et conversion est plus difficile à établir.

💡 Solution : Adopter des approches mixtes, combinant modèles statistiques et expériences terrain.

Conclusion

Mesurer l’incrémentalité est essentiel pour optimiser les investissements publicitaires, mais cela implique des défis techniques, méthodologiques et organisationnels. La clé est d’adopter une approche rigoureuse, combinant tests expérimentaux et modélisation avancée, tout en intégrant des mécanismes de validation indépendants.