Marketing Mix Modeling (MMM) : Définition, fonctionnement et bonnes pratiques

Qu’est-ce que le Marketing Mix Modeling ?

Définition

Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une méthode d’analyse statistique qui permet d’identifier et de quantifier l’impact des différents leviers marketing sur les résultats business.

C’est une approche macro, qui ne suit pas les parcours individuels des consommateurs mais qui observe les grandes tendances à partir des données historiques disponibles.

Définition simple :
« Le MMM permet de savoir ce qui a vraiment généré du business dans un plan marketing complexe. »

Comment ça fonctionne ?

Le MMM repose sur des modèles économétriques. L’idée est d’analyser les variations de performance (ventes, leads, téléchargements…) en fonction des variations des investissements marketing et des facteurs externes.

Exemple concret :

Une app de livraison de repas veut comprendre pourquoi ses ventes ont progressé de 15% au T1.

Le modèle va analyser :

• Les investissements publicitaires : Facebook, TikTok, TV, Google
• Les promos & coupons
• Les conditions météo (par exemple, il y a plus de commandes les jours de pluie)
• Les jours fériés
• Les hausses de prix
• La concurrence

Le résultat du MMM va donner un poids à chaque facteur dans la croissance observée.

Résultat :

L’application de repas en question, après analyse de ses données de campagnes, va pouvoir attribuer ses ventes comme suit:

• 7% des ventes viennent des pubs Meta
• 4% des promos
• 2% de la météo
• 1% du SEO
• 1% de l’effet notoriété

À quoi sert le Marketing Mix Modeling (MMM) ?

Le Marketing Mix Modeling est avant tout un outil d’aide à la décision. Dans un environnement où les canaux marketing se multiplient (TV, radio, affichage, digital, réseaux sociaux, influence, retail, etc.) ainsi que les devices utilisateurs, il devient de plus en plus complexe de savoir précisément ce qui fonctionne et d’optimiser ses investissements. Le MMM permet justement de répondre à cette question-clé :

Qu’est-ce qui génère vraiment de la performance ?

Ainsi, le MMM va permettre de répondre à certains enjeux en app marketing.

Mesurer l’impact des campagnes publicitaires

Concrètement, le MMM permet d’attribuer une part des résultats (ventes, téléchargements, leads…) à chaque levier marketing utilisé.

Par exemple : Une marque de produits de beauté qui diffuse des pubs TV, fait du SEA, est active sur Instagram, et investit en affichage métro, pourra savoir que chaque canal a contribué aux ventes à un certain niveau. Par exemple :

Grâce à cette vision, l’annonceur comprend mieux le rôle de chaque canal dans ses résultats globaux et pourra investir davantage sur le canal ayant le plus contribué aux ventes.

Optimiser l’allocation budgétaire

Une fois les performances par canal identifiées, le MMM aide les équipes marketing à mieux répartir leurs budgets.

Exemple : Si les campagnes TV sont très efficaces mais en bout de potentiel (diminution du ROI à chaque euro supplémentaire investi), il peut être plus rentable d’augmenter le budget social ads ou le search.

Le MMM peut ainsi répondre à des questions concrètes :

• Dois-je couper mon budget affichage pour renforcer le digital ?
• Est-ce que je suis en surinvestissement sur un canal ?
• Quel est le point de saturation de mes campagnes TV ?

Prédire les résultats futurs et tester de nouvelles stratégies

Autre atout du MMM : sa capacité à simuler des scénarios.

Exemple : Un retailer souhaite tester un plan média sans TV pour un trimestre, mais augmenter son budget digital de 50%. Grâce au Marketing Mix Modeling, il peut estimer l’impact prévisionnel de ce nouveau mix sur ses ventes.

C’est un véritable outil de forecast permettant de tester des hypothèses avant de dépenser réellement le budget.

Ajuster les stratégies en fonction de la saisonnalité

Le MMM prend aussi en compte des effets externes et saisonniers : soldes, Noël, Black Friday, météo, vacances scolaires…

Exemple : Une marque de boissons peut voir que la météo chaude booste naturellement les ventes, indépendamment de la pub. À l’inverse, en hiver, l’impact des campagnes est plus important car les ventes organiques baissent.

Cela permet d’adapter les stratégies d’investissements au contexte, au lieu d’avoir un budget figé toute l’année.

Les avantages du Marketing Mix Modeling

Au-delà de la mesure des performances, le MMM présente plusieurs avantages clés qui en font un outil de plus en plus prisé par les annonceurs, notamment dans les secteurs retail, CPG (produits de grande consommation), finance ou gaming.

Couvrir l’ensemble des canaux marketing, même offline

Contrairement aux modèles d’attribution digitaux (souvent limités au web ou au mobile), le MMM prend en compte l’impact des canaux traditionnels : TV, radio, affichage, presse, sponsoring d’événements, etc.

Exemple concret : Une marque qui fait une campagne TV nationale en parallèle d’une campagne TikTok pourra, grâce au MMM, comprendre l’impact respectif des deux et voir si elles se renforcent mutuellement.

Prendre en compte les effets indirects et les synergies entre canaux

Le MMM ne se limite pas à une vision silo par canal. Il est capable d’intégrer les effets de synergie.

Exemple : Une publicité TV augmente la notoriété, cela booste les recherches sur Google, ce qui génèrent plus de conversions via SEA.

Le MMM permet donc de modéliser cet effet en cascade et de comprendre l’impact global d’une campagne multi-leviers.

Aider à prévoir les résultats futurs

Une fois le modèle construit, le MMM permet de prédire les performances en fonction des budgets alloués. Cela aide les équipes marketing à simuler des plans d’action et à identifier le meilleur mix pour maximiser les résultats.

Exemple de simulation : « Si j’augmente mon budget social ads de 30% et je réduis l’affichage, quel sera l’impact estimé sur mes ventes le mois prochain ? »

Le MMM devient ainsi un outil de prévision stratégique pour piloter le business.

MMM vs Modèles d’attribution classiques

Voici un tableau récapitulatif pour bien comprendre les différences.

Explications

• Les modèles d’attribution classiques (last-click, first-click, linéaire…) se concentrent sur le parcours utilisateur digital : ils expliquent qui a cliqué et où.
• Le MMM, lui, prend de la hauteur : il analyse l’effet global des investissements marketing, même offline, et sans dépendre des cookies ou du tracking individuel.

Les 4 étapes clés du Marketing Mix Modeling

Collecter les données

Le point de départ est d’agréger toutes les données disponibles sur les ventes, les dépenses marketing par canal, mais aussi les facteurs externes : météo, périodes de soldes, jours fériés, etc.

Exemple de sources :

• Spend média par canal
• Ventes / Chiffre d’Affaires / téléchargements
• Historique des prix
• Données business externes (inflation, saisonnalité…)

Modéliser

C’est la phase d’analyse statistique : les data scientists créent des modèles mathématiques (souvent des régressions multiples) pour expliquer les variations des ventes en fonction des investissements.

Analyser

Une fois le modèle stabilisé, les résultats sont présentés sous forme d’insights business :

• Contribution de chaque canal aux ventes
• ROI par canal
• Point de saturation
• Effets de synergie

Optimiser

La dernière étape est de simuler des scénarios pour optimiser les investissements.

Exemple : Un annonceur retail pourrait tester plusieurs allocations :

• Scénario 1 : +20% budget TV
• Scénario 2 : -30% affichage, +40% social
• Scénario 3 : Budget constant mais réallocation entre search et influence

Le Marketing Mix Modeling (MMM) appliqué à l’app marketing : subtilités et bonnes pratiques

Pourquoi le MMM est un sujet clé en app marketing ?

L’app marketing est un terrain particulièrement complexe pour la mesure de la performance. Entre l’App Tracking Transparency (ATT) d’Apple, la disparition progressive des données third-party et les parcours utilisateurs cross-device, les spécialistes du marketing mobile disposent de moins en moins de signaux individuels exploitables.

Dans ce contexte, le Marketing Mix Modeling (MMM) est une méthode précieuse car :

• Elle ne repose pas sur des données utilisateurs individuelles.
• Elle permet de mesurer l’impact des campagnes sur les KPIs business (installations, activations, revenus) en s’appuyant uniquement sur des données agrégées.
• Elle est compatible avec toutes les plateformes et toutes les sources de trafic, même les environnements sans tracking précis (comme les campagnes TV, OOH ou les ads sur iOS).

Les spécificités du MMM appliqué au mobile

Le MMM a été historiquement utilisé pour des produits offline ou e-commerce. Son adaptation au marketing mobile nécessite quelques ajustements méthodologiques.

• Des cycles d’achat très courts : En app marketing, les actions des utilisateurs sont quasi immédiates (installation, inscription, achat). Le MMM doit donc travailler sur des granularités fines (quotidienne ou hebdomadaire) pour bien capturer les effets courts termes des campagnes.
• Des volumes de data très variables : Certaines apps ont des volumes d’installations massifs, d’autres beaucoup plus faibles. Le MMM fonctionne mieux avec de gros volumes car il s’agit d’un modèle statistique. Pour les apps plus petites, il est parfois nécessaire d’agréger plusieurs mois de données pour détecter des tendances fiables.
• La prise en compte des effets organiques : En mobile, les campagnes payantes peuvent générer un uplift organique (ex : hausse de classement dans l’App Store, bouche-à-oreille). Un bon modèle MMM doit isoler et estimer cet effet « halo » des campagnes.
• Une multiplicité de sources média : Le MMM doit pouvoir intégrer des canaux très différents :
  • Les plateformes classiques (Meta, Google, TikTok)
  • Les réseaux plus diffus (DSP, réseaux natifs, campagnes SKAN)
  • Les leviers offline (TV, affichage, influence)
  • Les actions CRM ou push notifications

Comment mettre en place un MMM pour une app ?

Voici les grandes étapes pour construire un modèle MMM adapté au marketing mobile :

Les limites du MMM en app marketing

Comme toute approche statistique, le MMM n’est pas parfait :

• Il donne une vision macro (moins précis que le tracking traditionnel par utilisateur)
• Il nécessite des compétences data/science avancées
• Il est sensible à la qualité et à la granularité des données

Mais dans un contexte post-ATT, il est de plus en plus vu comme une brique indispensable d’un marketing data-driven mobile.

Key Insights à retenir

• Le MMM est indispensable pour analyser des plans media 360°
• Il complète (mais ne remplace pas) les outils d’attribution digitaux
• C’est un outil d’optimisation budgétaire puissant
• Il demande un certain niveau de maturité data pour être déployé efficacement

Conclusion

Le Marketing Mix Modeling est un outil stratégique de plus en plus incontournable, notamment dans un contexte de privacy-first et de disparition des cookies. Il permet aux marques de prendre de meilleures décisions budgétaires en s’appuyant sur une vision globale et objective de la performance marketing.