Modèle de régression en app marketing : guide complet

Qu’est-ce qu’un modèle de régression ?

Définition

Un modèle de régression est un outil d’analyse statistique qui permet d’expliquer la relation entre une variable cible (dépendante) et une ou plusieurs variables explicatives (indépendantes). Dans le cas de l’app marketing, la variable cible peut être le nombre d’installations, le taux de conversion ou le ROAS, et les variables explicatives peuvent être le budget média, la plateforme de diffusion, le ciblage, la saison, etc.

Exemple : si vous dépensez 10 000 € sur Meta Ads et que cela vous génère 2 000 installations, un modèle de régression peut vous aider à comprendre comment cette relation évolue si vous augmentez le budget ou changez de plateforme.

Les différents types de modèle de régression

Il existe plusieurs types de modèles, adaptés à différents types de données et d’objectifs :

• Modèle de Régression linéaire simple : utile lorsque la relation entre les variables est proportionnelle (ex : le volume d’installations augmente linéairement avec le budget).
  
• Régression linéaire multiple : intègre plusieurs variables indépendantes (ex : budget, plateforme, type de campagne).
  
• Régression non linéaire : utilisée lorsque les données ne suivent pas une progression droite (ex : saturation des performances à partir d’un certain seuil d’investissement).
  
• Régression logistique : utilisée pour des résultats binaires, comme la probabilité qu’un utilisateur convertisse ou non.
  
• Régressions régularisées (Ridge, Lasso) : utiles pour limiter le surapprentissage dans des modèles complexes avec de nombreuses variables.
  

Méthode de calcul

Les modèles de régression sont basés sur l’ajustement d’une fonction mathématique aux données observées. En général, les calculs reposent sur la minimisation de l’erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Cette erreur est souvent mesurée via des indicateurs comme :

• R² : part de la variance expliquée par le modèle.
  
• RMSE (Root Mean Square Error) : erreur moyenne des prédictions.
  
• AIC / BIC : critères d’évaluation de la qualité du modèle
  

Pourquoi utiliser les modèles de régression en app marketing ?

On utilise les modèles de régression en app marketing depuis plus de 10 ans, mais leur adoption massive a vraiment commencé vers 2015 avec l’explosion des outils de mesure, et s’est intensifiée post-2021 pour compenser la perte de tracking individualisé. Recourir aux modèles de régression permet de répondre à plusieurs enjeux en app marketing. Voici pourquoi :

Prédire les conversions en fonction du budget publicitaire

Les modèles de régression permettent de simuler l’impact d’un changement de budget sur les résultats, avant même de lancer une campagne. Cela aide à anticiper les performances et à orienter les choix d’investissement vers les canaux les plus efficaces.

Exemple : en analysant les données historiques, un modèle peut vous montrer qu’au-delà de 15 000 € sur TikTok, les conversions stagnent, alors qu’un réinvestissement sur Meta offre encore du potentiel.

Optimiser la rentabilité d’une campagne

En identifiant les variables qui influencent le plus la performance, les modèles permettent de réaffecter les ressources vers les campagnes les plus rentables. Ils peuvent également prédire à quel moment une campagne atteint un point de saturation (diminution du retour sur investissement).

Exemple : une régression multiple peut démontrer que les campagnes diffusées entre 18h et 21h sur Android génèrent un ROAS 25 % supérieur aux autres.

Compréhension des leviers de performance

Les modèles de régression révèlent quelles variables influencent le plus les résultats (heure, OS, canal, type de visuel, etc.). Cela permet de prioriser les optimisations.

Exemple : identifier que les utilisateurs iOS de 25-34 ans convertissent deux fois plus que les autres segments.

Pilotage basé sur la data

Ils renforcent la prise de décision en apportant une base mathématique et objective plutôt que de se baser sur des intuitions ou des moyennes.

Amélioration continue des campagnes

Les modèles peuvent être mis à jour en continu, avec les nouvelles données de campagne, pour s’adapter au contexte et affiner les prévisions.

Quel modèle de régression choisir ?

Le choix du modèle dépend de plusieurs facteurs :

• La nature de la variable à prédire : continue (montant dépensé, nombre d’installations) ou binaire (conversion oui/non).
  
• Le nombre et le type de variables explicatives : un modèle simple peut suffire si les variables sont peu nombreuses.
  
• La forme de la relation entre les variables : linéaire ou non linéaire.
  
• La taille et la qualité du dataset : plus vous avez de données, plus vous pouvez vous orienter vers des modèles complexes.
  

👉 En app marketing, on commence souvent avec une régression linéaire multiple, puis on explore des modèles plus avancés si nécessaire.

Les limites du modèle de régression

Si les modèles de régression statistique sont devenus populaires en marketing mobile, ils présentent toutefois des limites qui peuvent entraver les performances de certains annonceurs.

Nécessite de gros volumes de données

Les modèles de régression sont statistiquement fiables uniquement si le volume de données est suffisant. Une base trop petite génère des résultats instables et difficilement exploitables.

Conseil : nous recommandons de collecter les données sur plusieurs campagnes et sur plusieurs semaines avant de tirer des conclusions.

Nécessite des données réparties sur une longue période

Les performances publicitaires varient selon les saisons, les jours de la semaine, ou les événements ponctuels (soldes, fêtes…). Un modèle efficace doit être entraîné sur un historique suffisamment riche et représentatif.

Exemple : un modèle basé uniquement sur les campagnes de décembre ne pourra pas prédire efficacement celles de février.

Nécessite de définir des objectifs précis

Avant de modéliser, il faut savoir quelle est la question à laquelle vous souhaitez répondre : Quel est le meilleur moment pour investir ? Quel canal apporte les conversions les plus rentables ? Quel est le ROAS attendu à 30 jours ? Un objectif mal défini mène à un modèle mal paramétré.

Les bonnes pratiques pour mettre en œuvre un modèle de régression

• Nettoyez les données : supprimez les valeurs aberrantes, comblez les données manquantes, standardisez les formats.
  
• Analysez la corrélation entre les variables : certaines peuvent être redondantes ou inutiles.
  
• Évaluez plusieurs modèles : testez la robustesse du modèle avec des jeux de données de validation.
  
• Visualisez les résultats : les graphiques (scatter plots, heatmaps, courbes) facilitent l’interprétation.
  
• Itérez fréquemment : les modèles doivent être mis à jour avec les nouvelles données de campagnes.
  
• Collaborez avec les data scientists : ils peuvent vous aider à affiner les modèles et à les intégrer à vos dashboards.
  

Conclusion

Les modèles de régression sont des alliés puissants pour les spécialistes du marketing mobile souhaitant gagner en précision dans leurs prévisions et améliorer la rentabilité de leurs campagnes. Bien qu’ils nécessitent un certain niveau de maturité en data et une base solide, leur implémentation progressive permet de passer à un pilotage plus stratégique, basé sur des insights objectifs plutôt que sur des intuitions.