Dans le paysage en constante évolution des médias de vente au détail, la mesure de l'impact des campagnes de marketing est un aspect fondamental mais difficile pour les spécialistes du marketing. Des mesures précises et exploitables sont nécessaires pour maximiser leurs investissements dans les médias de vente au détail.
L'un des domaines les plus complexes à déterminer pour la mesure du marketing est de savoir quelles conversions de clients sont réellement incrémentales et quelles conversions se seraient produites même sans l'exposition au marketing.
La clé pour naviguer sur ce terrain complexe réside dans la puissance de la mesure de l'incrémentalité. mesure de l'incrémentalité - une approche qui permet d'évaluer avec précision les ventes ou les revenus supplémentaires attribuables à l'activité de marketing.
Et les spécialistes du marketing des médias de détail sont très intéressés par la résolution du problème de l'incrémentalité. En effet, en Enquête de Skaisur l'état des médias dans le commerce de détail en 2023Il a été demandé à la Commission ce qui pourrait ralentir la croissance de l'investissement dans la chaîne, prouver l'incrémentalité de l'investissement était l'un des principaux défis critiques cités. 
Cependant, l'efficacité de l'approche de la mesure n'est que le reflet des outils utilisés pour l'évaluer. Et à l'heure actuelle, il y a de l'espace média de détail qui prétendent avoir des solutions d'incrémentalité. Les spécialistes du marketing des médias de détail à la recherche du bon partenaire en matière d'incrémentalité doivent trouver un moyen de faire le tri dans ce fouillis afin de déterminer quels sont les fournisseurs qui proposent de véritables solutions et ceux qui se contentent d'affirmer qu'ils en ont.
En associant une technologie innovante et des informations exploitables, la Skai ouvre la voie à l'évolution des médias de vente au détail pour les spécialistes du marketing qui cherchent à atteindre de nouveaux sommets dans leurs efforts de commercialisation.
Aujourd'hui, nous discutons avec Kevin Weiss, vice-président des médias de détail de la Skai, qui s'est récemment exprimé sur le thème de l'incrémentalité dans les médias de détail.
5 questions sur l'incrémentalité des médias de détail avec Kevin Weiss de la Skai
Kevin a récemment fait une présentation lors d'une réunion du Institut Path to Purchase Learning Labs de l'Institut Path to Purchase avec des leaders d'opinion de l'industrie.
Dans le webinaire, L'incrémentalité des médias de détail : Planification, activation et mesure Learning Lab + table ronde Q&RKevin s'est attaché à démystifier la dynamique complexe de l'incrémentalité pour les médias de détail, en particulier en ce qui concerne la planification, l'activation et l'incrémentalité.
Nous avons rencontré Kevin pour approfondir certains des sujets principaux qu'il a abordés lors de l'événement du Path to Purchase Institute, notamment la maximisation de l'incrémentalité des investissements dans les médias de détail, les objectifs de croissance significatifs et les capacités des médias de détail actuellement en vogue. En outre, il s'est penché sur les mesures qui comptent et sur les dernières méthodologies de test de l'incrémentalité des médias de vente au détail.
1. Comment les annonceurs peuvent-ils relever le défi de prouver l'incrémentalité dans les médias de détail ?
Dans le secteur de la vente au détail, le terme "incrémentalité" revêt des significations différentes selon les acteurs de l'organisation. Lors du webinaire du Path to Purchase Institute, j'ai insisté sur le fait que la première étape consiste à contextualiser ce que l'incrémentalité signifie pour chaque partie prenante.
S'il existe une définition marketing de l'"incrémentalité" qui s'appuie sur la science des données, dans le secteur de la vente au détail, ce terme désigne généralement le fait de dépenser chaque dollar de la manière la plus efficace possible pour stimuler la croissance. Dans ce monde de la vente au détail, "prouver" ce qui est incrémental par rapport à ce qui ne l'est pas pas est généralement plus subjective que la science objective des données impliquée dans les tests d'incrémentalité.
"Dans les médias de détail, l'incrémentalité a une signification différente pour les différents acteurs de l'organisation. - Kevin Weiss
De nombreux annonceurs trouveront facile de prouver l'incrémentalité, non pas parce qu'ils ont une solution magique, mais parce qu'ils ont une opinion subjective sur le niveau de confiance requis pour satisfaire leur définition de la preuve. D'autres annonceurs trouveront impossible de prouver l'incrémentalité, non pas parce qu'ils ne sont pas équipés pour le faire, mais parce qu'ils ne peuvent pas répondre à la rigueur de la science des données que les tests d'incrémentalité imposent aux spécialistes du marketing.
Je suggère de considérer les médias de détail comme un environnement dans lequel les spécialistes du marketing doivent faire des tests dans un environnement imparfait. En ce sens, examinez attentivement les affirmations que vous entendez, renseignez-vous sur la signification de l'incrémentalité pour chaque partie prenante, recherchez de nouvelles sources de données, formulez des hypothèses, effectuez des tests avec autant de rigueur scientifique que possible et veillez à ce que les dépenses de test et d'apprentissage soient incluses dans vos budgets en tant que ligne de dépense.
2. Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de nouvelles sources de données pour mesurer l'incrémentalité ?
Les avantages comprennent la possibilité de formuler de nouvelles hypothèses et/ou de mieux mesurer les hypothèses existantes, la possibilité de prendre une longueur d'avance sur la concurrence et la possibilité de collaborer plus étroitement avec un partenaire ou une équipe fournissant une nouvelle source de données. Les inconvénients comprennent le risque de coûts irrécupérables, le coût d'opportunité lié à l'utilisation de ressources pour une source de données non éprouvée plutôt que pour une source éprouvée, et le risque de données inexactes ou trompeuses.
Dans un écosystème comme celui des médias de détail, où le FOMO est très présent, les avantages semblent souvent l'emporter sur les inconvénients lorsqu'il y a un débat sur l'utilisation de nouvelles sources de données. En tant qu'opportuniste, j'ai tendance à mettre l'accent sur les avantages. Mais je respecte les contre-arguments et je pense que ces voix doivent être entendues lorsque l'on discute des nouvelles sources de données.
3. Pouvez-vous expliquer le concept des scores d'incrémentalité et comment ils peuvent être utilisés dans les tests et les mesures ?
Les scores d'incrémentalité sont des mesures calculées utilisées pour évaluer des données existantes d'une nouvelle manière afin d'identifier des opportunités d'optimisation. Le rendement incrémental des dépenses publicitaires (iROAS) est un exemple typique de score d'incrémentalité. Il définit ce qui est incrémental et ce qui ne l'est pas en attribuant des valeurs différentes à certains types de dépenses ou de conversions.
Une façon possible de définir l'iROAS de l'incrémentalité des médias de détail pourrait être de n'utiliser que les ventes de nouveaux produits à la marque (NTB) dans le calcul traditionnel du ROAS.
Par exemple, un annonceur pourrait décider que seuls les nouveaux clients de la marque (NTB) sont incrémentaux et donc définir l'iROAS comme les ventes attribuées à la marque NTB / les dépenses publicitaires. En procédant ainsi, l'annonceur - et les parties prenantes de son organisation - pourra plus facilement évaluer quels sont les investissements qui produisent le meilleur rendement incrémental. En retour, l'annonceur peut plus facilement déterminer quels investissements doivent être interrompus ou réduits pour augmenter l'incrémentalité.
Certains scores d'incrémentalité sont plus complexes que cet exemple simplifié dans lequel un annonceur attribue un score basé sur le classement organique d'un mot-clé, sur le fait qu'un mot-clé est thématiquement marqué/non-marqué/en quête, sur l'endroit où une annonce apparaît, sur le produit annoncé, sur la fenêtre d'attribution appliquée, sur l'annonce cliquée par rapport au produit acheté et sur d'autres éléments encore. Les exemples complexes peuvent inclure de nombreuses échelles de pondération différentes.
Par conséquent, lorsque les investissements publicitaires sont mesurés par rapport à un score d'incrémentalité, ils produisent des écarts importants qui peuvent être analysés et/ou utilisés pour optimiser les dépenses. En règle générale, les scores d'incrémentalité sont appliqués aux conversions et aux revenus attribués par l'éditeur (par exemple, [score d'incrémentalité] x = iROAS).
Une autre façon pour les spécialistes du marketing de définir l'iROAS consisterait à utiliser dans le calcul une mesure exclusive du "score d'incrémentalité".
Skai soutient l'utilisation des scores d'incrémentalité par le biais de divers outils, notamment les mesures personnalisées, les colonnes, dimensions et catégories personnalisées, les stratégies de sous-ensembles de portefeuille et les mesures d'enchères personnalisées (c.-à-d. l'optimisation des enchères ML pour les mesures personnalisées). J'encourage les annonceurs à tester ces stratégies et à mesurer l'impact de la prise de décision assistée par les scores d'incrémentalité sur les indicateurs clés de performance tels que le sell-in et le sell-through.
4. Quelle est l'importance de la publicité dans l'amélioration du classement organique et quelles sont les stratégies à mettre en œuvre pour y parvenir ?
Une philosophie généralement observée dans les médias de détail est que la publicité améliore le classement organique. Je ne vais pas dire que je suis 100% d'accord ou 100% en désaccord avec cette philosophie ; je crois plutôt que la publicité peut avoir un impact sur le classement organique et que les annonceurs devraient tester et apprendre dans quelle mesure et dans quels cas ils peuvent avoir un impact positif sur le classement organique.
D'après mon expérience, il n'y a pas de relation 1:1 entre la publicité et le classement organique, ce qui signifie qu'il y a d'autres variables qui sont aussi importantes (si ce n'est plus) que la publicité pour déterminer le classement d'un produit dans les résultats de recherche organiques.
La meilleure stratégie consiste à analyser les classements organiques existants et les dépenses par mot-clé, à définir vos objectifs, à rédiger votre hypothèse, à vous engager à effectuer un test sans modifier d'autres variables pendant le test, à exécuter le test et à partager vos conclusions. Si vous pouvez travailler avec un data scientist ou un analyste qualifié, définissez un test pour lequel vous aurez un niveau de confiance élevé dans les résultats.
J'ai constaté qu'une combinaison de facteurs contribue au classement organique dans les médias de vente au détail. L'optimisation du titre, l'optimisation de l'image, l'amélioration du contenu, le prix, les notes/examens et les conversions provenant du trafic externe ont tous un impact significatif sur le classement organique. C'est en travaillant sur tous les facteurs simultanément que l'on obtiendra le plus de chances d'améliorer le classement organique.
5. Pouvez-vous nous donner quelques conseils pratiques pour planifier et activer l'incrémentalité dans les médias de détail ?
Le premier conseil pratique est de prévoir un budget pour les tests. Dans les centaines de plans médias que j'ai vus de la part d'annonceurs, il est extrêmement rare que je voie des lignes pour tester et apprendre, ce qui signifie que la plupart des annonceurs n'affectent pas d'argent aux tests. Cela ne veut pas dire que les annonceurs ne font pas de tests. Il s'agit plutôt de reconnaître que la plupart des "tests" sont effectués de manière non scientifique, les allocations au sein des types d'annonces ou des catégories de produits étant basées sur la subjectivité plutôt que sur la science des données.
Le deuxième conseil pratique consiste à nettoyer les campagnes existantes. J'ai vérifié des centaines de comptes Amazon Ads, et il est courant de voir 5 à 15 % des ventes d'annonces attribuées à des campagnes sans marque à partir de requêtes de recherche de marque. Il est également fréquent de voir des publicités ciblées sur des produits étiquetés comme "Non-brand" ou "Category" qui sont diffusées sur leurs pages produits, qui devraient être catégorisées comme "Branded" ou "Defensive". Pour les annonceurs qui cherchent à mettre en place des scores d'incrémentalité, il est probable que le calcul de l'iROAS génère des faux positifs.
Le troisième conseil pratique est d'effectuer des tests de maintien. Les tests de maintien sont une référence dans la communauté de la science des données en ce qui concerne les tests d'incrémentalité. Il s'agit d'une pratique qui consiste à fermer à 100 % (c'est-à-dire à interrompre les dépenses) un groupe de test tout en laissant le reste de vos dépenses (c'est-à-dire le groupe de contrôle) en l'état. Faire l'impasse sur les publicités peut être douloureux, mais c'est un excellent moyen de valider l'impact de la publicité sur les ventes globales, le classement organique ou d'autres KPI que vous considérez comme faisant partie de votre équation pour l'incrémentalité dans les médias de vente au détail.
L'approche innovante de la Skaien matière d'incrémentation et de commercialisation des médias de détail
La solution Retail Media de la Skaipermet aux spécialistes du marketing de planifier, d'exécuter et de mesurer des campagnes numériques qui répondent aux besoins des consommateurs au moment et à l'endroit où ils font leurs achats. Dans le cadre de notre plateforme omnicanale, vous pouvez connecter les jardins clos et gérer des campagnes sur plus de 100 détaillants, y compris Amazon, Walmart, Target et Instacart, ainsi que sur les principaux éditeurs à travers la recherche payée, le social payé et les applications.
Parmi les résultats obtenus par les clients, on peut citer
- Augmentation de 461% du ROAS des publicités Amazon et augmentation de 57% du trafic des pages pour Bondi Sands
- Augmentation de 92 % de la part de voix sur Amazon pour une marque de produits de grande consommation figurant au classement Fortune 500
- Augmentation de 72% des revenus de VTech
- 1 390 % de croissance des ventes d'une année sur l'autre pour Kamado Joe
Pour plus d'informations sur la Skai et nos solutions, veuillez planifier une démonstration rapide pour voir notre innovation de première main.
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