Résumé
Le paysage médiatique de la vente au détail a rapidement transformé la manière dont les marques se connectent avec les consommateurs sur les tablettes numériques, créant ainsi des opportunités de croissance sans précédent. Cependant, cette expansion a créé un défi tout aussi important : prouver que les campagnes génèrent réellement des ventes supplémentaires par rapport à ce qui se serait passé naturellement. Alors que les spécialistes du marketing naviguent dans un écosystème de détaillants et d'éditeurs de plus en plus complexe, les tests d'incrémentalité des médias de vente au détail sont devenus essentiels pour démontrer l'impact réel des campagnes et optimiser les investissements dans les médias.
Dernière mise à jour : 21 décembre 2025
L'incrémentalité des médias retail mesure l'augmentation générée par vos campagnes au-delà des performances de base, c'est-à-dire les ventes, conversions ou actions supplémentaires qui surviennent spécifiquement grâce à vos efforts publicitaires.Contrairement aux modèles d'attribution traditionnels et aux tests A/Bqui se contentent de suivre les points de contact tout au long du parcours client, les tests d'incrémentalité révèlent la causalité plutôt que la corrélation, répondant ainsi à la question : « Que se serait-il passé sans cette campagne ? »
Les méthodes d'attribution traditionnelles sont insuffisantes dans l'écosystème fragmenté des médias de détail car elles reposent sur des mécanismes de suivi obsolètes et ne tiennent pas compte des interactions complexes entre les multiples détaillants, les plates-formes cloisonnées et l'évolution des comportements des consommateurs. Avec le durcissement des réglementations en matière de protection de la vie privée et la disparition des cookies tiers, la nécessité d'une mesure de l'incrémentalité sans risque pour la vie privée devient encore plus urgente.
Micro-réponse : Prouver quelles publicités diffusées dans les médias de détail génèrent une augmentation.
Quand les indicateurs des médias de détail ne reflètent-ils pas toute la réalité ?
- Les rapports sur les médias de détail peuvent surestimer l'impact au sein d'écosystèmes fermés.
- La plupart des indicateurs de plateforme montrent une corrélation, et non un effet causal.
- Les tests d'incrémentalité isolent l'impact réel en séparant les résultats générés par les publicités des effets saisonniers, des variations de prix, des actions concurrentielles et de la demande organique. Ils vous aident à déterminer si l'augmentation des ventes est due aux publicités ou si elle se serait produite de toute façon.
L'écosystème des médias de détail présente des obstacles uniques en matière de mesure, qui rendent les tests d'incrémentalité à la fois difficiles et nécessaires. Plusieurs facteurs contribuent à cette complexité de mesure :
- La fragmentation des données entre plus de 100 détaillants crée des lacunes en matière d'attribution, chaque plateforme utilisant ses propres systèmes de mesure et normes de reporting.
- Les limites des jardins clos empêchent les spécialistes du marketing d'obtenir une vue d'ensemble de l'impact des campagnes, car chaque plateforme protège ses données et fonctionne de manière isolée.
- Les changements en matière de protection de la vie privée ont rendu obsolète le suivi basé sur les cookies, éliminant les approches de mesure traditionnelles grâce aux mises à jour d'iOS et à l'évolution de la réglementation.
- Les défis endémiques et non endémiques créent des exigences différentes en matière de preuve d'incrémentalité pour les marques qui vendent sur les plateformes et pour celles qui font de la publicité mais vendent ailleurs.
Le problème fondamental réside dans le fait que corrélation n'est pas synonyme de causalité dans les performances des médias de détail. Ce n'est pas parce que les ventes ont augmenté pendant une campagne que celle-ci en est la cause. Les tendances saisonnières, les actions concurrentielles, les changements de prix et la croissance organique influencent tous les indicateurs de performance, ce qui rend indispensable d'isoler l'impact réel de la publicité par le biais d'expérimentations appropriées. Selon l'IAB 2024, les approches avancées de mesure des médias de détail mettent l'accent sur l'isolation de l'impact causal par le biais de tests structurés et d'une collaboration respectueuse de la vie privée dans des environnements en boucle fermée.
Comment savoir si vos publicités stimulent réellement les ventes ?
- L'incrémentalité répond à la question que vos tableaux de bord ne peuvent pas répondre.
- Comparez les groupes exposés et non exposés pour déterminer l'augmentation.
- Une conception de test contrôlée mesure la différence entre des groupes appariés qui ont vu ou non les publicités. Cet écart correspond à l'impact incrémental, qui vous aide à vérifier si les dépenses ont généré des ventes supplémentaires plutôt que de simplement capter des acheteurs qui auraient de toute façon effectué un achat.
Les tests d'incrémentalité des médias de détail mesurent l'impact réel d'une campagne par rapport aux performances de référence en comparant des groupes exposés et non exposés dans des conditions contrôlées. Cette méthodologie isole l'impact publicitaire des autres variables susceptibles d'influencer les ventes, fournissant ainsi une preuve définitive de l'efficacité de la campagne.
La méthodologie du test contre contrôle constitue la base du test d'incrémentalité pour les campagnes médiatiques de vente au détail. En créant des groupes appariés dont l'un est exposé à la publicité et l'autre non, les spécialistes du marketing peuvent mesurer la différence de performance pour déterminer l'impact réel de l'incrémentation. Trois approches principales de test permettent de mesurer l'incrémentalité:
- Les tests d'exclusion basés sur la géographie divisent les marchés géographiquement, en menant des campagnes sur les marchés de test tout en retenant les marchés de contrôle afin d'exploiter les frontières naturelles.
- Les groupes de contrôle basés sur l'audience créent des cohortes d'utilisateurs appariés, exposant un groupe aux campagnes tout en supprimant les publicités pour le groupe de contrôle.
- Les expériences basées sur le temps utilisent différentes périodes pour mesurer l'incrémentalité, en comparant les périodes de campagne à des périodes de référence présentant des caractéristiques similaires
Les indicateurs clés à mesurer comprennent les ventes supplémentaires, le retour sur investissement publicitaire (ROAS), l'acquisition de nouveaux clients et la croissance de la part de marché. Ces indicateurs fournissent des informations sur les performances immédiates de la campagne et les effets à long terme sur la construction de la marque.
Quels sont les outils de nouvelle génération permettant des mesures plus intelligentes ?
- Les mesures modernes nécessitent des expériences à grande échelle respectueuses de la vie privée.
- L'automatisation permet de répéter les tests d'incrémentalité chez tous les détaillants.
- Les plateformes avancées standardisent la conception des tests, surveillent la fiabilité statistique et unifient les enseignements tirés dans plusieurs environnements de vente au détail. L'incrémentalité passe ainsi d'un projet ponctuel à une capacité permanente, ce qui permet aux équipes d'optimiser plus rapidement tout en réduisant les analyses manuelles et les frais généraux liés à la gouvernance.
Les tests d'incrémentalité des médias de vente au détail modernes nécessitent des capacités d'expérimentation sophistiquées qui vont au-delà des tests A/B de base. Les plateformes avancées offrent plusieurs avantages clés qui rationalisent les tests complexes dans de multiples environnements de vente au détail. Les équipes mettent souvent cela en œuvre en adoptant des solutions de médias de vente au détail de niveau entreprise qui centralisent les flux de travail, normalisent les mesures et prennent en charge une expérimentation cohérente chez tous les détaillants.
- Les avantages d'une plateforme unifiée permettent de réaliser des tests auprès de plusieurs détaillants en normalisant les méthodologies et en centralisant la collecte de données sur plusieurs canaux simultanément.
- L'intégration d'Amazon Marketing Cloud permet de réaliser des tests en salle blanche qui préservent la confidentialité tout en fournissant des informations détaillées sur l'incrémentalité grâce à des données agrégées.
- Les prévisions d'attribution offrent des mesures d'incrémentalité prédites basées sur des données de test historiques, permettant une allocation proactive du budget avant que les résultats complets ne soient disponibles.
- Le contrôle des expériences en temps réel permet de suivre automatiquement la signification statistique et l'état des tests afin de guider la prise de décision tout au long de la période d'expérimentation.
- La conception automatisée des tests permet de gérer la complexité technique de plusieurs détaillants, démocratisant ainsi l'expérimentation avancée pour les équipes de marketing.
Ces capacités transforment le test d'incrémentalité d'un processus à forte intensité de ressources en une méthodologie de mesure évolutive qui soutient l'optimisation continue et la prise de décision stratégique.
Comment transformer les données en décisions afin de maximiser votre investissement ?
- Les informations sur l'incrémentalité devraient influencer vos prochaines dépenses.
- Utilisez les résultats de l'ascenseur pour réaffecter les budgets en toute confiance.
- Lorsque vous savez quelles tactiques génèrent des résultats supplémentaires, vous pouvez réorienter vos dépenses vers des moteurs éprouvés et les détourner des placements cannibalisants. Au fil du temps, cela permet d'établir des références par détaillant et par tactique, rendant ainsi la planification, les prévisions et les rapports aux parties prenantes plus défendables et plus cohérents.
Les tests d'incrémentalité des médias de détail permettent une optimisation stratégique qui va au-delà des performances individuelles des campagnes. Les informations générées par des expérimentations appropriées soutiennent les décisions commerciales dans de multiples dimensions. De nombreuses équipes utilisent une plateforme de marketing omnicanal pour unifier la planification, l'activation et la mesure dans les jardins clos, afin que les enseignements tirés de l'incrémentalité se traduisent en décisions budgétaires inter-détaillants.
- L'optimisation de l'allocation du budget permet d'orienter les investissements vers les opportunités les plus performantes sur la base d'une valeur ajoutée prouvée plutôt que de mesures superficielles.
- L'attribution cross-canal révèle l'influence des campagnes médias sur les autres canaux de marketing et vice versa, ce qui permet de mettre en place des stratégies d'optimisation holistiques.
- Les rapports destinés aux parties prenantes prouvent sans ambiguïté l'efficacité de la campagne, ce qui permet d'étayer les demandes de budget et les décisions stratégiques en démontrant clairement le retour sur investissement.
- L'étalonnage des performances permet d'établir des normes de performance incrémentale pour tous les détaillants et tous les types de campagnes, ce qui permet de fixer des objectifs fondés sur des données.
- La pérennisation des mesures garantit une évaluation durable des campagnes dans le respect des contraintes liées à la protection de la vie privée au fur et à mesure de l'évolution de la réglementation.
Cette approche transforme les médias de détail d'une exécution tactique en un avantage stratégique, où chaque décision d'investissement est étayée par des preuves concrètes de l'impact commercial incrémentiel.
Quelles sont les choses à faire et à ne pas faire dans le cadre d'une expérimentation dans le domaine des médias de détail ?
- De petites erreurs de conception peuvent invalider les conclusions relatives à la portance.
- Protégez l'intégrité des tests avant de vous fier aux résultats.
- Les expériences solides commencent par des hypothèses claires, des groupes témoins propres, une durée suffisante et un échantillon suffisamment large pour atteindre un niveau de confiance satisfaisant. Évitez la contamination, alignez les indicateurs clés de performance sur les résultats commerciaux et planifiez la gouvernance à l'avance afin que les résultats soient interprétables et exploitables par toutes les parties prenantes et tous les détaillants.
Pour réussir les tests d'incrémentalité des médias retail, il est nécessaire d'accorder une attention particulière aux principes fondamentaux de conception et d'assurer une gestion continue tout au long du processus d'expérimentation. Les éléments clés à prendre en compte pour une mise en œuvre efficace sont les suivants :
- Les principes fondamentaux de la conception des tests exigent une durée appropriée pour obtenir des performances représentatives, des échantillons de taille suffisante pour assurer la confiance statistique et une sélection adéquate des groupes de contrôle.
- Pour éviter les écueils les plus courants, il convient d'empêcher la contamination entre les groupes de test et de contrôle, de veiller à ce que les périodes de test soient suffisantes pour saisir tous les effets de la campagne et de mesurer les indicateurs clés de performance en fonction des objectifs de l'entreprise.
- Les exigences statistiques doivent établir des niveaux de confiance de 95 % et une puissance statistique suffisante avant le début des essais afin de garantir des résultats fiables et exploitables.
- L'intégration des mesures permet de compléter les analyses existantes par des informations supplémentaires plutôt que de créer des sources de données contradictoires pour une optimisation complète.
L'adhésion disciplinée à ces pratiques transforme les tests d'incrémentalité des médias de détail de la curiosité expérimentale en une intelligence économique fiable qui stimule la prise de décision stratégique et l'avantage concurrentiel durable.
Qui sont vos partenaires en matière de performance ?
- La mesure n'a d'importance que si elle améliore les décisions et les résultats.
- Skai les équipes à prouver leur impact et à développer leur apprentissage.
- En combinant un accès unifié, une aide à l'expérimentation et des mesures respectueuses de la vie privée, Skai aux spécialistes du marketing d'aller au-delà des rapports superficiels et d'obtenir des preuves causales. Ces preuves renforcent la planification, l'optimisation et la confiance des parties prenantes dans les écosystèmes complexes des médias de vente au détail.
Les tests d'incrémentalité des médias de détail transforment la mesure des campagnes publicitaires, qui passe ainsi du domaine des conjectures à celui d'une méthodologie scientifique, fournissant ainsi la preuve irréfutable de l'efficacité publicitaire dont les spécialistes du marketing moderne ont besoin dans un environnement de plus en plus complexe et soucieux de la confidentialité.
Skai™ est la principale plateforme de marketing omnicanal qui connecte de manière unique les données et les médias de performance à travers des environnements de type " walled garden ". Nous donnons aux marques d'entreprise et aux agences les moyens d'exécuter des programmes publicitaires sophistiqués à travers les médias de vente au détail, la recherche payante, les réseaux sociaux payants et les canaux d'app marketing grâce à des solutions avancées d'optimisation et de mesure alimentées par l'IA.
Notre plateforme élimine la fragmentation qui limite l'efficacité du marketing en offrant un accès unifié à plus de 100 détaillants et éditeurs via une interface unique. Grâce à des partenariats stratégiques avec Amazon Marketing Cloud, Google, Meta, Microsoft, Walmart Connect et d'autres, nous fournissons les capacités de connectivité et de mesure des données dont les spécialistes du marketing moderne ont besoin pour prouver le retour sur investissement et stimuler la croissance.
Depuis 2006, nous sommes à la pointe de l'innovation en matière de technologie marketing, aidant plus de 2 000 marques et agences à naviguer dans le paysage numérique en constante évolution. Notre engagement en faveur de l'expérimentation avancée, de la mesure sécurisée de la vie privée et de l'optimisation omnicanale garantit à nos clients de rester à la pointe des changements du secteur tout en maximisant l'impact de leurs investissements dans les médias. Soutenue par des investisseurs de premier plan et basée dans le monde entier, Skai™ continue d'établir la norme pour les plateformes de marketing à la performance dans un écosystème numérique de plus en plus complexe.
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- PepsiCo génère plus de 80 % de ROAS nouveaux pour la marque grâce Skai pour Amazon DSP: démontre l'optimisation par le test et l'apprentissage liée à l'augmentation des ventes et à la croissance de la clientèle.
- L'outil de collecte de mots-clésSkaiaugmente de 104 % le chiffre d'affaires Amazon d'un détaillant brésilien: il affiche une augmentation du ROAS et du chiffre d'affaires qui reflète les objectifs de mesure présentés dans cet article.
- Le ROAS bondit de 113 % en glissement annuel alors que Lewis Media Partners développe Walmart Connect pour Sauer Brands: cela illustre comment le développement des médias de vente au détail grâce à une optimisation rigoureuse améliore l'efficacité et les performances pendant les périodes de forte concurrence.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que l'incrémentalité des médias de détail ?
L'incrémentalité des médias de vente au détail est la mesure des ventes, conversions ou actions supplémentaires qui se produisent spécifiquement grâce à vos campagnes publicitaires sur des plateformes de vente au détail telles qu'Amazon, Walmart ou Target. Elle répond à la question "Que se serait-il passé sans cette campagne ?" en comparant les performances des groupes exposés et non exposés afin d'isoler l'impact réel de la publicité de la croissance organique ou de facteurs externes.
Pourquoi devrais-je me préoccuper de l'incrémentalité des médias de détail ?
L'incrémentalité des médias de détail vous aide à comprendre lesquelles de vos publicités fonctionnent réellement par rapport à celles qui sont simplement présentes au moment où les clients achètent. Sans ces tests, vous risquez de gaspiller de l'argent avec des campagnes qui semblent efficaces mais qui ne génèrent pas de ventes supplémentaires. C'est particulièrement important sur les réseaux de médias de détail où les clients sont déjà en train d'acheter et auraient pu le faire de toute façon.
Comment savoir si mes publicités dans les médias de détail sont réellement efficaces ?
Le meilleur moyen de savoir si vos publicités dans les médias de détail sont vraiment efficaces est de procéder à des tests d'incrémentalité, qui comparent les ventes des clients qui ont vu vos publicités à celles des clients qui ne les ont pas vues. Si les deux groupes achètent à des taux similaires, vos publicités n'apportent pas de valeur ajoutée. Si le groupe qui a vu vos publicités achète beaucoup plus, vous savez que vos efforts de marketing produisent de véritables résultats commerciaux.
Glossaire
Incrémentalité : type de mesure causale utilisé pour quantifier les résultats supplémentaires générés par la publicité par rapport à ce qui se serait produit naturellement.
Performance de référence : type de niveau de référence utilisé à des fins de comparaison, représentant les ventes ou conversions attendues sans influence publicitaire supplémentaire.
Groupe test : type de population exposée utilisé à des fins de mesure, composé d'acheteurs ou de marchés qui reçoivent de la publicité.
Groupe témoin : type de population non exposée utilisé à des fins de mesure, composé d'acheteurs ou de marchés qui sont intentionnellement privés de publicité.
Test de rétention : type d'expérience utilisé pour mesurer l'incrémentalité, dans lequel un public ou une zone géographique définis sont exclus des publicités afin d'estimer l'augmentation.
Test géolocalisé : type de méthodologie de retenue utilisé pour l'incrémentalité, dans lequel les régions sont affectées à un test ou à un contrôle afin de réduire la contamination entre les groupes.
Test basé sur l'audience : type de méthodologie de retenue utilisé pour l'incrémentalité, dans lequel des cohortes d'utilisateurs appariées sont exposées ou supprimées afin d'isoler l'augmentation.
Contamination : type de risque lié à la validité utilisé dans le cadre d'expérimentations, où des acheteurs témoins sont exposés par inadvertance à des publicités, ce qui réduit la capacité à détecter la véritable augmentation.
Signification statistique : type de seuil de confiance utilisé pour les décisions, indiquant si l'augmentation observée est peu susceptible d'être due à une variation aléatoire.
Nouveau client de la marque : type de résultat d'acquisition utilisé dans les médias de vente au détail, indiquant les clients qui achètent une marque pour la première fois au sein d'un écosystème de détaillants.
ROAS : type d'indicateur d'efficacité utilisé pour évaluer les dépenses, calculé en divisant le chiffre d'affaires par les dépenses publicitaires, qui peut être trompeur sans contexte d'incrémentalité.
Mesure respectueuse de la confidentialité : type d'approche de mesure utilisé dans les environnements réglementés, qui repose sur l'agrégation et l'accès protégé aux données pour estimer l'augmentation sans exposer les données au niveau de l'utilisateur.





