{"id":74180,"date":"2025-07-03T17:54:28","date_gmt":"2025-07-03T15:54:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=74180"},"modified":"2025-07-03T17:54:28","modified_gmt":"2025-07-03T15:54:28","slug":"mesurer-pour-mieux-decider-dans-un-monde-en-transition-post-cookie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/fr\/blog\/mesurer-pour-mieux-decider-dans-un-monde-en-transition-post-cookie\/","title":{"rendered":"Mesurer pour mieux d\u00e9cider dans un monde en transition post\u2011cookie"},"content":{"rendered":"

Le marketing digital conna\u00eet une transformation profonde, m\u00eame apr\u00e8s la d\u00e9cision de Google d\u00e9but 2025 de maintenir les cookies tiers sur Chrome. En r\u00e9alit\u00e9, plus de 60 % des sessions ne permettent plus leur d\u00e9p\u00f4t, bloqu\u00e9s par les navigateurs ou refus\u00e9s par les internautes. Cette technologie, longtemps utile \u00e0 la mesure et au ciblage, devient obsol\u00e8te dans cet \u00e9cosyst\u00e8me.<\/span><\/p>\n

La mesure reste pourtant un levier essentiel pour optimiser les budgets marketing. Pour accompagner cette \u00e9volution, des solutions alternatives \u00e9prouv\u00e9es existent d\u00e9j\u00e0, qu\u2019il est urgent d\u2019adopter. Trois approches se distinguent : les tests incr\u00e9mentaux, la CookieLess Attribution (CLA) et le Marketing Mix Modelling (MMM).<\/span><\/p>\n

Les tests incr\u00e9mentaux, pour identifier la variante la plus performante<\/b><\/h3>\n

Inspir\u00e9s des m\u00e9thodes m\u00e9dicales, les tests A\/B consistent \u00e0 comparer deux groupes : un groupe t\u00e9moin et un groupe expos\u00e9 \u00e0 une variation (nouvelle publicit\u00e9, design de page, etc.). Cette approche permet de mesurer l\u2019impact r\u00e9el d\u2019un changement sur les indicateurs cl\u00e9s. Autrefois bas\u00e9s sur les cookies pour constituer les groupes, ces tests utilisent d\u00e9sormais des crit\u00e8res g\u00e9ographiques ou comportementaux. Coupl\u00e9s au machine learning, ils offrent une mesure fiable et pr\u00e9dictive de l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019une campagne, sans d\u00e9pendre des traceurs.<\/span><\/p>\n

La CookieLess Attribution (CLA), pour mieux comprendre le parcours de conversion<\/b><\/h3>\n

Les mod\u00e8les d\u2019attribution aident \u00e0 identifier les interactions marketing ayant conduit \u00e0 une conversion (achat, inscription ou toute autre action souhait\u00e9e). Mais les approches traditionnelles, comme le post-clic ou le post-view, sont limit\u00e9es : la premi\u00e8re ignore les autres points de contact, la seconde d\u00e9pend fortement des cookies tiers. La CookieLess Attribution (CLA) propose une alternative plus compl\u00e8te et ind\u00e9pendante. Elle s\u2019appuie sur la mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles (SEM), une m\u00e9thode issue des sciences sociales pendant les ann\u00e9es 1980, pour analyser l\u2019effet direct et indirect de chaque canal sur la conversion. Cette approche permet de reconstituer le parcours utilisateur sans cookies, tout en offrant une vision globale et pr\u00e9cise des leviers r\u00e9ellement efficaces.<\/span><\/p>\n

Le Marketing Mix Modeling (MMM), pour prendre les bonnes d\u00e9cisions strat\u00e9giques<\/b><\/h3>\n

Le d\u00e9bat autour de la fin des cookies tiers a remis en lumi\u00e8re le Marketing Mix Modeling (MMM), une m\u00e9thode d\u2019analyse \u00e9prouv\u00e9e depuis des d\u00e9cennies. Elle permet aux entreprises d\u2019\u00e9valuer l\u2019impact r\u00e9el de leurs actions marketing sur les ventes et d\u2019optimiser la r\u00e9partition de leurs budgets entre les diff\u00e9rents canaux. En croisant canaux payants et organiques avec des facteurs contextuels (promotions, saisonnalit\u00e9, concurrence), le MMM fournit des recommandations pr\u00e9cises sur le r\u00f4le du branding et les seuils d\u2019exposition n\u00e9cessaires.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c0 budget \u00e9quivalent, cette approche a permis par exemple \u00e0 24S, la plateforme e-commerce Mode & Luxe du groupe LVMH, d\u2019augmenter son chiffre d\u2019affaires marketing de +8,8 %, d\u00e9montrant la pertinence du MMM dans un contexte de mesure de plus en plus complexe. L\u2019analyse a \u00e9galement permis une r\u00e9allocation plus fine des investissements m\u00e9dia dans le temps, avec des sc\u00e9narios ajust\u00e9s aux sp\u00e9cificit\u00e9s de chaque march\u00e9. Cette d\u00e9marche a contribu\u00e9 \u00e0 renforcer l\u2019efficacit\u00e9 des leviers activ\u00e9s tout en respectant les standards d\u2019image et de performance attendus dans l\u2019univers du luxe.\u00a0 L\u2019analyse a \u00e9galement permis une r\u00e9allocation plus fine des investissements m\u00e9dia dans le temps, avec des sc\u00e9narios ajust\u00e9s aux sp\u00e9cificit\u00e9s de chaque march\u00e9. Cette d\u00e9marche a contribu\u00e9 \u00e0 renforcer l\u2019efficacit\u00e9 des leviers activ\u00e9s tout en respectant les standards d\u2019image et de performance attendus dans l\u2019univers du luxe.<\/span><\/p>\n

Contrairement aux mod\u00e8les d\u2019attribution qui analysent des actions ponctuelles, le MMM offre une vision globale et long terme, essentielle pour piloter une strat\u00e9gie durable. Mais pour garantir la fiabilit\u00e9 des analyses, la mesure doit \u00eatre men\u00e9e de fa\u00e7on ind\u00e9pendante, par des tiers ext\u00e9rieurs aux plateformes, afin d\u2019\u00e9viter les biais et affiner les m\u00e9thodologies.<\/span><\/p>\n

La combinaison des approches<\/b>
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Les solutions d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9, de MMM, et, plus profond\u00e9ment, la strat\u00e9gie d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 et son fonctionnement, commencent \u00e0 \u00eatre bien compris par le march\u00e9. Il reste cependant un point d\u2019ombre : entre tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9, attribution, et MMM. Ces trois solutions donnent diff\u00e9rents r\u00e9sultats \u00e0 une m\u00eame question. La r\u00e9ponse admise est de les prioriser et de choisir, entre les r\u00e9ponses, la m\u00e9thode la plus adapt\u00e9e, selon sa question.<\/span><\/p>\n

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