Marketing Mix Modeling en grande consommation : ce qu'un MMM CPG doit couvrir en 2027

‍Ce que vous apprendrez dans cet article :

En grande consommation, un Marketing Mix Modeling (MMM) limité au ROI média court terme ne suffit plus à piloter un budget marketing. Un MMM pour du CPG doit aujourd'hui intégrer l'effet long terme de la marque, les leviers non média (prix, distribution, promotion, lancements, concurrence), une granularité adaptée à chaque décision, un rythme de mise à jour aligné sur les arbitrages réels et les nouveaux espaces d'investissement comme le retail media. Cet article détaille ces sept couches de mesure, les données nécessaires et la façon de les transformer en arbitrages.

Un dispositif de mesure marketing se construit par couches successives : ce qu'on mesure d'abord, les leviers qu'on choisit de couvrir, le niveau de détail qu'on leur applique, la fréquence à laquelle on actualise la mesure, les nouveaux espaces d'investissement qu'on intègre et, en bout de chaîne, les arbitrages que tout cela doit permettre de trancher. Chacune de ces couches dépend de la précédente. C'est cet enchaînement qu'il faut suivre pour comprendre ce qu'un MMM CPG doit réellement couvrir en 2027.

1. Le socle : mesurer le ROI média court terme

Tout commence par la base : la contribution de chaque levier média, le ROI court terme par canal. Ce premier niveau reste indispensable. Aucun dispositif de mesure marketing ne devrait s'en passer, et aucune des extensions qui suivent ne vise à le remplacer.

Mais pris isolément, il ne suffit plus à piloter correctement un budget marketing CPG. Il répond à deux questions précises (quelle contribution incrémentale chaque levier média a-t-il généré, et avec quel niveau de rentabilité à court terme ?) sans permettre d'arbitrer entre construction de marque et activation commerciale, entre leviers média et leviers non média, ni de statuer sur les niveaux d'investissement futurs. Le socle est nécessaire. Il n'est plus suffisant.

2. Mesurer la valeur complète du marketing, effet de marque compris

La première extension consiste à ne plus s'arrêter à l'effet court terme. Se concentrer uniquement sur le ROI immédiat revient à ignorer une part considérable de la valeur réellement générée par les investissements marketing : au Royaume-Uni, l'étude Profit Ability 2 estime que 58 % du profit généré par la publicité intervient au-delà des trois premiers mois, une valeur qui vient de la construction de marque dans la durée plutôt que de l'activation ponctuelle.

C'est un point d'autant plus critique que les budgets de marque ont reculé ces dernières années au profit des budgets de performance, alors même que les indicateurs de marque (notoriété, considération, image) peuvent expliquer une part très significative de la variation de la baseline des ventes dans certaines catégories. C'est aussi ce qui explique, en creux, pourquoi les marques les plus fortes résistent mieux aux chocs de prix ou de concurrence : leur capital de marque (brand equity) constitue une réserve de demande qui ne se voit pas dans un ROI média court terme, mais qui protège durablement la baseline.

Concrètement, mesurer cette valeur complète suppose d'intégrer un retour sur la marque (ROE) en complément du ROI média classique, via des modèles à deux étages : l'un captant l'effet court terme, l'autre expliquant la baseline par les indicateurs de marque eux-mêmes. Sans cette brique, une organisation continue d'optimiser ce qu'elle peut mesurer facilement, au détriment de ce qui construit réellement la valeur sur plusieurs années. Nous revenons sur cet arbitrage dans notre article ROI court terme vs capital de marque.

3. Couvrir les vrais leviers de croissance du CPG : prix, distribution, promotion

Une fois la valeur de marque intégrée, le scope doit encore s'élargir pour refléter la réalité économique complète de la catégorie, pas seulement le média, aussi essentiel soit-il. En CPG, la croissance ou le recul des ventes s'explique rarement par le seul plan média : le prix et son élasticité, la présence en distribution, les mécaniques promotionnelles, l'effet des lancements produits, l'intensité concurrentielle, la cannibalisation entre références d'un même portefeuille. Chacun de ces leviers pèse, souvent davantage que le média lui-même, sur la baseline de ventes.

Un MMM qui ignore ces dimensions ne mesure pas mal le marketing : il mesure bien une partie de la réalité, mais une partie seulement. Un category manager qui cherche à comprendre pourquoi une marque décroche ne peut pas se contenter d'un modèle qui n'explique que la part média de l'équation. Il a besoin d'un modèle qui décompose l'ensemble des forces en jeu, média compris mais pas limité à lui. C'est cette décomposition complète qui transforme un modèle média en véritable modèle de croissance de la catégorie.

Ventes de base et ventes incrémentales : le cœur du MMM en grande consommation

En grande consommation, le MMM décompose les ventes en deux parts. Les ventes de base sont celles qui auraient eu lieu sans activation marketing à court terme : elles reflètent notamment la force de la marque, son prix et sa distribution. Les ventes incrémentales sont celles générées par la publicité, la promotion ou la mise en avant.

Cette distinction est essentielle pour évaluer le trade spend. Une promotion qui gonfle les volumes pendant l'opération puis les fait reculer les semaines suivantes, ou qui déplace des achats d'une référence à l'autre du même portefeuille, crée beaucoup moins de valeur que ce que suggère le pic de ventes. C'est tout l'enjeu d'une approche de Revenue Growth Management appuyée sur la mesure.

La promotion illustre d'ailleurs bien pourquoi cette décomposition doit être fine plutôt qu'agrégée : la traiter comme un bloc unique masque des réalités très différentes. La mécanique employée, les écarts de performance d'un retailer à l'autre pour une même opération, ou encore l'interaction entre la pression média et l'activité promotionnelle du moment, pèsent chacun différemment sur l'incrémentalité réelle. Sans cette distinction, impossible d'éclairer correctement les arbitrages entre média, trade et promotion (voir aussi notre article sur la stratégie de prix et de promotions).

4. Adapter la granularité de mesure à chaque décision

Couvrir plus de leviers pose immédiatement la question suivante : à quel niveau de détail les mesurer ? La réponse instinctive, « le plus fin possible, pour tout », n'est pas la bonne. La bonne notion est celle de granularité utile : le niveau de détail ne doit pas être maximal par principe, il doit être calibré à la question business posée, à la qualité des données disponibles, à la variation qu'elles contiennent réellement, et à la robustesse statistique que l'on peut encore garantir à ce niveau de détail.

Un ROI moyen par canal masque souvent des écarts de performance considérables en dessous de ce niveau d'agrégation : deux plateformes, deux formats créatifs, deux mécaniques promotionnelles peuvent afficher des ROI très différents, et descendre à ce niveau a du sens dès que la donnée le permet. La même logique de calibrage s'applique en sens inverse pour les petites marques : à budget plus limité, pousser la granularité au niveau des plus grosses marques produit souvent des estimations moins robustes, faute de variation suffisante.

Une approche par paliers de service, avec une profondeur de modélisation adaptée au budget et à la maturité de chaque marque, permet de couvrir tout le portefeuille sans sacrifier la robustesse ni sur-investir en complexité là où ce n'est pas nécessaire.

5. Faire vivre la mesure au rythme du business

Une fois le bon niveau de détail calibré, encore faut-il que la mesure arrive au bon moment. Un MMM qui ne se refresh qu'une fois par an, voire moins souvent, ne peut, par construction, éclairer que des décisions déjà prises. À l'inverse, chercher à tout prix un refresh mensuel n'est ni nécessaire, ni réaliste pour la plupart des organisations : un cycle de six mois à un an entre deux refresh reste, dans la grande majorité des cas, le bon rythme pour capter suffisamment de nouvelle donnée et justifier l'effort de remodélisation.

L'essentiel se joue alors entre deux refresh : plutôt que de laisser la marque sans repère pendant plusieurs mois, deux mécanismes légers permettent de garder le pilotage vivant. Des tests d'incrémentalité ou A/B, sur des options média ou créatives précises, permettent d'obtenir des réponses rapides sur des questions ponctuelles sans attendre le prochain cycle de modélisation. Et lorsqu'une opportunité de budget supplémentaire ou, à l'inverse, une coupe budgétaire survient en cours de route, une mise à jour de scénario à partir du modèle existant permet d'objectiver la décision sans nécessiter un refresh complet.

Le principe central à retenir est celui de la correspondance : la cadence de mesure doit correspondre à la cadence d'arbitrage réelle de l'organisation. Un refresh structurant une à deux fois par an, complété par des mécanismes plus légers entre deux cycles, vaut mieux qu'une fréquence de refresh élevée qui ajoute de la complexité sans réel gain de pilotage.

6. Intégrer les nouveaux espaces d'investissement : retail media, streaming, social, influence

La granularité et la fréquence désormais calibrées, le scope doit encore couvrir les espaces où l'investissement se déplace réellement. Ces espaces partagent tous la même difficulté de fond : ils fragmentent la donnée, rapprochent parfois exposition et conversion au point de brouiller l'incrémentalité réelle, et s'appuient sur des métriques difficilement comparables entre elles. Trois défis reviennent systématiquement.

Isoler l'incrémentalité propre du levier, plutôt que sa simple corrélation avec l'achat. Le retail media en est l'illustration la plus nette : sa proximité immédiate avec l'acte d'achat expose à une surestimation de son impact réel si l'on confond trop vite corrélation et effet propre. Un traitement méthodologique rigoureux permet d'éviter ce risque plutôt que de simplement le constater.

Préserver un niveau de granularité utile dans des environnements eux-mêmes très fragmentés : le streaming, les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche génératifs ont chacun leur propre dynamique d'attention et de conversion, difficile à ramener à un seul « canal digital » agrégé sans perdre l'essentiel.

Disposer d'une donnée exploitable. Sans un tag correctement structuré en amont, sur chaque campagne et chaque nouvel espace, aucune modélisation ne peut ensuite en isoler la contribution propre. C'est la condition qui rend, ou non, la mesure possible.

Ce même enjeu se retrouve avec l'influence : un MMM qui l'ignore complètement se prive d'un levier de plus en plus significatif du mix, sans pour autant qu'elle doive devenir un bloc de mesure à part entière dans la plupart des programmes, à condition que la donnée collectée à la source permette d'en isoler la contribution (voir notre libre blanc mesurer l'influence comme un média).

7. Transformer la mesure en arbitrages : ROI moyen et ROI marginal

Toutes ces extensions n'ont de sens que si elles débouchent, en bout de chaîne, sur des arbitrages concrets. Un cadre simple illustre bien l'enjeu : croiser, pour chaque levier, le ROI moyen et le ROI marginal, c'est-à-dire le rendement du prochain euro investi, que l'on lit sur les courbes de saturation. Quatre situations en ressortent :

• un levier sur-investi à ROI élevé, qui reste rentable mais approche de sa saturation ;

• un levier sous-investi à ROI élevé, la vraie opportunité de croissance ;

• un levier sur-investi à ROI faible, candidat naturel à une réallocation ;

• un levier sous-investi à ROI faible, à surveiller plutôt qu'à financer en priorité.

Un ROI moyen brut, sans cette double lecture, conduit presque toujours à sur-investir dans ce qui a déjà donné de bons résultats plutôt qu'à financer ce qui reste à développer.

Cette même logique de saturation et de ROI marginal s'applique au-delà d'un seul levier, jusqu'aux arbitrages de portefeuille entre marques et marchés. Et lorsque la confiance dans un résultat se pose encore, sur un levier nouveau ou sur un chiffre contre-intuitif, trianguler avec des expérimentations terrain ou d'autres méthodes de mesure reste souvent le moyen le plus direct de la renforcer, plutôt que de trancher le débat par la seule solidité statistique du modèle.

Quelles données faut-il pour un MMM en grande consommation ?

Ces sept couches reposent sur un socle de données qui doit être réuni et harmonisé en amont. Pour un MMM CPG, il comprend généralement :

• les ventes, idéalement en hebdomadaire, issues des panels distributeurs ou consommateurs et des données de sell-in ou sell-out ;

• les investissements et pressions média par levier, y compris retail media, social et influence ;

• les prix, les promotions et la mise en avant, par enseigne lorsque c'est possible ;

• la distribution (numérique et valeur), les lancements et l'activité des concurrents, MDD comprises ;

• les indicateurs de marque (notoriété, considération, image) pour mesurer l'effet long terme ;

• les facteurs externes : saisonnalité, météo, contexte macroéconomique.

Un historique de deux à trois ans de données hebdomadaires est généralement nécessaire pour stabiliser les modèles. Dans un groupe multi-marchés, la cohérence des définitions entre pays (taxonomie média, KPI, calendriers) compte autant que le volume de données disponible.

Un scope qui ne vaut que par sa mise en œuvre

Du socle média jusqu'aux arbitrages de portefeuille, ce parcours en sept étapes n'a de valeur que s'il débouche sur une vraie mise en œuvre organisationnelle. Un dispositif de mesure plus complet, mais qui reste aussi peu actionnable qu'un MMM annuel classique, n'aura résolu qu'une partie du problème.

Reste alors la question qui referme la boucle : un scope de mesure complet ne suffit pas sans un operating model capable de le porter. Comment structure-t-on concrètement un tel programme dans la durée ?