Dans cette nouvelle émission du “Media Buyers Club”, Hadrien De Nijs (M13h) et Maximilien Variot (Ekimetrics) nous expliquent pourquoi l’arrivée de Meridian peut être un game changer pour tous les annonceurs qui font du marketing mix modeling.
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00:00Meridian permet ça, mais en fait, Robin, c'est à peu près la même chose côté Facebook, côté Meta,
00:04c'est qu'ils ont accès à des données beaucoup plus granulaires.
00:07Donc là-dessus, il y a peut-être un arbitrage à avoir côté annonceur, se dire
00:10où la plus grosse partie de mon budget est, est-ce que c'est sur Robin,
00:14est-ce que c'est sur Meridian ?
00:15Et du coup, en fonction de ça, de pouvoir orienter son choix
00:18sur une techno versus une autre.
00:27Bonjour à toutes et à tous et bienvenue
00:29dans ce tout nouvel épisode du Mediabuyers Club.
00:31Alors le Mediabuyers Club, c'est quoi ?
00:32C'est une émission où je réunis des experts du média, de la data
00:36pour évoquer un sujet qui intéresse les acheteurs médias,
00:38qu'ils soient en agence ou chez l'annonceur.
00:41Et on va aujourd'hui parler de Meridian.
00:43Meridian, c'est le tout nouveau MMM open source que Google vient de dévoiler.
00:47Pour en parler, j'accueille Adrien Denys de M13H et Maximilien Vario d'Equimetrix.
00:52Bonjour, messieurs.
00:54Bonjour.
00:55Alors, on va faire un petit rappel en préambule
00:57pour ceux qui n'auraient pas suivi au fond de la classe.
01:00Le MMM, c'est quoi ?
01:01Bon, c'est un acronyme, Marketing Mix Modeling.
01:04C'est une pratique qui est apparue il y a plusieurs dizaines d'années
01:06pour aider les marques de la grande conso à la base,
01:09à mondialiser l'impact de leur campagne TV sur les ventes,
01:12parce qu'en fait, elles n'avaient pas de data retour de consommateurs directement.
01:16Donc, elles étaient obligées de passer par la modélisation.
01:18Et c'est une pratique qui s'est popularisée, on va dire, ces cinq,
01:21dix dernières années, à mesure que les signaux se sont raréfiés,
01:25notamment sur le digital,
01:26ce qui a rendu l'attribution qu'on faisait au day-to-day plus compliquée,
01:29que les barrières à l'entrée, le prix et la techno ont été abaissées,
01:33ce qui a permis de rendre le MMM plus actionnable, plus granulaire
01:36et qui a permis de voir apparaître des modèles open source
01:39comme celui que Google vient de dévoiler.
01:42Alors, première question, est-ce que ce petit résumé était,
01:46vous semblez, bon en matière de MMM
01:49ou est-ce que j'ai oublié peut-être un point important
01:52où il y a des choses qui étaient peut-être un petit peu caricaturales ?
01:54On va peut-être commencer par toi, Adrien.
01:56Bon, écoute, c'est un bon résumé.
01:57Nicolas, je trouve, effectivement, le MMM, c'est une practice
02:00qui existe depuis un moment maintenant,
02:02qui permet justement aux annonceurs d'avoir la capacité de mesurer
02:06de manière globale, de manière holistique,
02:09l'impact des différentes stratégies marketing et médias
02:12sur un pays qu'ils intéressent, donc les ventes ou les leads
02:15en fonction de l'industrie dans laquelle elles travaillent.
02:19Effectivement, c'est quelque chose qu'on voit qui se développe de plus en plus
02:21pour les raisons que tu évoques, à la fois la réaffection
02:24de la donnée, la donnée qui permet de suivre unitairement
02:27chacun des internautes, à la fois aussi la démocratisation
02:30des approches avec Meridian, on va en parler,
02:33avec aussi d'autres solutions qui permettent de plus facilement
02:35se pluguer aux données, chose qui était assez painful
02:39il y a encore quelques années et du coup,
02:42qui ouvre des nouvelles perspectives pour les annonceurs.
02:45Alors justement, ces nouvelles perspectives,
02:47quelles sont-elles avec l'arrivée de Meridian ?
02:49En quoi est-ce que c'est un game changer, Adrien ?
02:53Alors déjà, Meridian, c'est la nouvelle solution
02:58qui a été développée par Google et est accessible
03:04depuis quelques semaines maintenant à tout le marché.
03:08Pour moi, c'est vraiment un pas de plus vers la démocratisation
03:12de ces méthodes de mesure et d'optimisation des budgets marketing
03:16et avec une approche qui permet d'être plus robuste,
03:20plus précis et d'avoir davantage de possibilités
03:23et de flexibilité pour les annonceurs.
03:25Donc là déjà, si on fait un parallèle avec Lightweight MMM,
03:28ce qui ne change pas...
03:29Donc Lightweight MMM qui était son prédécesseur.
03:32Exactement, Lightweight MMM qui était le prédécesseur de Meridian,
03:35qui s'est sorti il y a quelques années et qui a été un des standards
03:39appliqués par un certain nombre de personnes sur le marché.
03:42Ce qui ne change pas par rapport à Lightweight MMM,
03:44c'est qu'on est sur une librairie, c'est-à-dire une librairie,
03:46c'est un ensemble de fonctions, de modules qui sont packagés
03:50par Google, mis à disposition par Google et récupérables par n'importe qui
03:54et déployables en interne par n'importe qui.
03:56Donc ça veut dire qu'on ne va pas partager de la donnée à Google,
03:59on ne va pas sortir de la donnée de chez soi,
04:01on peut récupérer ce code, se l'approprier,
04:03le déployer dans son environnement.
04:05Exactement, c'est open source.
04:06Et maintenant, si on regarde un petit peu ce que ça permet de faire
04:10par rapport aux approches précédentes et pourquoi c'est important,
04:14pourquoi ça apporte davantage de précision.
04:16Pour moi, il y a quatre grands points.
04:19Le premier, c'est une manière plus robuste de pouvoir estimer l'impact du search
04:26et du paid, notamment avec l'ajout beaucoup plus facile des Google Queries,
04:30chose qui n'était pas le cas précédemment.
04:33Donc on peut rajouter les requêtes Google, c'est ça, pour nourrir l'algorithme ?
04:37Exactement, on peut rajouter les requêtes Google,
04:39c'est des choses qui ne sont pas accessibles directement
04:42parce que c'est assez critique d'un point de vue de Google
04:46de savoir quels sont les volumes de requêtes sur tel ou tel mot-clé.
04:49Là, c'est des choses qu'on va pouvoir directement intégrer
04:51au sein des modèles de Meridian.
04:53Le deuxième, et c'est aussi pour pouvoir bien mesurer les leviers Google,
04:56c'est la partie YouTube avec la modélisation du reach et de la fréquence
05:00qui est beaucoup plus accessible
05:02et qui va permettre de pouvoir mieux mesurer ces leviers.
05:05Le YouTube, on sait, l'efficacité publicitaire des vidéos sur YouTube,
05:10ça passe par la répétition.
05:12Et du coup, cette répétition était historiquement assez compliquée
05:15à prendre en compte dans les modélisations MMM.
05:17C'est quelque chose qui, maintenant, avec Meridian,
05:19va pouvoir être beaucoup plus précis.
05:25Troisième aspect, pour moi,
05:26et c'était un des grands manques de la partie Lightweight MMM,
05:30c'est la partie documentation et support.
05:32En fait, c'était un package qui était open source,
05:35donc tout le monde pouvait le récupérer.
05:37En revanche, il y avait une communauté
05:39et un support de Google assez restreint dessus.
05:42Là-dessus, Google nous dit qu'il y aura une communauté
05:45et des supports beaucoup plus importants,
05:47une documentation technique beaucoup plus fournie
05:50pour justement permettre à chacun de se l'approprier
05:52et de faire vivre le produit et cette approche au fur et à mesure du temps.
05:58Et peut-être le dernier aspect qui est, pour le coup, plus technique,
06:01mais qui rejoint aussi un petit peu ce qui était fait dans Lightweight MMM,
06:05c'est les fameuses priors.
06:06Les priors, c'est quoi ?
06:08C'est la capacité de calibrer l'impact des investissements en amont.
06:16C'est-à-dire, au moment où je vais déployer mon modèle,
06:19je vais dire, je considère que le ROI de tel levier est de 2, 3,
06:25je dis n'importe quoi.
06:26On va nourrir le modèle avec cette prior,
06:28on va le confronter à la réalité des données
06:31et l'affiner au fur et à mesure de la modélisation
06:33pour ensuite déterminer le vrai ROI,
06:36en tout cas le ROI calculé via la modélisation MMM de Meridian,
06:40qui repose sur ce qu'on appelle des approches bayésiennes.
06:45C'est une approche de modélisation un peu particulière
06:47qui consiste à partir d'un postulat,
06:51l'affiner avec des données avec le temps
06:53et ensuite définir à posteriori cette estimation
06:58pour pouvoir avoir l'effet incrémental d'un levier marketing
07:02sur quelque chose qui va nous intéresser.
07:04Là où c'est important de bien comprendre,
07:05c'est que ces priors, on peut les définir de différentes manières
07:09et notamment dans l'approche de Google
07:11et l'approche de mesures de manière générale,
07:12c'est se dire, en fait, je vais pouvoir rattacher mon projet MMM
07:17à une approche de mesure plus importante, plus vaste
07:20dans laquelle je peux intégrer les résultats issus
07:22de mes tests d'incrémentalité.
07:24Par exemple, si je sais que j'ai fait un test d'incrémentalité sur YouTube
07:26et que j'estime que l'impact, le ROI de mes campagnes
07:30est d'environ de 3,5, j'en sais rien, j'ai dit n'importe quoi,
07:33intégrer ça directement au modèle pour partir d'une base
07:36et derrière affiner ça avec le modèle,
07:39avec les différentes variables qu'on pourra mettre dedans
07:41pour ensuite en tirer une estimation plus fine et plus...
07:44Donc si je résume un peu, c'est que du coup,
07:48on lui donne des postulats de départ, il ne part pas de zéro,
07:51ce qui lui permet d'avoir des premières convictions en gros, c'est ça ?
07:53Et en l'occurrence, des convictions qui sont aussi nourries
07:57par des tests d'incrémentalité
08:00ou même des données d'attribution, j'imagine aussi peut-être.
08:03Exactement, par de l'empirisme,
08:05soit parce qu'on a déjà fait des tests par ailleurs
08:07et qu'on veut bénéficier de ces résultats pour nourrir les modèles MMM,
08:11soit avec des études, des benchmarks, etc.,
08:13ou vraiment partir d'un postulat
08:15et pouvoir l'affiner au fur et à mesure du temps.
08:17Donc c'est quelque chose qui est un peu compliqué à comprendre
08:19et parfois on a un peu le sentiment de se dire
08:20« En fait, je vais définir en amont mes ROI et puis je vais les avoir en sortie. »
08:24Donc il y a un petit côté « Oui, je définis, puis finalement, j'ai ce que j'ai défini. »
08:28Ce n'est pas le cas, en fait, ce qu'on voit,
08:29c'est qu'entre ce qu'on met en amont et ce qu'on a en aval,
08:33il y a pas mal de changements qui peuvent opérer
08:36et derrière, ça permet d'avoir une lecture plus fine et plus robuste de notre efficacité.
08:41Une question pour Maximilien, peut-être.
08:43Adrien a mentionné plusieurs éléments de la galaxie Google.
08:47On intègre les requêtes de Google,
08:49on intègre des données de YouTube.
08:53Le corollaire, c'est qu'est-ce qu'en passant par Meridian,
08:56je ne risque pas de survaloriser des environnements Google,
08:59tout simplement parce que c'est les environnements
09:01pour lesquels, grâce à cette interopérabilité entre les outils Google,
09:04j'ai plus de données, j'ai une donnée plus granulaire
09:06que je n'ai pas forcément sur des environnements qui sont exogènes à Google.
09:11Est-ce qu'il n'y a pas un risque, sans même parler de préférence ou quoi ?
09:16C'est juste qu'il y a plus de données et mécaniquement,
09:18on risque un peu de survaloriser cet environnement-là.
09:22Alors, il y a un risque, effectivement,
09:24et du coup, ce risque, il faut le contrôler en quelque sorte.
09:26C'est-à-dire que, comme l'expliquait très bien Adrien,
09:30l'avantage, c'est qu'on est connecté aux écosystèmes Google
09:35et on a une facilité à retirer de l'information qualitative,
09:38granulaire, etc. de cet espace-là qui est quand même,
09:41aujourd'hui, une grosse partie des investissements des annonceurs,
09:45tout en pouvant finalement bien modéliser
09:49l'ensemble des investissements, des touchpoints et tout ça.
09:52Et donc, pourquoi est-ce qu'il faut faire le boulot ?
09:54Parce que, plus on va rajouter de granularité et de précision à des données,
09:57mieux on va capter des signaux.
10:00Et donc, du coup, c'est un risque,
10:02mais il faut garder en tête que ce n'est qu'un « enabler »,
10:05c'est-à-dire que j'ai cette richesse-là de Google
10:08que je vais nativement exploiter,
10:09et après, charge au modéleur de faire aussi le travail de collecte
10:15et de due diligence sur le reste des investissements marketing,
10:21même le positionnement prix,
10:22des choses qui sont totalement externes,
10:24pour finalement construire le meilleur modèle.
10:27Oui, tout à fait.
10:28C'est la personne qui avait géré le MMM chez Pernod Ricard
10:32qui me parlait de data archéologie,
10:34parce qu'effectivement, quand on lance un modèle,
10:36il faut repartir 2-3 années d'historique.
10:39Et le seul truc, c'est que, évidemment,
10:41comme Google facilite l'accès à la donnée de son écosystème,
10:45si on rajoute des frictions pour accéder à d'autres écosystèmes mécaniquement,
10:49peut-être que les gens vont mettre moins d'énergie, etc.
10:51Il faut être hyper vigilant et rigoureux là-dessus avant d'y aller.
10:56Peut-être une deuxième question pour toi, Maximilien.
10:58C'est vrai que du coup, on a du coup Meridian
11:01qui est finalement ce modèle sur lequel peuvent adosser
11:06les annonceurs et leurs prestataires leur modèle de MMM.
11:08Il y en a d'autres.
11:09Il y a Robin de Meta.
11:11Il y a aussi des modèles propriétaires.
11:13Je crois qu'Equimetrix propose aussi son modèle.
11:16Globalement, qu'est-ce qui peut influencer le choix d'un annonceur
11:19au moment de se dire, est-ce que je pars de Meridian,
11:22est-ce que je pars de Robin ou est-ce que je pars de la solution d'Equimetrix
11:26ou de celle d'un autre prestataire ?
11:28Je vais découper un petit peu la réponse.
11:32Je pense qu'entre eux, déjà, si on se penche sur les solutions open source,
11:37un R ou un Meridian,
11:40ce qui est chouette avec Meridian,
11:43l'évolution un petit peu structurante que ça apporte,
11:45et j'insiste un petit peu sur ce que disait Adrien,
11:48c'est que de plus en plus,
11:50finalement, on s'est attaché à répondre aux injonctions métiers,
11:54qui était un petit peu le point fort de Robin dans le passé.
11:58Donc, en fait, là où avant, on avait un Robin qui était vraiment chouette
12:04parce que finalement, il proposait beaucoup de reporting,
12:08pas mal de documentation qui mettait finalement les utilisateurs
12:12un petit peu plus en confort pour utiliser.
12:18Là, en fait, Meridian rattrape un petit peu son retard là-dessus
12:24et le dépasse.
12:25Donc, en fait, d'un point de vue de l'usage,
12:28on est aujourd'hui à petit peu près, on va dire, iso,
12:32sachant que, comme on se le disait juste à l'instant,
12:36Meridian va permettre de pouls facilement,
12:40plus facilement que Robin sur Meta,
12:42des données de l'écosystème Google.
12:47Encore une chose de passé, c'est que Robin était vraiment chouette
12:51parce qu'il y avait toute une communauté autour,
12:53avec un groupe Facebook, pas mal d'interactions, etc.
12:57Meridian est en train de rattraper ça assez vite
13:01en s'appuyant, en fait, sur la force de frappe de comme de Google.
13:05Là, les avantages que tu me décris,
13:07c'est plutôt des avantages qui concernent finalement les prestataires
13:11comme M13H et Keymetrix qui vont opérer pour le compte d'un client
13:14ces algorithmes-là.
13:16Si on se pose plutôt du côté du bout de la chaîne, donc l'annonceur,
13:20malheureusement, je pense que lui, le confort de son prestat,
13:23ça lui importe, mais ce n'est pas non plus le facteur le plus discriminant.
13:27Pour lui, ça va être quoi qui va le faire aller plutôt
13:31vers Robin ou vers Meridian ou vers une autre solution ?
13:33Est-ce qu'il y a une question philosophique ?
13:35Adrien disait que Meridian était adepte de l'approche bayésienne.
13:40Je crois que Robin, c'est une autre méthode dont je ne connais plus le nom.
13:44C'est quoi, selon toi, qui va faire qu'il y a des cas précis
13:50qui permettent de dire dans quel cas on va vers l'un ou l'autre ?
13:53Ou c'est hyper indépendant ?
13:55Effectivement, l'approche est bayésienne.
13:59Le confort du prestat compte quand même pour le commanditaire final
14:04puisque c'est ce qui va faire la qualité des modèles.
14:06Donc, tu as quand même cet espace-là.
14:09Aussi, le fait que la capacité de Robin dans le passé et maintenant de Meridian
14:16à produire un certain nombre de reporting facilement téléchargeables, partageables, etc.,
14:22c'est un petit plus.
14:24Après, si on se parle d'approche de modélisation,
14:28Meridian offre plus de flexibilité.
14:31En gros, on est sur une approche qui est dite « ridge » sur Robin,
14:34mais ce n'est pas le cœur du sujet.
14:36En gros, qui va avoir un peu moins de flexibilité
14:41pour intégrer tout l'écosystème d'hypothèses que mentionnait Adrien
14:47avec les thèses d'incrémentalité,
14:49des premiers signaux d'attribution,
14:52des benchmarks qui peuvent être produits par Google, par le SNPTV, etc.
14:57Et donc, on va dire qu'il va y avoir des résultats un peu plus partageables,
15:02une façon de calibrer les modèles qui sera un peu plus flexible du côté de Meridian,
15:09et c'est ça qui rend les choses plus faciles du point de vue du bout de la chaîne
15:14entre ces deux offres-là.
15:18Après, finalement, ce qui compte pour les annonceurs,
15:26c'est de comprendre un minimum comment on fait, je pense.
15:29Et donc, à ce titre-là, finalement, c'est assez transparent.
15:33Pour eux, s'ils ne veulent pas opérer directement
15:36ou rentrer un petit peu dans le détail,
15:38pour eux, c'est assez transparent.
15:41Si je parle un petit peu des solutions non open source,
15:44comme celles que peut proposer Equimetrix avec One Vision,
15:49l'idée, c'est que Robin ou Meridian offrent un socle d'outils,
15:56une capacité à faire du même,
15:58fait tomber un certain nombre de barrières à l'entrée
16:01pour des cas d'usage où on est des équipes qui sont très matures,
16:08on est sur des scopes qui sont peut-être un peu plus modérés,
16:12et on a tout un écosystème d'exports, d'outils
16:16qu'on va pouvoir partager justement à l'acteur final,
16:19mais qui est assez proto,
16:21c'est un gros écosystème qu'il faut construire autour.
16:26Là où c'est avantageux d'avoir One Vision, par exemple,
16:31c'est qu'outre toute la partie du socle algorithmique
16:35qui est un petit peu plus ancienne et développée,
16:39tu as aussi une solution qui s'imbrique totalement end-to-end,
16:43c'est-à-dire qu'on a des briques de data processing
16:46qui sont un petit peu plus packagées
16:48et qui nous permettent d'aller plus vite, faire plus de choses,
16:51en moins de temps.
16:53On va avoir la même chose côté modélisation,
16:55et on a toute la partie reporting de résultats
16:59qui est complètement localisée dans une plateforme
17:04qui va être un enabler pour toutes les équipes clients
17:09pour accéder à leurs résultats,
17:11faire leurs scénarios d'optimisation budgétaire,
17:14et vraiment gagner en compétence et s'autonomiser sur ce point-là.
17:26C'est là qu'on peut vraiment attaquer le change.
17:30Quand tu dis en intro que Meridian est un game changer, c'est vrai,
17:35parce qu'il fait tomber ses mains à l'entrée,
17:37parce qu'il va permettre à tout le marché de progresser.
17:41Toutefois, il faut nuancer l'impact de tout ça
17:43parce que le vrai gros travail,
17:45c'est un travail de change chez les annonceurs.
17:48C'est se dire que finalement, on a cet outil, ce socle,
17:52qui nous permet de tous monter en compétence.
17:55Maintenant, ce n'est pas nécessairement souhaitable
17:58que ce soit les annonceurs eux-mêmes qui opèrent
18:00et qui développent sur ce socle-là,
18:02peut-être plutôt des prestataires.
18:04Dans ces cas-là, eux doivent et peuvent se concentrer
18:07sur l'intégration de la capacité décisionnelle.
18:09Ça veut dire quelles équipes on met en place,
18:12quels comités, et finalement, comment est-ce qu'on se débrouille
18:16pour transformer ça en impact.
18:19C'est vrai que c'est... Pardon, tu voulais rebondir,
18:21tu n'as rien peut-être.
18:22Oui, Nicolas, peut-être pour compléter ce que dit Maximilien
18:24sur cette battle un peu Robin versus Meridian,
18:27c'est que, comme tu le mentionnais tout à l'heure, Nicolas,
18:30via Meridian, on se plug à l'écosystème Google,
18:33on a accès à des données sur le reach, sur la fréquence
18:36qui permettent de mesurer plus facilement les leviers,
18:38qui permettent aussi d'ailleurs, in fine,
18:40d'avoir des choses beaucoup plus opérationnelles,
18:42parce que fut un temps, on reprochait à eux-mêmes
18:44d'être assez généralistes, d'avoir des beaux résultats,
18:46mais une opérationnalité limitée.
18:49Là, justement, en ayant des cas payés plus fins,
18:51on peut être plus opérationnel.
18:52Donc Meridian permet ça, mais en fait, Robin,
18:54c'est à peu près la même chose côté Facebook, côté Meta, pardon.
18:57En fait, ils ont accès à des données beaucoup plus granulaires.
19:00Donc là-dessus, il y a peut-être un arbitrage à avoir côté annonceur,
19:02se dire, ouais, où la plus grosse partie de mon budget est,
19:06est-ce que c'est sur Robin, est-ce que c'est sur Meridian ?
19:08Du coup, en fonction de ça, de pouvoir orienter son choix
19:11sur une techno versus une autre.
19:13Ça, c'est un premier choix qui peut être fait.
19:17Et le deuxième, comme je le mentionnais tout à l'heure,
19:19c'est la modélisation derrière.
19:21C'est que Meridian se base sur des approches bayésiennes
19:24qui sont statistiquement, fin, scientifiquement plus compliquées
19:29à comprendre que des modèles fréquentistes type Robin,
19:34où en fait, c'est plus facile, c'est des régressions
19:36un peu plus classiques qu'on peut intellectuellement
19:39beaucoup plus facilement comprendre.
19:41Et derrière, du coup, ça va jouer sur le niveau de maturité
19:45des annonceurs en face, la capacité des équipes internes
19:47à comprendre, à embarquer ces sujets-là,
19:50qui fait aussi que peut-être que c'est plus pertinent
19:53pour un type d'annonceur de s'orienter vers une approche Meridian
19:55ou vers une approche Robin en fonction des équipes
19:57qu'elles peuvent avoir en interne.
19:59Oui, très clair.
20:00Sur Meridian, donc, si je ne dis pas de bêtises,
20:02il y a un système déjà de certification.
20:05Donc, Google certifie des partenaires.
20:08Est-ce que vous, vous en êtes où de votre courbe d'expérience
20:11donc M13h et Equimetric sur le sujet de Meridian ?
20:14Vous avez déjà déployé des tests pour le compte de clients ?
20:20À vous ?
20:22Alors oui, nous, on a déjà déployé des tests
20:25pour le compte de clients.
20:27Et c'est une solution qui est assez nouvelle.
20:30On y a eu accès il y a quelques mois maintenant
20:33dans le cadre du déploiement pour un de nos clients.
20:36Nous, la courbe d'apprentissage, c'est que le constat,
20:39c'est de dire, effectivement, c'est un modèle
20:41qui est beaucoup plus riche et beaucoup plus complet
20:43que ce qu'on peut avoir avec Lightweight MMM
20:45qui permet d'avoir des choses plus poussées,
20:47notamment sur l'intégration des facteurs exogènes.
20:49Il y a une plus grande flexibilité aussi du code.
20:52C'est beaucoup plus adaptable.
20:54On peut s'adapter à différents contextes.
20:56On peut paramétrer un petit peu tout.
20:58Il y a un champ des possibles qui est assez important.
21:01En revanche, encore une fois,
21:03je reviens sur ce côté bayésien,
21:05mais c'est compliqué.
21:07Il y a un coût à l'entrée qui est important,
21:09plus important sans doute qu'avec d'autres méthodologies,
21:12parce que justement, cette nécessité de fixer
21:15en amont des ROI pour ensuite les confronter à la réalité
21:18et les estimer à posteriori,
21:20ça peut être un peu dérangeant.
21:22Et ça peut créer un certain nombre de freins.
21:25Il y a une pédagogie importante à faire
21:27vis-à-vis des clients pour bien comprendre cette méthode.
21:30Et pour montrer aussi comment ça s'implique,
21:32comment ça s'imbrique dans une méthode plus globale de la mesure
21:36avec ces tests,
21:38avec toutes les études qu'on peut faire sur la mesure.
21:41Est-ce que vous avez pu voir une grosse augmentation
21:45par rapport au poids du corps
21:47que donne l'algo au levier Search, par exemple,
21:50entre Meridian et Lightweight, par exemple,
21:53du fait de cette granularité plus forte ?
21:55Est-ce qu'on voit que le Search est mieux valorisé ?
21:58Ou c'est compliqué à dire ?
21:59Là-dessus, c'est un peu trop tôt
22:01pour pouvoir te faire une réponse consolidée, Nicolas.
22:04OK.
22:05Maximilien, tu partages l'avis d'Adrien ?
22:09Oui, je partage l'avis d'Adrien.
22:13En fait, nous, la situation est un chouïa différent.
22:18On est aussi certifié.
22:20On a un partenariat qui est dédié à Meridian.
22:22On sera dans les locaux de Google
22:24pour creuser certains points ce mois-ci, par exemple.
22:28On le teste avec certains partenaires aussi,
22:31mais on n'a pas encore délivré de projet de bout en bout avec.
22:36Puisque nous, on est toujours dans l'arbitrage
22:39d'utiliser ça et d'utiliser nos capas.
22:41C'est quelque chose qu'on fait
22:46et vers lequel on a envie d'avancer.
22:49Mais on est toujours dans cette approche
22:52de faire un petit peu les deux.
22:56On n'est pas encore au bout de la délivrée,
22:59mais on a très bien exploré l'outil
23:01et pour l'instant, c'est prometteur.
23:03D'un point de vue de tout le change,
23:06les discussions qu'il y a à avoir avec les annonceurs
23:09sur l'interprétation des résultats,
23:11nos propres outils sont déjà sur des frameworks similaires.
23:15Pour nous, on va dire que l'effort n'est pas tant
23:18à mettre sur l'échange avec l'annonceur
23:22pour expliquer les résultats, éduquer les résultats,
23:25à l'appropriation et tout ça.
23:27Il est plutôt à mettre nous dans nos équipes,
23:30changer certaines façons de faire,
23:33certaines habitudes.
23:36Si on élargit un peu aux enjeux actuels des modèles MMM,
23:40c'est quoi selon vous ?
23:42On a longtemps dit que le MMM, c'était cher
23:44et donc c'était plutôt l'apanage de gros annonceurs.
23:47On a longtemps dit que ça manquait d'actionnabilité
23:50et donc c'était un nice-to-have une à deux fois par an,
23:53mais que pour piloter le day-to-day,
23:55on était plutôt sur l'attribution,
23:57les tests d'incrémentalité,
23:59parce que c'est difficilement actionnable
24:01à des niveaux granulaires.
24:03On voit aujourd'hui qu'il y a des nouveaux KPI
24:05qui commencent à être intégrés dans les modèles.
24:07On parle beaucoup de l'attention,
24:09qui pourrait être un KPI qui a le mérite
24:11de réconcilier plusieurs environnements
24:13qui sont haut et bas de funnels.
24:15Pour vous, c'est quoi les principaux enjeux
24:17pour que ces modèles-là
24:19se démocratisent encore plus ?
24:21Le prix, ce sera toujours un enjeu,
24:23on va dire,
24:25et là-dessus,
24:27on a des projets technologiques
24:29qui nous permettent
24:31d'aller un petit peu plus vite.
24:33Les frameworks bayésiens
24:35qu'on mentionne depuis le début
24:37nous permettent d'intégrer
24:39un certain nombre de modèles
24:41et d'intervenir
24:43et nous permettre
24:45d'intégrer des hypothèses externes.
24:47En fait, ce que ça nous permet de faire,
24:49c'est de construire des modèles un peu plus vite.
24:51Il y a plein de choses comme ça.
24:53Donc, moins coûte,
24:55les frais de setup sont moindres.
24:57On peut dire que l'arrivée d'un Meridian
24:59peut contribuer à baisser un tout petit peu
25:01le ticket d'entrée du MMM ou c'est exagéré ?
25:03Oui, c'est possible.
25:05Baisser le ticket d'entrée du MMM
25:07ou améliorer la qualité de sortie.
25:09De toute façon, ça va être un peu équivalent.
25:11Mais du coup,
25:13il y a un premier sujet sur le prix.
25:15Ce prix dépend beaucoup
25:17de tout ce qu'on peut faire en MMM,
25:19mais aussi de toute la capacité data
25:21que les clients ont en amont.
25:23Là, on se parlait de pouvoir facilement
25:25pool de la donnée de chez Google,
25:27mais Adrien l'a mentionné en introduction.
25:29Le MMM, par essence, c'est un exercice
25:31qui est holistique.
25:33Du coup, on va pool du prix, de la promo,
25:35et tout un tas de choses.
25:37Une grosse partie du prix, finalement,
25:39est en fait dont on hérite,
25:41mais qui n'est pas nécessairement
25:43toujours à notre main.
25:45Il y a une amélioration tendancielle
25:47de marché à ce niveau-là,
25:49mais finalement, sur lesquelles
25:51on ne peut pas non plus trop agir.
25:53Et là-dessus, d'ailleurs, c'est un point
25:55devant lequel tous les annonceurs
25:57ne sont pas égaux.
25:59C'est-à-dire que pour conduire des modèles
26:01de MMM à haute fréquence,
26:03ce sera beaucoup plus simple
26:05sur des annonceurs qui ont une offre
26:07versus des annonceurs qui sont structurés
26:09en portefeuille avec tout un tas
26:11de produits différents,
26:13ou alors avec des parcours d'achat qui sont très compliqués
26:15comme l'assurance, l'automobile,
26:17etc.
26:19Le prix, c'est un sujet
26:21et effectivement,
26:23on avance là-dessus.
26:25Après, dans ce que tu disais,
26:27l'actionnabilité, au moins, ça reste
26:29le plus grand défi.
26:31Et c'est là où, en fait,
26:33Meridian et Game Changer,
26:35contribuent un petit peu
26:37à agir là-dessus.
26:39Mais en fait,
26:41ce qu'il faut à tout prix éviter,
26:43c'est d'occulter le vrai enjeu
26:45qui est la transformation
26:47de l'organisation, l'adoption,
26:49et du coup, tout ce qui tourne autour
26:51de l'actionnabilité.
26:53En quoi Meridian,
26:55est-ce qu'il peut avoir un impact ?
26:57Tu as raison, la transformation de l'organisation,
26:59c'est hyper important. J'en discutais avec
27:01la personne qui a déployé Matrix, le MMM,
27:03et qui me disait qu'aujourd'hui, c'est bien
27:05d'avoir des ROCO, mais derrière,
27:07la moitié du job, c'est aussi de s'assurer
27:09qu'elles soient exécutées par les opérationnels
27:11dans chaque pays, parce que l'humain
27:13pense parfois aussi savoir mieux
27:15que l'algorithme ce qui est bon.
27:17En quoi est-ce que Meridian peut aider sur ce sujet
27:19de transformation des organes,
27:21de la gouvernance, et de faire en sorte
27:23qu'il y ait une meilleure prise en compte des ROCO ?
27:25Parce que c'est plus digeste
27:27pour l'opérateur ?
27:29Pour moi, je ne suis pas sûr
27:31que...
27:33En éduquant un petit peu
27:35tout le marché sur
27:37finalement l'importance
27:39du focus métier,
27:41c'est-à-dire que
27:43Adrien en a parlé un tout petit peu en intro,
27:45il a dit que finalement c'est beaucoup plus facile
27:47pour les utilisateurs,
27:49etc. Et donc c'est vrai que
27:51ça va être plus facile
27:53pour les gens qui produisent le MMM
27:55de produire des choses
27:57de qualité, donc du coup ils peuvent
27:59se concentrer sur
28:01davantage de
28:03finalement éducation aux résultats,
28:05adoption et tout ça.
28:07Mais finalement,
28:09je pense que le vrai enjeu pour des grands groupes,
28:11des gens qui veulent vraiment
28:13déployer ça à la scale et tout ça,
28:15il n'est pas tant sur l'outil, il est vraiment
28:17dans l'idée de se dire que j'ai un stream
28:19qui est MMM, mais j'ai un stream qui est transfo avec.
28:21Et en fait,
28:23tant que je n'aurais pas finalement inscrit ça
28:25à l'agenda de l'entreprise
28:27et assez haut niveau,
28:29tant que je n'aurais pas lancé les réflexions
28:31sur
28:33l'écomythologie, les procédés,
28:35etc, et tant que je n'aurais pas mis finalement
28:37dans les objectifs d'une galaxie
28:39de personnes de travailler avec
28:41cet outil-là, cette capability-là,
28:43en fait je ne pourrais pas avancer.
28:45Donc le sujet de Meridian,
28:47il est
28:49important, mais par rapport
28:51à ce défi-là du MMM, il est
28:53à apporter quelque chose, mais il ne sera pas suffisant.
28:55Tu es d'accord là-dessus, Adrien ?
28:57Oui, je suis d'accord
28:59avec ce que dit Maximilien.
29:01Et pour compléter
29:03ce qu'il dit,
29:05c'est que la démocratisation du MMM,
29:07pour moi, elle passe par trois
29:09grandes choses. La première,
29:11c'est effectivement des solutions comme Robin
29:13ou comme Meridian qui mettent en open source
29:15des codes avec une communauté
29:17et une possibilité de déployer en interne
29:19ou en tout cas plus facilement
29:21ces approches qui avant étaient plus longues et plus coûteuses.
29:23Des outils
29:25type des ETL,
29:27donc des solutions d'extraction, de transformation
29:29et d'ingestion de données type
29:31Fivetrain, Funnel, tous ces outils en fait,
29:33ces boîtes à connecteurs qui vont permettre
29:35facilement de se connecter à tout
29:37l'environnement ad-centric ou site-centric
29:39ou toute la richesse des
29:41données marketing qu'une entreprise peut avoir
29:43et qu'elle va pouvoir directement rapatrier dans son
29:45écosystème, donc dans son data warehouse,
29:47dans son cloud quelconque,
29:49et qui avant étaient très compliqués
29:51en fait, récupérer des données, insérer des fichiers
29:53plats, les nettoyer, etc. Alors je ne dis pas que tout ça
29:55n'est plus le cas, je dis juste que
29:57ces outils permettent de plus facilement le faire
29:59à des prix beaucoup plus abordables
30:01et d'ailleurs,
30:03soit dit en passant, ces solutions Fivetrain, Funnel et autres
30:05déploient aussi des approches MMM
30:07et se lancent aussi là-dessus, ce qui était
30:09un peu une suite logique de ces acteurs, c'est-à-dire
30:11on a des boîtes à connecteurs, maintenant on a la donnée,
30:13on va la valoriser avec
30:15ces approches. Depuis le data warehouse
30:17ou c'est de la donnée ?
30:19Ils vont directement, ils font
30:21les connecteurs vers le data warehouse de l'entreprise
30:23et dans le data warehouse, ils vont venir
30:25piocher la donnée pour derrière
30:27mettre en place un MMM ?
30:29Exactement, ils vont sur couche proposer
30:31des features qui vont permettre de
30:33déployer des approches MMM. C'est tout nouveau,
30:35là-dessus on a très peu de recul, en tout cas
30:37c'est des acteurs qui se positionnent
30:39clairement sur ces aspects-là.
30:41Donc voilà, deuxième aspect, c'est vraiment
30:43ces connecteurs qui facilitent
30:45la récupération des données
30:47et qui du coup abaissent le coût. Et puis le troisième
30:49comme le mentionnait Maximilien, c'est que
30:51globalement les entreprises sont de plus en plus matures,
30:53ont pris beaucoup plus conscience de
30:55l'importance d'avoir des systèmes
30:57de collecte, de récupération de données
30:59au global plus
31:01fonctionnel
31:03et robuste, qui permet justement de pouvoir
31:05plus facilement
31:07accéder à une donnée
31:09historique sur des ventes, sur des
31:11événements marketing et médias,
31:13sur tout un tas de données qu'on va pouvoir utiliser
31:15directement, là où il y a quelques années
31:17quand on lançait des projets MMM, il fallait tout récupérer.
31:19Les ventes, la socialité,
31:21le média, le marketing, les crypto.
31:23Là on a des choses qui sont... Donc tout ça
31:25mis bout à bout, ça fait que déployer ces
31:27approches MMM coûte moins cher. Après, ça ne veut pas dire
31:29que c'est facile, parce que
31:31derrière c'est des projets techniques et
31:33des projets transformationnels. Donc il faut avoir
31:35un sponsor élevé dans les entreprises, il faut
31:37mettre en place ça, la capacité
31:39d'automatiser toute cette récupération de données, parce que
31:41faire une étude une fois, deux fois par an, c'est
31:43bien. Mais en fait, si derrière
31:45la mise à jour de chaque modèle est
31:47très longue, très coûteuse,
31:49les gens ne le font pas ou le font de moins en moins.
31:51Donc il faut vraiment mettre en place
31:53cette transformation des entreprises pour justement
31:55faire en sorte que ce projet soit nourri
31:57un petit peu naturellement et
31:59petit à petit par différents tests et différents
32:01retours d'expérience sur ça.
32:03Et c'est ça qui fait pour moi
32:05que ces projets
32:07de MMM sont davantage
32:09démocratisés et
32:11j'ai été assez surpris de voir aussi
32:13les types d'acteurs qui viennent
32:15nous solliciter pour faire du MMM. Historiquement,
32:17on pensait à l'automobile,
32:19à la cosmétique,
32:21au parfum, etc. Maintenant, il y a des acteurs
32:23auxquels on ne penserait pas directement,
32:25mais qui se posent des questions
32:27sur le MMM, parce qu'il y a
32:29une capacité de suivre unitairement leurs clients,
32:31parce que des enjeux médias importants,
32:33parce que des enjeux de rationalisation de coûts
32:35aussi importants. Est-ce dans cette démarche
32:37d'adopter des approches beaucoup plus
32:39tata dans leur prise de décision ?
32:41Même des acteurs qui, a priori, ont le lien
32:43avec le conso, parce que c'est eux qui font la vente,
32:45commencent à aller vers du MMM
32:47pour compléter leurs autres
32:49approches, attribution, incrementalité, etc.
32:51Yes, bien sûr. Oui, forcément,
32:53avec déjà une partie de la donnée
32:55site-centrique que tu ne peux plus récupérer,
32:57qu'il faut modéliser,
32:59avec des canaux de vente qui se multiplient,
33:01avec tes boutiques en propre, tes resellers,
33:03ton site internet, le site internet de tes resellers,
33:05etc. Tout ça fait que même
33:07si tu as un lien direct avec une partie, voire
33:09une grande partie de tes consommateurs, tu ne captes
33:11pas toute l'intégralité de cette information,
33:13et ces approches MMM permettent justement de pouvoir
33:15raccrocher, d'une certaine manière, alors ce n'est pas
33:17la solution miracle non plus, mais d'une certaine manière
33:19un certain nombre d'éléments pour pouvoir mesurer
33:21de manière plus globale l'efficacité
33:23d'une campagne de branding sur
33:25tous les leviers, par exemple, qui est un enjeu
33:27aussi important de nos cas.
33:29Oui, et de toute façon, ça va être
33:31la mise en place de
33:33frameworks un peu globaux.
33:35Adrien parlait de, en gros,
33:37l'accélération de la collecte de données,
33:39des connexions Data Warehouse, etc.
33:41Ça, c'est vrai qu'on voit une maturité,
33:43on voit une accélération sur le marché.
33:45Après, dans le terrain,
33:47évidemment, il reste toujours
33:49des défis, et on n'en est
33:51pas à un stade aujourd'hui, on va pouvoir faire du
33:53MMM, en gros, en continu et tout, c'est vraiment
33:55très compliqué. Donc, tout l'enjeu,
33:57à côté de la data, à côté de la
33:59transfo, de l'organisation, c'est
34:01aussi de se dire, en gros,
34:03comment est-ce que j'inscris ça dans un framework qui est un petit peu
34:05cohérent, entre
34:07brand tracking,
34:09attribution,
34:11experiments, et MMM au milieu,
34:13à une fréquence qui est peut-être un petit peu
34:15inférieure, en tout cas
34:17à experiments et attribution, mais qui
34:19permet de recalibrer l'ensemble, nourrir
34:21un learning agenda, etc.
34:23Chose qu'on avait
34:25dit au tout début, je crois, du podcast.
34:27Carrément.
34:29Écoutez, messieurs, on va s'arrêter là-dessus, parce que c'est
34:31le terme de cette émission. Je vous
34:33remercie d'avoir pris le temps de nous expliquer
34:35tous les enjeux liés à l'arrivée de
34:37Meridian. Je remercie les
34:39internautes et les auditeurs qui nous ont suivis
34:41tout le temps dans cette émission. Je vous dis à bientôt
34:43pour un nouvel épisode du Media Buyers Club.
34:45Merci.
34:47Merci beaucoup.