Comment modéliser avec précision les moteurs de recherche dans les MMM avec des modèles basés sur des agents ?

La méthode hiérarchique

La première étape consiste à modéliser l'impact des autres médias sur le moteur de recherche. En effet, une campagne télévisée entraînera plus de recherches et donc plus d'impressions et de clics. Mais ces clics doivent être "crédités" à la campagne télévisée. Avec ce premier modèle, nous sommes en mesure d'estimer combien de clics sont "naturels" et combien doivent être attribués à d'autres médias. Une fois ces données acquises, nous pouvons passer à des modèles basés sur des agents. 

Modèles basés sur des agents

Le principal attrait des GPA réside dans leur capacité à modéliser le comportement des consommateurs (agents) en réponse à des stimuli (tels que le nombre de fois qu'un consommateur voit ou clique sur une publicité). La stratégie de marketing augmentera la perception des consommateurs, ce qui les rendra plus susceptibles d'acheter des produits de votre marque. Cela est vrai pour les campagnes télévisées ou sociales, mais aussi, dans une moindre mesure, pour le référencement et le SEA. Cependant, si l'on part du principe que les moteurs de recherche ont peu d'impact sur la perception des consommateurs, le taux de contribution sera très faible, ce qui s'est avéré faux lors d'expériences. En effet, si vous n'existez pas sur les moteurs de recherche, les consommateurs cliqueront et achèteront chez vos concurrents. Pour en tenir compte dans la GPA, si un consommateur clique sur les liens de recherche de votre marque, sa probabilité d'achat sera plus élevée selon le modèle. Ainsi, parmi les autres termes qui caractérisent la probabilité d'achat d'une marque par un utilisateur, les clics sur les moteurs de recherche jouent un rôle important, au même titre que la perception classique. Cela nous permet d'imiter la réalité et d'obtenir une contribution significative des moteurs de recherche. 

Mais ce n'est pas tout. Les moteurs de recherche peuvent être divisés en 4 catégories : marque / non marque / SEO / SEA. Ces 4 niveaux sont pris en compte aussi bien dans l'approche hiérarchique que dans l'ABM. Par exemple, dans l'ABM, grâce aux données CRM et aux études de marché, nous sommes en mesure de créer un modèle qui estime l'affinité d'un consommateur avec le marché (probabilité d'achat, par exemple) en fonction des attributs de l'utilisateur (sexe, âge, géolocalisation, comportement sur le marché ...). Nous disposons donc de deux variables qui décrivent l'affinité des agents : la perception, qui est leur affinité pour votre marque, et l'affinité avec le marché. Les clics sur les moteurs de recherche des marques seront davantage corrélés avec l'affinité avec le marché ET la perception, tandis que les clics sur les moteurs de recherche des marques ne seront corrélés qu'avec l'affinité avec le marché. 

En conséquence, l'approche hiérarchique de fifty-fivecombinée à notre ABM avancé nous permet d'imiter avec précision le comportement des consommateurs sur la marque, la non-marque, le SEO et le SEA, ainsi que leurs conséquences sur le chiffre d'affaires.

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