Agroalimentaire
Marketing Mix Modeling
#Marketing Mix Modelling
#Python
#Agroalimentaire
#Ambition
L'ambition
de la mission
L’émergence des médias en ligne a largement complexifié le sujet de l’allocation des budgets et a rendu la tâche difficile aux équipes marketing pour établir leur stratégie d’investissement média. L’enjeu de notre mission a consisté à faire évoluer les pratiques d’allocation budgétaire pour maximiser l’impact combiné des canaux sur les ventes, en s’appuyant sur le machine learning.
#Method
Notre
approche
Quand la Data Science booste le MMM pour doper les ventes
Nous avons opté pour la mise en œuvre d’un proof of value industrialisable pour des résultats tangibles et rapides, en fédérant le Marketing & la DSI. Cette première étape, via une analyse descriptive, a aussi été l’occasion de prendre conscience de l’impact des campagnes avant la mise en oeuvre de ce projet.
Choisir le bon dispositif pour réduire le Time to Value
Cette démarche s’appuie sur plusieurs de nos méthodes et meilleures pratiques, sur les compétences de notre squad analytics aidée des solutions technologiques de nos partenaires : Dataiku & Python. Pour supporter ce use case, notre équipe a délivré un modèle de prescription, appuyé sur un algorithme d’optimisation spécifiquement créé pour l’occasion.
Data to Action
Plus qu’un simple algorithme, nos insights sont activables et éclairent les prises de décisions du service marketing. Le processus d’attribution s’est enrichi d’une application permettant aux utilisateurs d’accéder à un moteur de recommandation et de simulation
#Benefits
Indicateurs
de réussite
Meilleure compréhension de l’impact des campagnes
Optimisation des dépenses
Un moteur de recommandation et de simulation
