Maîtrisez l'IA pour de meilleures décisions et boostez le ROI

En quelques mots, l'incrémentalité mesure l'impact réel d'une activité marketing sur les KPI d'une application (par exemple les installations ou les achats in-app).

La mesure de l'incrémentalité traditionnelle implique d'utiliser des groupes de contrôle et des groupes de test. Dans cette méthodologie, le groupe de test est exposé à la campagne et le groupe de contrôle ne l'est pas. En comparant la performance des deux groupes, les marketeurs peuvent alors déterminer l'augmentation incrémentielle générée par la campagne.

Mais la réalisation de tests A/B demande du temps et de l'argent. Et il devient de plus en plus difficile de mettre en œuvre le niveau de détail nécessaire aux tests A/B d'incrémentalité du fait des réglementations en matière de confidentialité.

Notre incrémentalité, basée sur l'IA, est alimentée par la modélisation prédictive et par nos groupes de contrôle synthétique propriétaires, élaborés à partir des benchmarks du secteur. Les clients d'Adjust exécutent des campagnes marketing comme ils le font habituellement, mais Adjust analyse la performance de leurs campagnes par rapport à d'autres applications, ce qui permet de créer un groupe de contrôle. Les données obtenues permettent de prédire ce qu'il se serait passé si le client n'avait pas modifié une variable de test (budget, canal, etc.). Cette méthode de mesure de l'incrémentalité constitue une méthodologie davantage adaptée à l'épreuve du temps et qui ne requiert pas de segmentation spécifique des utilisateurs.

La modélisation du mix média (MMM) est une approche d'analyse des efforts marketing qui consiste à étudier les ventes passées afin de déterminer les éléments qui y ont contribué. Le mix désigne une évaluation combinée de produits, prix, lieux et promotions. La MMM renseigne les marketeurs sur l'efficacité de leurs publicités afin qu'ils puissent appliquer ce qu'ils ont appris aux prochaines campagnes et ainsi obtenir un meilleur retour sur investissement (ROI). Inventé avant les cookies et l'attribution, la MMM a été l'un des premiers moyens pour les spécialistes du marketing de déterminer quels canaux étaient les plus efficaces pour l'acquisition d'utilisateurs (UA). Nous la considérons comme un élément essentiel dans le monde des analyses mobiles sans ID d'appareil.

En marketing, les analyses prédictives sont une approche axée sur les données de l'optimisation des campagnes qui tire parti de la modélisation prédictive : une technique statistique et de calcul qui utilise des jeux de données historiques de marketing numérique pour réaliser des prédictions éclairées sur les résultats futurs. Récemment, les outils d'analyse prédictive ont souvent recours à des techniques de machine learning pour élaborer les modèles prédictifs. L'analyse prédictive peut améliorer la mesure des performances en aidant les spécialistes du marketing d'applications à définir des mesures de performance et des KPI claires et fondées sur des données. Prévoir avec précision les comportements des clients et les résultats des campagnes permet de mesurer plus précisément les efforts de marketing et le ROI.