IA pour la Modélisation du Mix Marketing : Fondements de l'Attribution Moderne

La Modélisation du Mix Marketing existe depuis des décennies, mais la manière dont elle est construite a changé ces dernières années. Les approches modernes combinent l'économétrie traditionnelle avec l'apprentissage automatique (machine learning), traitent les données respectueuses de la vie privée et produisent des résultats qui se mettent à jour plus rapidement que les rapports trimestriels du passé. Ce cours vous offre une introduction calme et structurée afin que vous puissiez parler avec confiance du MMM, quel que soit l'outil utilisé par votre équipe. Vous apprendrez ce que le MMM mesure réellement, où l'IA renforce l'approche, et comment elle s'articule avec l'attribution multi-touch et les tests d'incrémentalité. Le cours reste ancré dans des concepts largement utilisés et respecte les réalités des organisations marketing. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les objectifs de la Modélisation du Mix Marketing et en quoi elle diffère de l'attribution au dernier clic - Reconnaître les données d'entrée dont le MMM a besoin, y compris les dépenses publicitaires, les ventes et les facteurs externes - Explorer comment l'IA améliore le MMM classique grâce aux effets non linéaires, à la décroissance de l'adstock et aux priors bayésiens - Comparer le MMM avec l'attribution multi-touch et les expériences d'incrémentalité dans le même toolkit - Lire les sorties du modèle, y compris la contribution des canaux, les courbes de réponse et les effets de saturation - Comprendre les points d'intégration entre le MMM, les outils de planification et les piles d'analyse plus larges Le cours commence par les objectifs de la mesure marketing, passe à la manière dont l'IA étend le MMM classique, et se termine par des réalités pratiques, y compris la qualité des données, la gouvernance et la communication avec les parties prenantes. Des exercices écrits vous aident à relier chaque concept à un contexte de produit ou de marque réel. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience en économétrie ou en IA, y compris les analystes marketing, les chefs de marque et les étudiants en sciences du marketing. Aucun prérequis n'est nécessaire. Le cours explique chaque concept au fur et à mesure de son apparition et respecte la manière dont les équipes marketing réelles planifient et rapportent.