Test géographique

Parce qu’aucun modèle d’attribution ne mesure l’incrémentalité.

Une campagne sur votre nom de marque affiche un excellent retour : elle capte des gens qui vous cherchaient nommément et seraient venus par le résultat naturel juste en dessous. Le chiffre est vrai, la contribution réelle est faible.

Le modèle d’attribution répartit un mérite entre canaux observés. Il ne dit jamais ce qui serait arrivé si l’un avait été absent. Seul un test le dit.

Quatre étapes.

Constituer deux groupes de zones comparables en volume de ventes, en saisonnalité et en composition. Deux régions au hasard ne suffisent pas : il faut vérifier que leurs historiques évoluent parallèlement.

Couper le levier sur un groupe et le laisser sur l’autre, sans rien changer d’autre.

Attendre. La durée doit couvrir le cycle de vente. Sur un achat immédiat, quelques semaines. Sur un cycle B2B, plusieurs mois, ce qui rend le test difficile à tenir.

Comparer l’écart entre les deux groupes sur la période, rapporté à leur écart historique.

Trois, et leur absence invalide le résultat.

Un volume suffisant par zone. Sur de petites zones, la variation naturelle dépasse l’effet mesuré, ce qui relève de la signification statistique.

Aucun autre changement pendant la période : pas de promotion, pas de campagne parallèle, pas de saisonnalité asymétrique.

Une durée décidée à l’avance. Arrêter au premier résultat favorable produit un faux positif.

Souvent l’inverse de ce que montrent les rapports.

Les canaux de fin de parcours, marque et retargeting, apparaissent moins incrémentaux que leur attribution ne le suggère. Les canaux de découverte apparaissent souvent plus.

C’est aussi la donnée qui valide ou invalide un marketing mix modeling, dont les estimations doivent être confrontées à un test réel.