En plus des médias payants, d'autres actions marketing peuvent avoir un impact sur le KPI concerné.
Variables média naturel
Les variables média naturel sont des activités média sans coût direct. Cela peut inclure, sans s'y limiter, les impressions provenant de newsletters, d'articles de blog, d'activités sur les réseaux sociaux ou de campagnes par e-mail. Les variables média naturel peuvent être modélisées avec la couverture et la fréquence, et présentent des effets Adstock et Hill, tout comme les variables média payant. La seule différence entre média naturel et média payant est que le média naturel n'est pas associé à un coût. Par conséquent, les a priori de ROI ne peuvent pas être utilisés avec les médias naturels, et les résultats liés au ROI, tels que les courbes de réponse et l'optimisation du budget, ne sont pas disponibles pour les variables média naturel.
Les effets de causalité et les contributions en % (pourcentage) sont indiqués pour les variables média naturel et sont calculés de la même manière que pour les médias payants, comme décrit dans la définition du résultat incrémental. Comme pour les médias payants, le résultat incrémental d'un canal média naturel est défini comme la différence attendue en termes de résultat dans le cadre de l'exécution du média du canal observé par rapport au scénario contrefactuel de non-exécution de ce canal.
Variables de traitement non média
Les variables de traitement non média sont des activités marketing qui ne sont pas directement liées au média, comme une promotion, le prix d'un produit et un changement dans le conditionnement ou le design d'un produit. Elles ne sont associées à aucun coût marketing direct, mais contrairement aux variables média naturel, elles ne sont pas liées au média et il n'y a pas d'effets Adstock et Hill. Elles diffèrent des variables de contrôle, car elles sont considérées comme des variables d'intervention et sont donc des variables de traitement dans le modèle causal. Par conséquent, le résultat incrémental et les contributions en % (pourcentage) sont fournis pour les variables non média.
Comme pour les médias payants et naturels, le résultat incrémental d'une variable non média est défini comme la différence de résultat attendu entre deux scénarios contrefactuels. Le premier scénario consiste à définir la variable non média sur la valeur observée. Le deuxième scénario, contrefactuel, consiste à définir la variable non média sur la valeur minimale de la variable non média (par défaut), la valeur maximale ou une valeur fournie par l'utilisateur. Le résultat incrémental correspond au résultat attendu dans le premier scénario, auquel on soustrait le résultat attendu dans le scénario contrefactuel.
La raison pour laquelle le deuxième scénario contrefactuel ne définit pas la variable non média sur zéro, comme c'est le cas pour les médias payants et naturels, est que zéro n'est souvent pas un contrefactuel approprié pour les variables non média. Par exemple, si la variable non média est le prix, il peut être judicieux de penser à l'effet causal de la définition du prix sur sa valeur observée par rapport au prix minimal auquel le produit est vendu, mais il n'est pas logique de définir le prix sur zéro.
Déterminer si une variable est une variable de traitement non média ou une variable de contrôle
La principale différence entre une variable non média et une variable de contrôle est que les variables non média sont considérées comme des variables d'intervention et sont donc des variables de traitement dans le modèle causal supposé. Les variables de contrôle, également appelées variables de confusion, ne peuvent pas être des variables d'intervention et sont supposées affecter à la fois les variables de traitement et le résultat. Pour en savoir plus, consultez Diagramme causal.
En tant qu'annonceur, si vous pouvez intervenir et modifier la valeur d'une variable (par exemple, en modifiant le prix ou en diffusant une promotion), il s'agit probablement d'une variable non média plutôt que d'une variable de contrôle. Si la variable est hors du contrôle de l'annonceur, par exemple des indicateurs économiques généraux ou des données démographiques au niveau géographique ou national, il s'agit probablement d'une variable de contrôle.
Déterminer si une variable est une variable média naturel ou une variable de traitement non média
Les variables média naturel se comportent comme les variables média payant sans coût associé. Elles sont généralement basées sur les impressions, la couverture et la fréquence, et sont généralement des activités publicitaires sans coût direct, comme les posts sur les réseaux sociaux et les campagnes par e-mail. Les variables non média n'ont pas non plus de coût direct, mais ne sont pas liées au média. En général, les variables non média sont liées à des modifications du produit sous-jacent, comme le prix, une promotion ou un changement dans le conditionnement du produit. Une autre façon de déterminer ce qui convient à votre variable consiste à prendre en compte le fait que les effets Adstock et Hill s'appliquent aux variables média naturel, mais pas aux variables non média
Différences entre les types de variables d'entrée
Le tableau suivant peut vous aider à déterminer la variable d'entrée appropriée :
| Variable d'entrée | Coût | Adstock/Hill | Variable d'intervention | Effet (contribution en %) |
|---|---|---|---|---|
media |
x | x | x | x |
non_media |
- | - | x | x |
organic_media |
- | x | x | x |
controls |
- | - | - | - |
Pour en savoir plus sur les relations causales supposées entre les variables d'entrée dans Meridian, consultez Diagramme causal.