Cette solution analyse les données marketing telles que les dépenses publicitaires, les prix et les promotions et fournit des informations exploitables pour aider les entreprises à prendre des décisions marketing qui soient plus éclairées et plus orientées sur les données. Cette technologie est conçue pour rationaliser l'analyse marketing et la prise de décision par le biais de processus automatisés, ce qui permet aux entreprises d'économiser du temps et des ressources tout en les aidant à obtenir de meilleurs résultats. L'efficacité est l'un des principaux avantages de l'utilisation de la technologie de mix marketing automatisé. Cette solution permet d'analyser rapidement de grandes quantités de données, d'identifier des modèles et des tendances et de gagner un temps précieux.

En outre, cette solution permet de réduire le risque de subjectivité dans le processus de modélisation, ce qui se traduit par des résultats plus objectifs et plus précis. Cette technologie est hautement évolutive et s'adapte à de nouveaux marchés ou gammes de produits. En outre, comme elle peut détecter des modèles de données et des relations que les humains peuvent ne pas remarquer, cette solution est potentiellement plus précise que les modèles manuels. Enfin, l'outil sera une ressource utile pour les entreprises de toutes tailles qui cherchent à transformer leur stratégie marketing et à stimuler leur croissance. 

Qu'est-ce qui différencie l'Automated Marketing Mix Optimization de la modélisation traditionnelle du marketing mix (MMM) : 

·      La collecte et l'analyse des données : L'un des principaux avantages de la technologie du marketing mix automatisé est sa capacité à collecter et à analyser rapidement et précisément d'énormes quantités de données sur les inputs marketing. Par rapport aux méthodes manuelles traditionnelles de MMM, qui nécessitent souvent une collecte et un traitement manuels des données, elle permet d'économiser du temps et des ressources. La solution peut se coupler automatiquement aux API des canaux, aux data lakes et à d'autres sources de données pour acquérir des données de performance, les épurer et les organiser en vue de les analyser à l'aide de techniques avancées d'analyse de données et d'apprentissage automatique. 

·      Modélisation et optimisation : la solution d'optimisation automatisée du marketing mix de Mediaplus élabore des modèles capables de prévoir l'influence de méthodes de marketing alternatives sur les ventes. Et aussi d'autres résultats souhaités à l'aide de techniques statistiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il peut ajuster automatiquement les objectifs de la campagne sur une période de temps de votre choix pour détecter les campagnes peu performantes et optimiser la stratégie. Il s'agit d'une amélioration significative par rapport aux approches MMM traditionnelles, qui reposent souvent sur la création et l'optimisation de modèles humains et qui peuvent être plus lentes à découvrir les campagnes peu performantes. La solution peut également tenir compte des lag effects, tels que le ad stock, et s'adapter automatiquement aux changements de saison et de tendance, ce qui renforce la précision et la pertinence des modèles.

·      Allocation budgétaire : le MMM automatisé peut également automatiser l'allocation budgétaire. Le système peut déterminer l'allocation optimale des efforts marketing à différents niveaux de granularité, tels que le niveau de la campagne ou de la stratégie. Maximiser les revenus en analysant d'énormes quantités de données sur les inputs marketing et en développant des modèles de prédiction à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Par rapport aux techniques traditionnelles d'allocation manuelle du budget, cela permet de gagner du temps et de l'argent tout en réduisant les risques d'erreur humaine. La science des données et les méthodologies statistiques permettent à la technologie d'examiner des modèles complexes dans les données et de générer des jugements basés sur les données qui sont plus précis et plus pertinents que les méthodes manuelles traditionnelles.