Mesure d'Incrémentalité

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Aperçu

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Qu’est-ce que l’Incrémentalité ?

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Méthodologies de Test

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1. Essais Contrôlés Randomisés (RCT)

• Mesure causale la plus précise
• Élimine le biais de sélection
• Signification statistique claire

• Nécessite un groupe de contrôle (opportunité perdue)
• Taille d’échantillon minimale nécessaire
• Peut ne pas refléter les conditions réelles

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2. Méthodes de Contrôle Synthétique

• Aucun groupe de contrôle requis
• Peut être appliqué rétroactivement
• Mesure continue possible

• Nécessite des données historiques robustes
• La précision du modèle affecte les résultats
• Les hypothèses peuvent ne pas tenir dans tous les cas

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3. Tests de Marchés Appariés

1. Sélection de Marché : Identifier des marchés comparables par démographie, modèles de ventes
2. Conception du Test : Exécuter des campagnes dans les marchés test, exclure les marchés contrôle
3. Analyse : Comparer le lift entre les paires de marchés appariés
4. Mise à l’Échelle : Extrapoler les résultats à la population totale

• Conditions du monde réel maintenues
• Bon pour les campagnes régionales
• Peut tester différentes stratégies

• Trouver des marchés véritablement comparables est difficile
• Des facteurs externes peuvent affecter les résultats
• Débordement géographique possible

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Implémentation dans Topsort

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Activation des Tests d’Incrémentalité

{
  "test_configuration": {
    "methodology": "rct",
    "test_split": 0.8, // 80% test, 20% contrôle
    "minimum_sample_size": 10000,
    "measurement_period_days": 30,
    "stratification": ["user_segment", "geographic_region"]
  }
}

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Processus de Configuration du Test

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Rapports d’Incrémentalité

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Métriques Standard

• Conversions Incrémentielles : Conversions supplémentaires causées par la publicité
• Revenu Incrémentiel : Revenu directement attribuable à l’exposition publicitaire
• iROAS : Retour sur Investissement Publicitaire Incrémentiel (revenu incrémentiel / dépenses publicitaires)
• Pourcentage de Lift : Augmentation relative par rapport à la ligne de base
• Intervalle de Confiance : Plage statistique de l’effet réel

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Format de Rapport Exemple

RÉSULTATS DU TEST D'INCRÉMENTALITÉ
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Type de Test : Essai Contrôlé Randomisé
Période de Test : 1er oct - 31 oct 2024
Taille d'Échantillon : 50 000 utilisateurs (40 000 test / 10 000 contrôle)

RÉSULTATS :
─────────────────────────────
Taux de Conversion Groupe Test : 4,2%
Taux de Conversion Groupe Contrôle : 3,1%
Lift Incrémentiel : 35,5% (IC à 95% : 28,2% - 42,8%)
Signification Statistique : p < 0,001

Conversions Incrémentielles : 440
Revenu Incrémentiel : 44 000 $
iROAS : 4,4x

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Meilleures Pratiques

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Conception du Test

1. Pré-enregistrement
   • Documenter l’hypothèse avant les tests
   • Définir les métriques de succès à l’avance
   • S’engager sur la durée du test
2. Qualité de la Randomisation
   • Vérifier l’attribution aléatoire
   • Vérifier les différences pré-test
   • Utiliser la stratification pour l’équilibre
3. Taille d’Échantillon
   • Calculer la taille requise pour la puissance désirée
   • Tenir compte de la fenêtre d’attribution
   • Inclure une marge pour la non-conformité

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Pièges Courants à Éviter

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Considérations Avancées

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Incrémentalité Multi-Touch

1. Tests Séquentiels : Mesurer l’impact incrémental de chaque exposition supplémentaire
2. Effets d’Interaction : Évaluer comment les différents formats publicitaires fonctionnent ensemble
3. Rendements Décroissants : Identifier les plafonds de fréquence optimaux

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Effets à Long Terme

• Valeur Vie Client : Suivre la CLV incrémentielle dans le temps
• Métriques de Marque : Mesure basée sur des enquêtes de notoriété/considération
• Effets de Halo : Impact sur les produits non annoncés

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Coordination Cross-Canal

• Coordonner les groupes test/contrôle entre les canaux
• Mesurer l’impact incrémental total
• Identifier les effets d’interaction entre canaux

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Intégration avec l’Attribution

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Insights Complémentaires

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Rapports Combinés

• Attribution pour l’optimisation tactique
• Incrémentalité pour les décisions stratégiques
• Réconciliation des différences

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Accès API

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Demander les Résultats du Test

// Récupérer les résultats du test d'incrémentalité
const testResults = await fetch("/api/incrementality/results", {
  method: "POST",
  body: JSON.stringify({
    campaign_id: "camp_123",
    test_id: "test_456",
    include_confidence_intervals: true,
    breakdown_by: ["product_category", "user_segment"],
  }),
});

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Format de Réponse

{
  "test_summary": {
    "methodology": "rct",
    "test_group_size": 40000,
    "control_group_size": 10000,
    "measurement_period": "2024-10-01 to 2024-10-31"
  },
  "results": {
    "incremental_lift": 0.355,
    "confidence_interval": [0.282, 0.428],
    "p_value": 0.0001,
    "incremental_conversions": 440,
    "incremental_revenue": 44000,
    "iroas": 4.4
  },
  "quality_checks": {
    "randomization_balance": "pass",
    "sample_size_adequate": true,
    "statistical_power": 0.95
  }
}

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Questions Fréquemment Posées

1. Combien de temps les tests d’incrémentalité doivent-ils durer ?
   • Minimum 2 à 4 semaines pour capturer le cycle d’achat complet, plus long pour les achats réfléchis.
2. Quelle est la taille d’échantillon minimale nécessaire ?
   • Dépend du lift attendu et du taux de conversion de base. Généralement 10 000+ utilisateurs par groupe.
3. L’incrémentalité peut-elle être mesurée sans groupes de contrôle ?
   • Oui, en utilisant des contrôles synthétiques ou des marchés appariés, bien que les RCT restent les plus précis.
4. À quelle fréquence l’incrémentalité devrait-elle être testée ?
   • Trimestriellement pour les campagnes en cours, ou lorsque des changements significatifs surviennent dans la stratégie ou les conditions du marché.