Comment les tests d'incrémentalité redéfinissent-ils votre stratégie d'acquisition d'utilisateurs ?

Les tests d'incrémentalité sont devenus le meilleur moyen d'évaluer les dépenses publicitaires et d'éliminer la cannibalisation.

Nous savons que ni les modèles "premier contact" ni "dernier contact" ne sont la réponse à la précision de l'attribution. Nous savons également que toutes les campagnes ou tous les canaux publicitaires ne sont pas efficaces pour générer un ROAS positif. L'attribution fractionnaire pondère différemment les différentes interactions, par exemple, 70 % des premiers contacts et 30 % des derniers contacts. Ces questions peuvent être résumées comme suit : mon annonce génère-t-elle une valeur réelle ou revendique-t-elle simplement le mérite d'un comportement naturel ?

Comment mesurons-nous la valeur des points de contact individuels tout au long du parcours d'achat ? C'est là que l'incrémentalité entre en jeu.

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Qu'est-ce que le test d'incrémentalité ?

Le test d'incrémentalité est une approche mathématique de la publicité qui vous aide à mesurer l'augmentation de l'incrémentalité et vous montre l'impact réel de vos campagnes.

L'incrémentalité est essentiellement un test A/B. Les tests A/B standard divisent votre produit ou votre campagne en deux parties, A et B, puis divisent votre audience en Audience 1 et Audience 2. Vous appliquez ensuite différentes versions de votre produit ou de votre campagne à différentes audiences pour voir laquelle donne les meilleurs résultats. .

Dans le monde de la publicité en ligne, les tests AB peuvent être utilisés pour tester des traitements créatifs, des lignes d'objet d'e-mail, des phrases d'appel à l'action (CTA) ou des pages de site Web. En revanche, les tests d'incrémentalité se concentrent sur l'amélioration des mesures d'achat clés mesurées par les taux de conversion (CVR).

Exécuter un test d'incrémentalité vous permettra de :

• Séparez les installations des campagnes payantes et de la portée organique.
• Comparez avec précision l'efficacité d'une campagne à l'autre.
• Déterminez l'impact que votre campagne génère pour un public spécifique.

L'incrémentalité ne consiste pas à attribuer un crédit aux conversions. Il s'agit d'identifier les interactions qui font passer les utilisateurs de passifs à actifs. Toute interaction qui affecte les résultats réels est identifiée comme un incrément.

L'importance des tests d'incrémentalité dans le marketing des applications mobiles.

Les tests d'incrémentalité offrent aux annonceurs une nouvelle vue globale pour évaluer la valeur réelle de leurs campagnes d'applications et fournissent des réponses sur les campagnes les plus efficaces et celles qui génèrent le plus de ventes.

C'est une solution au problème de la cannibalisation : dans le cas du retargeting, par exemple, il répond aux doutes des marketeurs quant à savoir si leurs campagnes cannibaliseront les conversions organiques.

Les tests d'incrémentalité seront très utiles lors du test de nouveaux canaux médiatiques avant de décider d'investir davantage. Vous pouvez également utiliser des tests d'incrémentalité sur des campagnes médiatiques plus petites pour voir s'il y a un ROAS positif. Si la réponse est oui, vous pouvez en toute confiance intensifier vos efforts de marketing pour ce canal.

Lorsque vous devez créer une stratégie de réengagement, les tests d'incrémentalité peuvent s'avérer utiles. Les tests d'incrémentalité aident à mettre en évidence les meilleures dates après l'installation pour réengager les utilisateurs et assurer la plus grande augmentation d'incrémentalité dans les efforts de marketing.

Mais pas seulement : les informations tirées des tests d'incrémentalité sur les groupes cibles et les campagnes représentent des informations précieuses qui peuvent être utilisées comme base pour optimiser l'ensemble de la stratégie de publicité payante.

Comment exécuter des tests d'incrémentalité pour votre application ?

Les tests d'incrémentalité sont le meilleur moyen de mesurer l'efficacité de vos efforts de marketing d'application - tant que vous le faites correctement.

L'idée de base est de diviser les utilisateurs en deux groupes égaux - un groupe de test et un groupe de contrôle.

Un groupe verra des publicités pour votre application, tandis que l'autre ne le fera pas. Les taux de conversion pour chaque groupe seront ensuite analysés et les causes et effets réels de vos efforts marketing seront compris, vous permettant de prendre de meilleures décisions marketing.

Définissez vos objectifs

Lorsque vous démarrez un test d'incrémentalité, il est important de définir votre hypothèse et d'identifier tout KPI commercial important que vous souhaitez examiner plus en détail. Pensez à ce que vous voulez prouver avec cette approche scientifique.

Par exemple, souhaitez-vous examiner le nombre d'installations, le retour sur investissement, le retour sur les dépenses publicitaires ou différentes statistiques en même temps ?

Segmentation des publics

Lors de l'exécution de tests d'incrémentalité sur des campagnes marketing, sélectionnez le groupe d'audience avec lequel vous souhaitez exécuter cette expérience et assurez-vous de segmenter correctement une partie de ce groupe d'audience dans un groupe de contrôle.

Les groupes de contrôle et de test doivent avoir des caractéristiques similaires mais non superposées. Cela peut être délicat lorsque l'on se concentre sur les campagnes UA (acquisition d'utilisateurs) car nous ne connaissons pas l'audience sans un identifiant unique. Un identifiant spécifique, tel qu'un identifiant ou un code, le distingue des autres identifiants et le rend unique.

Cependant, vous pouvez également utiliser d'autres identifiants pour segmenter votre audience, y compris des paramètres tels que la géographie, le temps (similaire aux trois types de croissance de l'incrémentalité décrits ci-dessus), le produit ou les données démographiques.

Exécutez le test d'incrémentalité

Déterminez la durée du test et la fenêtre de test, exécutez le test.

Les meilleures pratiques dictent que la durée de votre expérience doit durer au moins une semaine.

La fenêtre de test, comme le nombre de jours d'opérations utilisateur avant le test, dépend du cycle économique de votre application et de la quantité de données que vous devez traiter.

Les tests et les fenêtres de test doivent être planifiés lorsque le calendrier est clair, ce qui représentera le plus précisément l'efficacité de vos activités.

Analyser les données et agir

Vous venez d'exécuter votre premier test d'incrémentalité - félicitations ! Mais qu'est-ce que tu fais maintenant ?

Tout d'abord, examinez de près vos coûts marginaux. Ce n'est pas parce qu'une annonce spécifique génère une augmentation du nombre d'installations que vous devez la mettre à l'échelle. Vous devez évaluer si l'ascenseur vaut le coût pour y parvenir. Sinon, désactivez les publicités et essayez quelque chose de nouveau.

Ensuite, faites ce que vous pouvez pour lutter contre la cannibalisation, ce que vous pouvez faire en deux étapes :

Premièrement : affectez quelqu'un pour suivre et analyser les résultats organiques. De cette façon, lorsque les données sont nécessaires, vous avez quelqu'un pour vous opposer à l'UA payante.

Deuxièmement : autorisez cette personne à cesser de dépenser de l'argent lorsqu'elle constate des signes de cannibalisation. Cela vous aidera à vous assurer que votre stratégie UA payante est conforme à vos objectifs de croissance globaux. Ne comptez pas aveuglément sur le trafic payant !

À partir de là, poursuivez vos efforts de test pour trouver une voie solide pour votre entreprise.

Garde-corps / Facteurs atténuants

Lors de la création de groupes de contrôle et de groupes de test, il est important de supprimer tout bruit ou facteur externe susceptible d'affecter le comportement de l'utilisateur. Vous devez également essayer de nettoyer les données et vous assurer qu'il n'y a pas d'audiences qui se chevauchent, car cela peut également fausser les résultats.

L'identification et l'exclusion des valeurs aberrantes est une autre étape importante, car cela peut déformer les données et conduire à des conclusions erronées. La quantité de données affectera la mesure dans laquelle les valeurs aberrantes affectent les résultats, c'est donc également un facteur important lors de l'examen des références expérimentales.

a) Saisonnalité - Les taux de réponse des groupes de contrôle peuvent varier considérablement selon la saison d'achat. Par exemple, si nous testons le Black Friday, le taux de réponse du groupe de contrôle peut être plus élevé qu'à d'autres moments de l'année car les utilisateurs sont plus susceptibles d'acheter pendant cette période. Ceci, à son tour, peut diminuer l'impact de votre campagne.

b) Notoriété de la marque - Certains produits sont plus familiers aux consommateurs que d'autres. Dans le monde du marketing, la popularité en vaut la peine. Les marques plus reconnaissables attireront naturellement plus d'attention. Dans le cas des tests d'incrémentalité, les marques bien connues verront une augmentation de conversion inférieure à celle des marques qui n'ont jamais fait de publicité numérique auparavant lors du lancement de campagnes à forte impression pour la première fois. Cela ne signifie pas qu'une augmentation de 5 % pour les anciennes marques est moins significative qu'une augmentation de 20 % pour les nouvelles marques. Le succès est subjectif, les spécialistes du marketing doivent donc analyser leurs résultats en gardant à l'esprit le potentiel futur, en tenant compte des économies d'échelle de la valeur à vie des nouveaux clients, ainsi que du revenu global que chacun apporte.

c) Médias externes - Si vous utilisez des médias en dehors des tests avec d'autres fournisseurs programmatiques, des partenaires de canaux numériques (réseaux sociaux, recherche) ou des partenaires hors ligne traditionnels (TV, panneaux d'affichage, radio, presse écrite). Comment vous assurez-vous que les groupes de contrôle n'atteignent pas votre marque par le biais de ces autres activités de marketing ? L'intérêt d'un groupe témoin est d'être impartial. Si votre groupe de contrôle est exposé à d'autres médias de manière inégale ou inconnue, vous courez le risque de contamination des données. Il n'est pas réaliste de s'attendre à ce que les annonceurs ferment tous les autres médias pour les tester, mais cela devrait aider à interpréter les résultats.

Dernières pensées

Les tests d'incrémentalité sont un excellent moyen de mieux comprendre vos performances marketing et de tirer des conclusions plus solides sur la valeur de vos investissements marketing. Cependant, la mise en place de tests, la collecte de données et l'interprétation des résultats nécessitent une quantité importante d'efforts et d'investissements. Prenez le temps de mettre en place un test robuste et réitérez chaque tour pour voir si vous pouvez vous améliorer grâce à l'expérience. Aucun test ou résultat ne vous dira tout ce que vous devez savoir, mais chacun devrait stimuler l'apprentissage et vous aider à apporter des changements percutants à votre plan marketing.