{"id":366,"date":"2025-05-12T21:56:48","date_gmt":"2025-05-13T05:56:48","guid":{"rendered":"https:\/\/attrisight.com\/?p=366"},"modified":"2025-05-24T16:30:29","modified_gmt":"2025-05-25T00:30:29","slug":"les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/","title":{"rendered":"Test d'incr\u00e9mentalit\u00e9 : Faire passer l'attribution marketing au niveau sup\u00e9rieur"},"content":{"rendered":"Dans le paysage en constante \u00e9volution du marketing digital, mesurer pr\u00e9cis\u00e9ment l&#039;impact des actions marketing est devenu de plus en plus complexe. Les mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels, bien que pr\u00e9cieux, ne parviennent souvent pas \u00e0 donner une image fid\u00e8le de l&#039;efficacit\u00e9 marketing. C&#039;est l\u00e0 que les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 apparaissent comme une m\u00e9thodologie puissante qui va au-del\u00e0 de la corr\u00e9lation pour \u00e9tablir un lien de causalit\u00e9, aidant les marketeurs \u00e0 identifier les activit\u00e9s qui g\u00e9n\u00e8rent r\u00e9ellement des r\u00e9sultats commerciaux. Face au durcissement des r\u00e9glementations en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et \u00e0 la d\u00e9pr\u00e9ciation des cookies tiers,\u00a0<a href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Attrisight<\/a>\u00a0reconna\u00eet que les sp\u00e9cialistes du marketing ont besoin d&#039;approches plus sophistiqu\u00e9es pour comprendre l&#039;impact marketing. Dans ce guide complet, nous explorerons le fonctionnement des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9, leur compl\u00e9mentarit\u00e9 avec d&#039;autres m\u00e9thodes d&#039;attribution et leur mise en \u0153uvre efficace dans votre strat\u00e9gie marketing.\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Basculer la table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Basculer<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Understanding_Incrementality_Testing_The_Causal_Approach_to_Attribution\" >Comprendre les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9\u00a0: l&#039;approche causale de l&#039;attribution<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#What_Is_Incrementality_Testing\" >Qu&#039;est-ce que le test d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#The_Incrementality_Formula\" >La formule d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#The_Limitations_of_Traditional_Attribution_Models\" >Les limites des mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Incrementality_Testing_vs_Other_Measurement_Approaches\" >Tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 par rapport aux autres approches de mesure<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#How_Incrementality_Testing_Complements_Attribution_Models\" >Comment les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 compl\u00e8tent les mod\u00e8les d&#039;attribution<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Types_of_Incrementality_Testing_Methodologies\" >Types de m\u00e9thodologies de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#1_Intent-to-Treat_ITT_Testing\" >1. Test d&#039;intention de traiter (ITT)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#2_PSA_Public_Service_Announcement_Testing\" >2. Tests PSA (annonces d&#039;int\u00e9r\u00eat public)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#3_Ghost_Ads\" >3. Publicit\u00e9s fant\u00f4mes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#4_Ghost_Bidding\" >4. Ench\u00e8res fant\u00f4mes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#5_Geo-Experimentation\" >5. G\u00e9o-exp\u00e9rimentation<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Implementing_Incrementality_Testing_A_Step-by-Step_Guide\" >Mise en \u0153uvre des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9\u00a0: un guide \u00e9tape par \u00e9tape<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#1_Define_Clear_Objectives_and_Hypotheses\" >1. D\u00e9finir des objectifs et des hypoth\u00e8ses clairs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#2_Design_the_Experiment\" >2. Concevoir l&#039;exp\u00e9rience<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#3_Set_Up_Proper_Measurement_Infrastructure\" >3. Mettre en place une infrastructure de mesure appropri\u00e9e<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#4_Execute_the_Test\" >4. Ex\u00e9cutez le test<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#5_Analyze_Results_and_Extract_Insights\" >5. Analyser les r\u00e9sultats et extraire des informations<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#6_Take_Action_and_Iterate\" >6. Agissez et r\u00e9p\u00e9tez<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-20\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Real-World_Incrementality_Testing_Case_Studies\" >\u00c9tudes de cas de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 dans le monde r\u00e9el<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-21\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Case_Study_1_E-Commerce_Retailer_Evaluates_Social_Media_Impact\" >\u00c9tude de cas 1\u00a0: Un d\u00e9taillant en ligne \u00e9value l&#039;impact des m\u00e9dias sociaux<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-22\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Case_Study_2_SaaS_Company_Resolves_Attribution_Conflict\" >\u00c9tude de cas 2\u00a0: Une entreprise SaaS r\u00e9sout un conflit d&#039;attribution<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-23\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Case_Study_3_Incrementality_Testing_Reveals_True_Impact_of_Display_Advertising\" >\u00c9tude de cas 3\u00a0: Les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 r\u00e9v\u00e8lent le v\u00e9ritable impact de la publicit\u00e9 display<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-24\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Challenges_and_Best_Practices_in_Incrementality_Testing\" >D\u00e9fis et meilleures pratiques en mati\u00e8re de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-25\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Common_Challenges\" >D\u00e9fis communs<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-26\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#1_Statistical_Significance\" >1. Signification statistique<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-27\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#2_Test_Contamination\" >2. Contamination des tests<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-28\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#3_Selection_Bias\" >3. Biais de s\u00e9lection<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-29\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#4_Measurement_Across_Multiple_Devices_and_Platforms\" >4. Mesure sur plusieurs appareils et plateformes<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-30\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Best_Practices_for_Successful_Incrementality_Testing\" >Meilleures pratiques pour des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 r\u00e9ussis<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-31\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#1_Start_With_High-Impact_Channels\" >1. Commencez par les cha\u00eenes \u00e0 fort impact<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-32\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#2_Implement_Continuous_Testing_Cycles\" >2. Mettre en \u0153uvre des cycles de tests continus<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-33\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#3_Test_at_Different_Funnel_Stages\" >3. Tester \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9tapes de l&#039;entonnoir<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-34\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#4_Combine_With_Other_Measurement_Approaches\" >4. Combiner avec d&#039;autres approches de mesure<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-35\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#5_Focus_on_Business_Outcomes\" >5. Se concentrer sur les r\u00e9sultats commerciaux<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-36\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#The_Future_of_Incrementality_Testing\" >L&#039;avenir des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-37\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#1_Privacy-First_Incrementality_Methods\" >1. M\u00e9thodes d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ax\u00e9es sur la confidentialit\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-38\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#2_AI-Powered_Incrementality_Analysis\" >2. Analyse d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 aliment\u00e9e par l&#039;IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-39\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#3_Integrated_Measurement_Frameworks\" >3. Cadres de mesure int\u00e9gr\u00e9s<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-40\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#4_Real-Time_Incrementality_Insights\" >4. Informations sur l&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 en temps r\u00e9el<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-41\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Conclusion_Elevating_Your_Attribution_with_Incrementality_Testing\" >Conclusion\u00a0: Am\u00e9liorer votre attribution gr\u00e2ce aux tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-42\" href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/les-tests-dincrementalite-font-passer-lattribution-marketing-au-niveau-superieur\/#Academic_References\" >R\u00e9f\u00e9rences acad\u00e9miques<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 id=\"understanding-incrementality-testing%3A-the-causal-approach-to-attribution\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"7-7\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_Incrementality_Testing_The_Causal_Approach_to_Attribution\"><\/span>Comprendre les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9\u00a0: l&#039;approche causale de l&#039;attribution<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3 id=\"what-is-incrementality-testing%3F\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"9-9\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_Incrementality_Testing\"><\/span>Qu&#039;est-ce que le test d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 sont une m\u00e9thodologie scientifique permettant de mesurer l&#039;impact causal r\u00e9el des activit\u00e9s marketing sur les r\u00e9sultats commerciaux. Contrairement aux mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels qui attribuent le cr\u00e9dit en fonction des points de contact du parcours client, les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 isolent l&#039;effet net d&#039;une activit\u00e9 marketing sp\u00e9cifique en comparant les r\u00e9sultats entre un groupe test (expos\u00e9 \u00e0 l&#039;effort marketing) et un groupe t\u00e9moin (non expos\u00e9). La question fondamentale \u00e0 laquelle r\u00e9pondent les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 est\u00a0: \u00ab\u00a0Que se serait-il pass\u00e9 si nous n&#039;avions pas men\u00e9 cette activit\u00e9 marketing\u00a0?\u00a0\u00bb Cela r\u00e9v\u00e8le la v\u00e9ritable valeur incr\u00e9mentale, c&#039;est-\u00e0-dire les conversions, les revenus ou autres r\u00e9sultats escompt\u00e9s suppl\u00e9mentaires obtenus uniquement gr\u00e2ce \u00e0 l&#039;initiative marketing. Selon Johnson et al. (2017), les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 fournissent \u00ab\u00a0une mesure de l&#039;impact causal r\u00e9el de la publicit\u00e9, ind\u00e9pendante de la corr\u00e9lation entre l&#039;exposition \u00e0 la publicit\u00e9 et les r\u00e9sultats, qui affecte les m\u00e9thodes observationnelles.\u00a0\u00bb\n<h3 id=\"the-incrementality-formula\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"17-17\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Incrementality_Formula\"><\/span>La formule d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLa formule de base pour calculer l\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 est :\n<code>Incr\u00e9mentalit\u00e9 = (Taux de conversion du test - Taux de conversion du contr\u00f4le) \/ Taux de conversion du test\n<\/code>\nPar exemple, si votre groupe de test a un taux de conversion de 1,5% et votre groupe t\u00e9moin a un taux de conversion de 0,5%\u00a0:\n<code>Incr\u00e9mentalit\u00e9 = (1,5% - 0,5%) \/ 1,5% = 66,7%\n<\/code>\nCela signifie que 66,7% des conversions de votre groupe de test ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9ellement caus\u00e9es par l&#039;activit\u00e9 marketing test\u00e9e, tandis que les 33,3% restantes se seraient produites ind\u00e9pendamment de l&#039;exposition.\n<h3 id=\"the-limitations-of-traditional-attribution-models\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"33-33\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Limitations_of_Traditional_Attribution_Models\"><\/span>Les limites des mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes mod\u00e8les d\u2019attribution traditionnels tels que l\u2019attribution au premier contact, au dernier contact et m\u00eame \u00e0 plusieurs contacts sont confront\u00e9s \u00e0 plusieurs limitations que les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 corrigent :\n<ol data-source-line=\"37-46\">\n<li data-source-line=\"37-38\">\n<strong>Corr\u00e9lation vs. Causalit\u00e9<\/strong>:Les mod\u00e8les d\u2019attribution montrent une corr\u00e9lation entre les points de contact et les conversions, mais ne peuvent pas \u00e9tablir de causalit\u00e9.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"39-40\">\n<strong>Biais de s\u00e9lection<\/strong>:Les utilisateurs qui voient des publicit\u00e9s sont naturellement plus susceptibles de se convertir, quelle que soit l&#039;exposition \u00e0 la publicit\u00e9.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"41-42\">\n<strong>Biais de plateforme<\/strong>:Les mod\u00e8les d\u2019attribution sp\u00e9cifiques \u00e0 la plateforme surestiment g\u00e9n\u00e9ralement leur impact en s\u2019attribuant le m\u00e9rite de conversions qui auraient eu lieu de toute fa\u00e7on.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"43-44\">\n<strong>Limitations des cookies<\/strong>:La d\u00e9pr\u00e9ciation des cookies tiers et le renforcement des r\u00e9glementations en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 limitent l\u2019efficacit\u00e9 des m\u00e9thodes d\u2019attribution traditionnelles.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"45-46\">\n<strong>Silos de canaux<\/strong>:Les rapports de chaque canal existent de mani\u00e8re isol\u00e9e, cr\u00e9ant une vue fragment\u00e9e des performances marketing.\n<\/li>\n<\/ol>\nComme le soulignent Barajas et al. (2016) dans leurs recherches sur les mod\u00e8les exp\u00e9rimentaux d\u2019attribution de publicit\u00e9 en ligne, \u00ab les mod\u00e8les d\u2019attribution bas\u00e9s uniquement sur des donn\u00e9es d\u2019observation peinent \u00e0 faire la distinction entre corr\u00e9lation et causalit\u00e9, ce qui peut conduire \u00e0 des d\u00e9cisions d\u2019allocation budg\u00e9taire sous-optimales. \u00bb\n<h2 id=\"incrementality-testing-vs.-other-measurement-approaches\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"49-49\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Incrementality_Testing_vs_Other_Measurement_Approaches\"><\/span>Tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 par rapport aux autres approches de mesure<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\nPour comprendre le r\u00f4le des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 dans l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me de mesure marketing, comparons-les \u00e0 d\u2019autres approches courantes\u00a0:\n<table data-source-line=\"53-58\">\n<thead data-source-line=\"53-53\">\n<tr data-source-line=\"53-53\">\n<th>Approche<\/th>\n<th>Fonction principale<\/th>\n<th>Horizon temporel<\/th>\n<th>Avantage cl\u00e9<\/th>\n<th>Limitation cl\u00e9<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody data-source-line=\"55-58\">\n<tr data-source-line=\"55-55\">\n<td><strong>Attribution de derni\u00e8re minute<\/strong><\/td>\n<td>Conversion des attributs en point de contact final<\/td>\n<td>\u00c0 court terme<\/td>\n<td>Mise en \u0153uvre simple<\/td>\n<td>Ignore l&#039;influence des points de contact ant\u00e9rieurs<\/td>\n<\/tr>\n<tr data-source-line=\"56-56\">\n<td><strong>Attribution multi-touch (MTA)<\/strong><\/td>\n<td>Distribue le cr\u00e9dit sur les points de contact<\/td>\n<td>\u00c0 court terme<\/td>\n<td>Reconna\u00eet de multiples influences<\/td>\n<td>Toujours corr\u00e9latif, pas causal<\/td>\n<\/tr>\n<tr data-source-line=\"57-57\">\n<td><strong>Tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/strong><\/td>\n<td>Mesure l&#039;impact causal par le biais d&#039;exp\u00e9riences<\/td>\n<td>Mi-mandat<\/td>\n<td>\u00c9tablit un v\u00e9ritable impact causal<\/td>\n<td>N\u00e9cessite un volume de trafic important<\/td>\n<\/tr>\n<tr data-source-line=\"58-58\">\n<td><strong>Mod\u00e9lisation du mix marketing (MMM)<\/strong><\/td>\n<td>Analyse l&#039;impact des variables marketing sur les r\u00e9sultats<\/td>\n<td>\u00c0 long terme<\/td>\n<td>Int\u00e8gre des facteurs externes<\/td>\n<td>Granularit\u00e9 limit\u00e9e au niveau de la campagne<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3 id=\"how-incrementality-testing-complements-attribution-models\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"60-60\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Incrementality_Testing_Complements_Attribution_Models\"><\/span>Comment les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 compl\u00e8tent les mod\u00e8les d&#039;attribution<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ne remplacent pas les mod\u00e8les d&#039;attribution\u00a0; ils les compl\u00e8tent en v\u00e9rifiant la v\u00e9racit\u00e9 de leurs r\u00e9sultats. Une strat\u00e9gie de mesure compl\u00e8te pourrait inclure\u00a0:\n<ol data-source-line=\"64-67\">\n<li data-source-line=\"64-64\"><strong>Mod\u00e8les d&#039;attribution<\/strong>\u00a0pour l&#039;optimisation au quotidien et la compr\u00e9hension des parcours clients<\/li>\n<li data-source-line=\"65-65\"><strong>Tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<\/strong>\u00a0pour valider l&#039;efficacit\u00e9 des canaux et prendre des d\u00e9cisions budg\u00e9taires strat\u00e9giques<\/li>\n<li data-source-line=\"66-67\"><strong>Mod\u00e9lisation du mix marketing<\/strong>\u00a0pour une planification \u00e0 long terme et une compr\u00e9hension des effets plus larges du march\u00e9<\/li>\n<\/ol>\nComme l\u2019observent Lewis et Rao (2015) dans leurs recherches sur la mesure du rendement de la publicit\u00e9, \u00ab la combinaison de m\u00e9thodes exp\u00e9rimentales et observationnelles fournit l\u2019image la plus compl\u00e8te de l\u2019efficacit\u00e9 de la publicit\u00e9 \u00bb.\n<h2 id=\"types-of-incrementality-testing-methodologies\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"70-70\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Types_of_Incrementality_Testing_Methodologies\"><\/span>Types de m\u00e9thodologies de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\nIl existe plusieurs m\u00e9thodologies pour mettre en \u0153uvre des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9, chacune avec ses propres forces et limites :\n<h3 id=\"1.-intent-to-treat-(itt)-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"74-74\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Intent-to-Treat_ITT_Testing\"><\/span>1. Test d&#039;intention de traiter (ITT)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\u00c9galement appel\u00e9 test de r\u00e9tention d&#039;audience, l&#039;ITT consiste \u00e0 ne pas diffuser de publicit\u00e9s \u00e0 une partie s\u00e9lectionn\u00e9e au hasard de votre public cible (le groupe t\u00e9moin). Le reste du public (le groupe test) re\u00e7oit les publicit\u00e9s comme d&#039;habitude.\n<strong>Avantages :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"79-82\">\n<li data-source-line=\"79-79\">Relativement facile \u00e0 mettre en \u0153uvre<\/li>\n<li data-source-line=\"80-80\">Aucun co\u00fbt suppl\u00e9mentaire au-del\u00e0 des d\u00e9penses publicitaires normales<\/li>\n<li data-source-line=\"81-82\">Peut \u00eatre mis en \u0153uvre via la plupart des plateformes publicitaires<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Inconv\u00e9nients :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"84-86\">\n<li data-source-line=\"84-84\">Donn\u00e9es \u00ab bruyantes \u00bb lorsque de nombreux utilisateurs du groupe de test ne sont pas r\u00e9ellement expos\u00e9s aux publicit\u00e9s<\/li>\n<li data-source-line=\"85-86\">N\u00e9cessite des \u00e9chantillons de grande taille pour obtenir une signification statistique<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"2.-psa-(public-service-announcement)-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"87-87\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_PSA_Public_Service_Announcement_Testing\"><\/span>2. Tests PSA (annonces d&#039;int\u00e9r\u00eat public)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLors des tests d&#039;int\u00e9r\u00eat public, le groupe t\u00e9moin re\u00e7oit des messages d&#039;int\u00e9r\u00eat public non commerciaux au lieu de publicit\u00e9s de marque. Cela garantit que les deux groupes sont expos\u00e9s \u00e0 une forme de publicit\u00e9.\n<strong>Avantages :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"92-94\">\n<li data-source-line=\"92-92\">R\u00e9duit le biais de s\u00e9lection (les deux groupes voient les publicit\u00e9s)<\/li>\n<li data-source-line=\"93-94\">Cr\u00e9e des groupes de test et de contr\u00f4le plus comparables<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Inconv\u00e9nients :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"96-98\">\n<li data-source-line=\"96-96\">Co\u00fbteux (payer pour les impressions du groupe t\u00e9moin)<\/li>\n<li data-source-line=\"97-98\">Le contenu du PSA diff\u00e8re du contenu de la marque, ce qui peut cr\u00e9er un biais<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"3.-ghost-ads\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"99-99\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Ghost_Ads\"><\/span>3. Publicit\u00e9s fant\u00f4mes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes publicit\u00e9s fant\u00f4mes sont une approche sophistiqu\u00e9e o\u00f9 le syst\u00e8me de diffusion identifie les utilisateurs qui auraient d\u00fb voir une publicit\u00e9, mais ne leur montre rien ou la publicit\u00e9 d&#039;un autre annonceur. Le syst\u00e8me enregistre ces \u00ab\u00a0impressions fant\u00f4mes\u00a0\u00bb \u00e0 des fins d&#039;analyse.\n<strong>Avantages :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"104-107\">\n<li data-source-line=\"104-104\">\u00c9limine le bruit en identifiant exactement quels utilisateurs de contr\u00f4le auraient vu des publicit\u00e9s<\/li>\n<li data-source-line=\"105-105\">Aucun co\u00fbt suppl\u00e9mentaire pour les empreintes de contr\u00f4le<\/li>\n<li data-source-line=\"106-107\">Biais de s\u00e9lection r\u00e9duit<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Inconv\u00e9nients :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"109-111\">\n<li data-source-line=\"109-109\">N\u00e9cessite une int\u00e9gration avec les plateformes publicitaires<\/li>\n<li data-source-line=\"110-111\">Mise en \u0153uvre plus complexe<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"4.-ghost-bidding\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"112-112\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Ghost_Bidding\"><\/span>4. Ench\u00e8res fant\u00f4mes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes ench\u00e8res fant\u00f4mes sont une variante des annonces fant\u00f4mes, sp\u00e9cialement con\u00e7ue pour la publicit\u00e9 programmatique. Le syst\u00e8me place des ench\u00e8res fant\u00f4mes pour les utilisateurs du groupe t\u00e9moin sans pour autant remporter les impressions.\n<strong>Avantages :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"117-120\">\n<li data-source-line=\"117-117\">Plus pr\u00e9cis pour les campagnes de reciblage<\/li>\n<li data-source-line=\"118-118\">R\u00e9duit consid\u00e9rablement le bruit dans les donn\u00e9es<\/li>\n<li data-source-line=\"119-120\">Rentable<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Inconv\u00e9nients :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"122-124\">\n<li data-source-line=\"122-122\">N\u00e9cessite une int\u00e9gration technique approfondie avec les syst\u00e8mes d&#039;ench\u00e8res<\/li>\n<li data-source-line=\"123-124\">Limit\u00e9 aux cha\u00eenes programmatiques<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"5.-geo-experimentation\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"125-125\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Geo-Experimentation\"><\/span>5. G\u00e9o-exp\u00e9rimentation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLa g\u00e9o-exp\u00e9rimentation consiste \u00e0 s\u00e9lectionner des zones g\u00e9ographiques comme r\u00e9gions de test et de contr\u00f4le, \u00e0 mener des campagnes dans les r\u00e9gions de test tout en les conservant dans les r\u00e9gions de contr\u00f4le.\n<strong>Avantages :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"130-133\">\n<li data-source-line=\"130-130\">Peut mesurer l&#039;impact sur plusieurs canaux simultan\u00e9ment<\/li>\n<li data-source-line=\"131-131\">Utile pour mesurer les impacts hors ligne et en ligne<\/li>\n<li data-source-line=\"132-133\">Fonctionne bien pour les campagnes omnicanales<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Inconv\u00e9nients :<\/strong>\n<ul data-source-line=\"135-138\">\n<li data-source-line=\"135-135\">N\u00e9cessite des zones g\u00e9ographiques pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques similaires<\/li>\n<li data-source-line=\"136-136\">Peut \u00eatre affect\u00e9 par des variables r\u00e9gionales<\/li>\n<li data-source-line=\"137-138\">N\u00e9cessite une \u00e9chelle significative pour \u00eatre efficace<\/li>\n<\/ul>\nSelon une \u00e9tude publi\u00e9e par Barajas et al. (2021) dans la revue ACM, les m\u00e9thodes avanc\u00e9es de test d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 utilisant les ench\u00e8res fant\u00f4mes peuvent r\u00e9duire le budget de l&#039;annonceur n\u00e9cessaire pour atteindre une signification statistique jusqu&#039;\u00e0 85% par rapport aux m\u00e9thodes traditionnelles.\n<h2 id=\"implementing-incrementality-testing%3A-a-step-by-step-guide\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"141-141\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Implementing_Incrementality_Testing_A_Step-by-Step_Guide\"><\/span>Mise en \u0153uvre des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9\u00a0: un guide \u00e9tape par \u00e9tape<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\nLa mise en \u0153uvre de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 n\u00e9cessite une planification et une ex\u00e9cution rigoureuses. Voici un cadre pour r\u00e9aliser des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 efficaces\u00a0:\n<h3 id=\"1.-define-clear-objectives-and-hypotheses\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"145-145\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_Clear_Objectives_and_Hypotheses\"><\/span>1. D\u00e9finir des objectifs et des hypoth\u00e8ses clairs<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nCommencez par d\u00e9finir clairement ce que vous souhaitez tester et \u00e0 quelles questions vous essayez de r\u00e9pondre\u00a0:\n<ul data-source-line=\"149-152\">\n<li data-source-line=\"149-149\">Quel canal ou quelle campagne sp\u00e9cifique testez-vous\u00a0?<\/li>\n<li data-source-line=\"150-150\">Quel est l\u2019indicateur cl\u00e9 de performance (KPI) que vous mesurez ?<\/li>\n<li data-source-line=\"151-152\">Quelle est votre hypoth\u00e8se d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 ?<\/li>\n<\/ul>\nExemple d&#039;hypoth\u00e8se : \u00ab Augmenter nos d\u00e9penses de recherche payante sur les termes de marque de 30% g\u00e9n\u00e9rera des conversions suppl\u00e9mentaires avec un retour sur investissement positif. \u00bb\n<h3 id=\"2.-design-the-experiment\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"155-155\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Design_the_Experiment\"><\/span>2. Concevoir l&#039;exp\u00e9rience<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLa conception de l\u2019exp\u00e9rience est essentielle pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats fiables :\n<strong>Calcul de la taille de l&#039;\u00e9chantillon<\/strong>:D\u00e9terminer la taille minimale de l&#039;\u00e9chantillon n\u00e9cessaire pour obtenir une signification statistique en fonction de :\n<ul data-source-line=\"161-165\">\n<li data-source-line=\"161-161\">Taux de conversion attendus<\/li>\n<li data-source-line=\"162-162\">Taille minimale de l&#039;effet d\u00e9tectable<\/li>\n<li data-source-line=\"163-163\">Niveau de confiance souhait\u00e9 (g\u00e9n\u00e9ralement 95%)<\/li>\n<li data-source-line=\"164-165\">Puissance statistique (typiquement 80%)<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Strat\u00e9gie de randomisation<\/strong>:Choisissez une approche de randomisation appropri\u00e9e\u00a0:\n<ul data-source-line=\"168-171\">\n<li data-source-line=\"168-168\">Randomisation au niveau de l&#039;utilisateur<\/li>\n<li data-source-line=\"169-169\">Randomisation g\u00e9ographique<\/li>\n<li data-source-line=\"170-171\">Randomisation bas\u00e9e sur le temps<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Taille du groupe t\u00e9moin<\/strong>En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les groupes t\u00e9moins repr\u00e9sentent entre 101 et 501 TP3T de l&#039;audience totale. Les petites entreprises peuvent avoir besoin de groupes t\u00e9moins plus importants pour obtenir une signification statistique.\n<h3 id=\"3.-set-up-proper-measurement-infrastructure\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"175-175\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Set_Up_Proper_Measurement_Infrastructure\"><\/span>3. Mettre en place une infrastructure de mesure appropri\u00e9e<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nAssurez-vous de disposer des bons syst\u00e8mes de suivi et de mesure\u00a0:\n<ul data-source-line=\"179-183\">\n<li data-source-line=\"179-179\">Configurer des plateformes d&#039;analyse pour segmenter les groupes de test et de contr\u00f4le<\/li>\n<li data-source-line=\"180-180\">Mettre en \u0153uvre un balisage appropri\u00e9 pour le suivi des conversions<\/li>\n<li data-source-line=\"181-181\">Mettre en place des tableaux de bord pour suivre la progression des tests<\/li>\n<li data-source-line=\"182-183\">Envisagez d\u2019utiliser des plateformes de tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"4.-execute-the-test\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"184-184\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Execute_the_Test\"><\/span>4. Ex\u00e9cutez le test<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLors de l&#039;ex\u00e9cution du test\u00a0:\n<ul data-source-line=\"188-192\">\n<li data-source-line=\"188-188\">Maintenir une s\u00e9paration stricte entre les groupes de test et de contr\u00f4le<\/li>\n<li data-source-line=\"189-189\">Ex\u00e9cutez le test suffisamment longtemps pour capturer l&#039;int\u00e9gralit\u00e9 du parcours client<\/li>\n<li data-source-line=\"190-190\">\u00c9vitez d\u2019apporter d\u2019autres modifications marketing importantes pendant la p\u00e9riode de test<\/li>\n<li data-source-line=\"191-192\">Surveiller toute anomalie ou probl\u00e8me technique<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"5.-analyze-results-and-extract-insights\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"193-193\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Analyze_Results_and_Extract_Insights\"><\/span>5. Analyser les r\u00e9sultats et extraire des informations<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nUne fois le test termin\u00e9 :\n<ul data-source-line=\"197-201\">\n<li data-source-line=\"197-197\">Calculez l&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 \u00e0 l&#039;aide de la formule fournie pr\u00e9c\u00e9demment<\/li>\n<li data-source-line=\"198-198\">D\u00e9terminer la signification statistique (valeur p)<\/li>\n<li data-source-line=\"199-199\">Calculer les intervalles de confiance<\/li>\n<li data-source-line=\"200-201\">Traduire les r\u00e9sultats en indicateurs commerciaux (ROI, ROAS, etc.)<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"6.-take-action-and-iterate\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"202-202\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Take_Action_and_Iterate\"><\/span>6. Agissez et r\u00e9p\u00e9tez<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nD&#039;apr\u00e8s les r\u00e9sultats des tests :\n<ul data-source-line=\"206-210\">\n<li data-source-line=\"206-206\">Ajustez les budgets des cha\u00eenes\/campagnes avec une incr\u00e9mentalit\u00e9 prouv\u00e9e<\/li>\n<li data-source-line=\"207-207\">Envisagez de r\u00e9duire les canaux \u00e0 faible incr\u00e9mentalit\u00e9<\/li>\n<li data-source-line=\"208-208\">Concevoir des exp\u00e9riences de suivi pour optimiser davantage<\/li>\n<li data-source-line=\"209-210\">Mettre en \u0153uvre des cycles de tests continus<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"real-world-incrementality-testing-case-studies\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"211-211\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-World_Incrementality_Testing_Case_Studies\"><\/span>\u00c9tudes de cas de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 dans le monde r\u00e9el<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3 id=\"case-study-1%3A-e-commerce-retailer-evaluates-social-media-impact\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"213-213\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Case_Study_1_E-Commerce_Retailer_Evaluates_Social_Media_Impact\"><\/span>\u00c9tude de cas 1\u00a0: Un d\u00e9taillant en ligne \u00e9value l&#039;impact des m\u00e9dias sociaux<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<strong>D\u00e9fi<\/strong>:Un d\u00e9taillant de commerce \u00e9lectronique de taille moyenne investissait massivement dans la publicit\u00e9 sur les r\u00e9seaux sociaux, mais n&#039;\u00e9tait pas s\u00fbr de son v\u00e9ritable impact au-del\u00e0 des conversions signal\u00e9es par la plateforme.\n<strong>Approche<\/strong>:Ils ont mis en \u0153uvre un test d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 en utilisant des ench\u00e8res fant\u00f4mes sur leurs campagnes Facebook, en allouant 20% de leur audience \u00e0 un groupe t\u00e9moin.\n<strong>R\u00e9sultats<\/strong>:\n<ul data-source-line=\"220-224\">\n<li data-source-line=\"220-220\">L&#039;attribution de la plateforme a revendiqu\u00e9 un ROAS de 4,5x<\/li>\n<li data-source-line=\"221-221\">Les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 un ROAS incr\u00e9mental de 2,2x<\/li>\n<li data-source-line=\"222-222\">51% de conversions attribu\u00e9es \u00e0 la plateforme auraient eu lieu de toute fa\u00e7on<\/li>\n<li data-source-line=\"223-224\">La marque a r\u00e9duit les CPA de 30% en r\u00e9affectant le budget \u00e0 des ensembles de publicit\u00e9s plus performants<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Informations cl\u00e9s<\/strong>:Les rapports de la plateforme ont sur\u00e9valu\u00e9 l\u2019impact de la campagne de pr\u00e8s du double, ce qui a conduit \u00e0 une allocation budg\u00e9taire sous-optimale.\n<h3 id=\"case-study-2%3A-saas-company-resolves-attribution-conflict\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"227-227\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Case_Study_2_SaaS_Company_Resolves_Attribution_Conflict\"><\/span>\u00c9tude de cas 2\u00a0: Une entreprise SaaS r\u00e9sout un conflit d&#039;attribution<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<strong>D\u00e9fi<\/strong>:Une soci\u00e9t\u00e9 SaaS B2B disposait de donn\u00e9es d&#039;attribution contradictoires entre Google Analytics (qui attribuait le cr\u00e9dit \u00e0 la recherche organique) et les plateformes de m\u00e9dias payants (qui revendiquaient les m\u00eames conversions).\n<strong>Approche<\/strong>:Ils ont men\u00e9 un test de maintien sur leurs campagnes de recherche payante pour des termes non li\u00e9s \u00e0 la marque, en suspendant temporairement les campagnes pour un groupe de 30% s\u00e9lectionn\u00e9 au hasard de leur public cible.\n<strong>R\u00e9sultats<\/strong>:\n<ul data-source-line=\"234-237\">\n<li data-source-line=\"234-234\">Les termes de recherche non li\u00e9s \u00e0 la marque n&#039;ont montr\u00e9 qu&#039;une incr\u00e9mentalit\u00e9 de 12%<\/li>\n<li data-source-line=\"235-235\">Les termes de marque ont montr\u00e9 une incr\u00e9mentalit\u00e9 de 68%<\/li>\n<li data-source-line=\"236-237\">Le transfert du budget des campagnes \u00e0 faible incr\u00e9mentalit\u00e9 vers les campagnes \u00e0 forte incr\u00e9mentalit\u00e9 a augment\u00e9 le volume global de leads de 24%.<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Informations cl\u00e9s<\/strong>:De nombreux clics de recherche payante non li\u00e9s \u00e0 la marque auraient de toute fa\u00e7on donn\u00e9 lieu \u00e0 des clics organiques, r\u00e9v\u00e9lant ainsi un gaspillage budg\u00e9taire important.\n<h3 id=\"case-study-3%3A-incrementality-testing-reveals-true-impact-of-display-advertising\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"240-240\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Case_Study_3_Incrementality_Testing_Reveals_True_Impact_of_Display_Advertising\"><\/span>\u00c9tude de cas 3\u00a0: Les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 r\u00e9v\u00e8lent le v\u00e9ritable impact de la publicit\u00e9 display<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<strong>D\u00e9fi<\/strong>:Un fournisseur d&#039;assurance a remis en question la valeur de la publicit\u00e9 programmatique display et native, qui a montr\u00e9 de faibles performances dans les rapports d&#039;attribution au dernier contact.\n<strong>Approche<\/strong>:Ils ont mis en \u0153uvre des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 d&#039;ench\u00e8res fant\u00f4mes dans leurs campagnes programmatiques pour mesurer le v\u00e9ritable impact incr\u00e9mentiel.\n<strong>R\u00e9sultats<\/strong>:\n<ul data-source-line=\"247-250\">\n<li data-source-line=\"247-247\">L&#039;attribution au dernier contact sous-\u00e9value les annonces display et natives par 87%<\/li>\n<li data-source-line=\"248-248\">Les campagnes ont montr\u00e9 un retour sur investissement incr\u00e9mental positif malgr\u00e9 leur inefficacit\u00e9 apparente dans les rapports d&#039;attribution<\/li>\n<li data-source-line=\"249-250\">La r\u00e9affectation budg\u00e9taire bas\u00e9e sur des informations d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 a augment\u00e9 le nombre total de conversions de 31%<\/li>\n<\/ul>\n<strong>Informations cl\u00e9s<\/strong>:Les mod\u00e8les d&#039;attribution ont consid\u00e9rablement sous-\u00e9valu\u00e9 les activit\u00e9s de l&#039;entonnoir sup\u00e9rieur qui ont influenc\u00e9 les conversions mais n&#039;\u00e9taient pas la touche finale.\n<h2 id=\"challenges-and-best-practices-in-incrementality-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"253-253\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_and_Best_Practices_in_Incrementality_Testing\"><\/span>D\u00e9fis et meilleures pratiques en mati\u00e8re de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3 id=\"common-challenges\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"255-255\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Common_Challenges\"><\/span>D\u00e9fis communs<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4 id=\"1.-statistical-significance\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"257-257\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Statistical_Significance\"><\/span>1. Signification statistique<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nObtenir une signification statistique n\u00e9cessite des tailles d\u2019\u00e9chantillon suffisantes, ce qui peut \u00eatre difficile pour les entreprises dont le trafic ou les volumes de conversion sont limit\u00e9s.\n<strong>Meilleures pratiques<\/strong>Envisagez des dur\u00e9es de test plus longues, des groupes t\u00e9moins plus importants ou concentrez-vous d&#039;abord sur les segments \u00e0 volume plus \u00e9lev\u00e9. Utilisez une analyse de puissance appropri\u00e9e pour d\u00e9terminer les tailles d&#039;\u00e9chantillon minimales requises.\n<h4 id=\"2.-test-contamination\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"263-263\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Test_Contamination\"><\/span>2. Contamination des tests<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nDes facteurs externes ou des modifications apport\u00e9es \u00e0 d\u2019autres activit\u00e9s marketing au cours de la p\u00e9riode de test peuvent contaminer les r\u00e9sultats.\n<strong>Meilleures pratiques<\/strong>\u00c9tablissez une p\u00e9riode de test o\u00f9 les autres activit\u00e9s marketing restent constantes. Surveillez les \u00e9v\u00e9nements externes inhabituels et tenez-en compte dans vos analyses.\n<h4 id=\"3.-selection-bias\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"269-269\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Selection_Bias\"><\/span>3. Biais de s\u00e9lection<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nLes utilisateurs qui voient des publicit\u00e9s peuvent \u00eatre intrins\u00e8quement diff\u00e9rents de ceux qui n&#039;en voient pas, ce qui cr\u00e9e un biais dans les r\u00e9sultats.\n<strong>Meilleures pratiques<\/strong>:Utilisez la randomisation au niveau de l&#039;utilisateur lorsque cela est possible et envisagez des m\u00e9thodes avanc\u00e9es telles que les publicit\u00e9s fant\u00f4mes pour r\u00e9duire le biais de s\u00e9lection.\n<h4 id=\"4.-measurement-across-multiple-devices-and-platforms\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"275-275\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Measurement_Across_Multiple_Devices_and_Platforms\"><\/span>4. Mesure sur plusieurs appareils et plateformes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nLe suivi des utilisateurs sur diff\u00e9rents appareils et plateformes reste un d\u00e9fi, notamment avec l\u2019augmentation des restrictions de confidentialit\u00e9.\n<strong>Meilleures pratiques<\/strong>:Envisagez des m\u00e9thodes de correspondance probabiliste, concentrez-vous sur les exp\u00e9riences connect\u00e9es ou utilisez la g\u00e9o-exp\u00e9rimentation qui d\u00e9pend moins du suivi au niveau de l&#039;utilisateur.\n<h3 id=\"best-practices-for-successful-incrementality-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"281-281\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_Practices_for_Successful_Incrementality_Testing\"><\/span>Meilleures pratiques pour des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 r\u00e9ussis<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<h4 id=\"1.-start-with-high-impact-channels\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"283-283\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Start_With_High-Impact_Channels\"><\/span>1. Commencez par les cha\u00eenes \u00e0 fort impact<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nCommencez les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 avec vos canaux les plus co\u00fbteux ou les plus importants strat\u00e9giquement pour obtenir le plus grand impact potentiel.\n<h4 id=\"2.-implement-continuous-testing-cycles\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"287-287\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Implement_Continuous_Testing_Cycles\"><\/span>2. Mettre en \u0153uvre des cycles de tests continus<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nPlut\u00f4t que de proc\u00e9der \u00e0 des tests ponctuels, \u00e9tablissez un programme de tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 continus pour tenir compte de l\u2019\u00e9volution des conditions du march\u00e9 et du comportement des consommateurs.\n<h4 id=\"3.-test-at-different-funnel-stages\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"291-291\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Test_at_Different_Funnel_Stages\"><\/span>3. Tester \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9tapes de l&#039;entonnoir<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nNe limitez pas les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 aux activit\u00e9s du bas de l&#039;entonnoir. Testez les campagnes du haut de l&#039;entonnoir pour comprendre leur v\u00e9ritable contribution au parcours client.\n<h4 id=\"4.-combine-with-other-measurement-approaches\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"295-295\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Combine_With_Other_Measurement_Approaches\"><\/span>4. Combiner avec d&#039;autres approches de mesure<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nUtilisez les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 dans le cadre d\u2019un cadre de mesure complet qui inclut la mod\u00e9lisation d\u2019attribution et la mod\u00e9lisation du mix marketing.\n<h4 id=\"5.-focus-on-business-outcomes\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"299-299\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Focus_on_Business_Outcomes\"><\/span>5. Se concentrer sur les r\u00e9sultats commerciaux<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\nConnectez les r\u00e9sultats d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 aux r\u00e9sultats commerciaux r\u00e9els tels que le profit, la valeur vie client et la part de march\u00e9, et pas seulement les taux de conversion ou les taux de clics.\n<h2 id=\"the-future-of-incrementality-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"303-303\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_Incrementality_Testing\"><\/span>L&#039;avenir des tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\nAlors que le paysage de la mesure marketing continue d\u2019\u00e9voluer, plusieurs tendances fa\u00e7onnent l\u2019avenir des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 :\n<h3 id=\"1.-privacy-first-incrementality-methods\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"307-307\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Privacy-First_Incrementality_Methods\"><\/span>1. M\u00e9thodes d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 ax\u00e9es sur la confidentialit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nAvec le renforcement des r\u00e9glementations en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 et la suppression des cookies tiers, de nouvelles approches de tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9, ne reposant pas sur le suivi des utilisateurs, \u00e9mergent. Parmi celles-ci figurent des m\u00e9thodologies de g\u00e9o-exp\u00e9rimentation am\u00e9lior\u00e9es et des approches d&#039;apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9.\n<h3 id=\"2.-ai-powered-incrementality-analysis\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"311-311\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_AI-Powered_Incrementality_Analysis\"><\/span>2. Analyse d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 aliment\u00e9e par l&#039;IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes algorithmes d&#039;apprentissage automatique am\u00e9liorent les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 en :\n<ul data-source-line=\"314-318\">\n<li data-source-line=\"314-314\">Identifier les conceptions de tests optimales<\/li>\n<li data-source-line=\"315-315\">D\u00e9tection de mod\u00e8les dans des donn\u00e9es bruyantes<\/li>\n<li data-source-line=\"316-316\">Pr\u00e9dire l&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 sur les segments non test\u00e9s<\/li>\n<li data-source-line=\"317-318\">Automatiser l&#039;analyse et l&#039;interpr\u00e9tation des r\u00e9sultats<\/li>\n<\/ul>\n<h3 id=\"3.-integrated-measurement-frameworks\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"319-319\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Integrated_Measurement_Frameworks\"><\/span>3. Cadres de mesure int\u00e9gr\u00e9s<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nL&#039;avenir r\u00e9side dans des approches de mesure unifi\u00e9es combinant tests incr\u00e9mentaux, mod\u00e9lisation de l&#039;attribution et du mix marketing pour fournir une vision compl\u00e8te de l&#039;efficacit\u00e9 marketing. Comme le soulignent Gordon et al. (2019) dans leur \u00e9tude comparant les approches de mesure de Facebook, \u00ab\u00a0les informations les plus solides proviennent de la triangulation de plusieurs m\u00e9thodologies de mesure, chacune pr\u00e9sentant des atouts et des biais diff\u00e9rents.\u00a0\u00bb\n<h3 id=\"4.-real-time-incrementality-insights\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"325-325\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Real-Time_Incrementality_Insights\"><\/span>4. Informations sur l&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 en temps r\u00e9el<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\nLes progr\u00e8s en mati\u00e8re de traitement des donn\u00e9es et de conception exp\u00e9rimentale font passer les tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 d\u2019exp\u00e9riences p\u00e9riodiques \u00e0 des mesures d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 continues, en temps quasi r\u00e9el.\n<h2 id=\"conclusion%3A-elevating-your-attribution-with-incrementality-testing\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"329-329\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion_Elevating_Your_Attribution_with_Incrementality_Testing\"><\/span>Conclusion\u00a0: Am\u00e9liorer votre attribution gr\u00e2ce aux tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\nDans l&#039;\u00e9cosyst\u00e8me marketing complexe d&#039;aujourd&#039;hui, comprendre l&#039;impact r\u00e9el de vos efforts marketing est plus important \u2013 et plus complexe \u2013 que jamais. Les mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels fournissent des informations pr\u00e9cieuses, mais ne parviennent pas \u00e0 \u00e9tablir le lien de cause \u00e0 effet entre les activit\u00e9s marketing et les r\u00e9sultats commerciaux. Les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 comblent cette lacune en appliquant un plan exp\u00e9rimental scientifique \u00e0 la mesure marketing, vous permettant ainsi de r\u00e9pondre avec certitude \u00e0 la question\u00a0: \u00ab\u00a0Que se serait-il pass\u00e9 si nous n&#039;avions pas men\u00e9 cette activit\u00e9 marketing\u00a0?\u00a0\u00bb En int\u00e9grant les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 \u00e0 votre strat\u00e9gie de mesure, vous pouvez\u00a0:\n<ol data-source-line=\"337-341\">\n<li data-source-line=\"337-337\">Prendre des d\u00e9cisions d\u2019allocation budg\u00e9taire plus \u00e9clair\u00e9es en fonction d\u2019un impact causal prouv\u00e9<\/li>\n<li data-source-line=\"338-338\">Valider ou contester les r\u00e9sultats des mod\u00e8les d&#039;attribution<\/li>\n<li data-source-line=\"339-339\">Identifier les publics, les canaux et les campagnes qui g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9sultats v\u00e9ritablement progressifs<\/li>\n<li data-source-line=\"340-341\">D\u00e9veloppez une compr\u00e9hension plus pr\u00e9cise de l&#039;efficacit\u00e9 du marketing au sein de votre organisation<\/li>\n<\/ol>\nAlors que les r\u00e9glementations en mati\u00e8re de confidentialit\u00e9 se durcissent et que les m\u00e9thodes d&#039;attribution traditionnelles se heurtent \u00e0 des limites croissantes, les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 deviennent un \u00e9l\u00e9ment essentiel des cadres de mesure marketing sophistiqu\u00e9s. En ma\u00eetrisant cette approche d\u00e8s maintenant, vous serez bien plac\u00e9 pour maintenir vos capacit\u00e9s de mesure et votre avantage concurrentiel dans un avenir o\u00f9 la confidentialit\u00e9 est primordiale. Pr\u00eat \u00e0 faire passer votre attribution au niveau sup\u00e9rieur gr\u00e2ce aux tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9\u00a0?\u00a0<a href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Attrisight<\/a>\u00a0propose des solutions con\u00e7ues pour des mesures respectueuses de la vie priv\u00e9e qui r\u00e9pondent aux d\u00e9fis abord\u00e9s dans cet article. Explorez notre\u00a0<a href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/attribution-multi-touch-comprehension-du-parcours-client-complet\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">attribution multi-touch<\/a>\u00a0capacit\u00e9s et d\u00e9couvrez comment notre\u00a0<a href=\"https:\/\/attrisight.com\/fr\/confidentialite-dabord-marketing-attribution-equilibrage-insights-conformite\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">approche ax\u00e9e sur la confidentialit\u00e9<\/a>\u00a0peut vous aider \u00e0 mettre en \u0153uvre des tests d\u2019incr\u00e9mentalit\u00e9 efficaces.\n<h2 id=\"academic-references\" tabindex=\"-1\" data-source-line=\"346-346\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Academic_References\"><\/span>R\u00e9f\u00e9rences acad\u00e9miques<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ol data-source-line=\"348-361\">\n<li data-source-line=\"348-349\">\nBarajas, J., Akella, R., Holtan, M., et Flores, A. (2016). \u00ab\u00a0Conceptions exp\u00e9rimentales et estimation pour l&#039;attribution de publicit\u00e9 display en ligne sur les places de march\u00e9\u00a0\u00bb. Marketing Science, 35(3), 465-483.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"350-351\">\nBarajas, J., Bhamidipati, N., et Shanahan, J. (2021). \u00ab Tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 en publicit\u00e9 programmatique\u00a0: pr\u00e9cision accrue gr\u00e2ce aux conceptions en double aveugle. \u00bb Actes de la Web Conference 2021, 3053-3061.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"352-353\">\nGordon, BR, Zettelmeyer, F., Bhargava, N., et Chapsky, D. (2019). \u00ab Comparaison des approches de mesure de la publicit\u00e9\u00a0: donn\u00e9es issues d\u2019exp\u00e9riences de terrain \u00e0 grande \u00e9chelle chez Facebook. \u00bb Marketing Science, 38(2), 193-225.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"354-355\">\nJohnson, GA, Lewis, RA et Nubbemeyer, EI (2017). \u00ab\u00a0Publicit\u00e9s fant\u00f4mes\u00a0: am\u00e9liorer les aspects \u00e9conomiques de la mesure de l&#039;efficacit\u00e9 des publicit\u00e9s en ligne\u00a0\u00bb, Journal of Marketing Research, 54(6), 867-884.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"356-357\">\nLewis, RA et Rao, JM (2015). \u00ab\u00a0Les aspects \u00e9conomiques d\u00e9favorables de la mesure du rendement publicitaire\u00a0\u00bb, The Quarterly Journal of Economics, 130(4), 1941-1973.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"358-359\">\nLi, H., et Kannan, PK (2014). \u00ab\u00a0Attribution des conversions dans un environnement de marketing en ligne multicanal\u00a0: un mod\u00e8le empirique et une exp\u00e9rience de terrain\u00a0\u00bb, Journal of Marketing Research, 51(1), 40-56.\n<\/li>\n<li data-source-line=\"360-361\">\nBerman, R. (2018). \u00ab Au-del\u00e0 du dernier contact\u00a0: l\u2019attribution dans la publicit\u00e9 en ligne \u00bb, Marketing Science, 37(5), 771-792.\n<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans le paysage en constante \u00e9volution du marketing digital, mesurer pr\u00e9cis\u00e9ment l&#039;impact des actions marketing est devenu de plus en plus complexe. Les mod\u00e8les d&#039;attribution traditionnels, bien que pr\u00e9cieux, ne parviennent souvent pas \u00e0 donner une image fid\u00e8le de l&#039;efficacit\u00e9 marketing. C&#039;est l\u00e0 que les tests d&#039;incr\u00e9mentalit\u00e9 apparaissent comme une m\u00e9thodologie puissante qui va au-del\u00e0 de la corr\u00e9lation pour \u00e9tablir un lien de causalit\u00e9, aidant ainsi les marketeurs \u00e0 d\u00e9terminer\u2026<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":397,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-366","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-attribution"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Incrementality Testing: Taking Marketing Attribution to the Next Level - AttriSight<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Learn how incrementality testing establishes true marketing impact beyond traditional attribution models. 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