Ce que chaque levier rapporte vraiment
Un modèle bayésien mesure la contribution incrémentale de chaque levier et de chaque plateforme, média payant comme actions non média. Vous obtenez un ROAS indépendant du dernier clic et des cookies.
Mesurez le vrai ROAS de vos médias avec le Marketing Mix Modeling nouvelle génération
Sachez ce que chaque canal rapporte vraiment, et testez le prochain arbitrage avant de l’engager. Vos sources connectées, vos modèles MMM à jour, vos décisions budgétaires au même endroit.
Contribution dans le temps
Par jour- Baseline
- TV
- Social
- SEA
- Influence
Graphique illustratif. Données d’exemple.
40+connecteurs natifs
API des régies, data warehouses, imports Excel et Google Sheets.
4cadences de mise à jour
De l’annuel au mensuel, vous choisissez.
1 + 1Marketing Scientist et Data Scientist
Inclus pour chaque compte.
Quatre questions, quatre réponses dans la plateforme
Où mettre le prochain euro
Les courbes de saturation montrent à partir de quel montant un levier commence à rendre moins. Le ROAS marginal et le simulateur vous permettent de tester une réallocation avant de l’engager.
Comment piloter au quotidien
L’attribution calibrée applique les résultats du modèle à vos données d’attribution, jusqu’au niveau campagne, tous les jours. Un module optionnel pour les comptes mis à jour chaque mois.
Ce que veulent dire vos résultats
mediaAI répond à vos questions en langage naturel, uniquement à partir de vos données. Vous lui demandez une recommandation de mix, il l’argumente.
De la collecte à la recommandation, cinq étapes
- Étape 1
Collecter
La collecte des données est l’étape la plus longue d’un MMM, et celle qui freine le plus d’annonceurs. mediaROI l’a industrialisée : après un kickoff qui fixe le périmètre et la data checklist, les données arrivent via nos connecteurs natifs (plateformes média, data warehouses, fichiers) ou via le MCP mediaROI, qui va les chercher là où elles se trouvent. La plateforme détecte les écarts, les trous et les incohérences, et les signale avant qu’ils n’atteignent le modèle.
- Étape 2
Modéliser
mediaROI entraîne un modèle économétrique bayésien propre à votre marque, votre marché et vos canaux. Le moteur repose sur un standard open source, enrichi d’une couche métier propriétaire (priors, saisonnalité, rémanence, promotions). L’entraînement est automatisé : la plateforme détecte les anomalies, un marketing scientist mediaROI valide les résultats.
- Étape 3
Analyser
Les résultats se lisent directement dans la plateforme : contribution de chaque canal aux ventes, ROAS et mROAS, courbes de saturation, poids de la baseline et des facteurs externes. Vous voyez où vous êtes sous-investi, où vous saturez, et ce que le média a réellement apporté.
- Étape 4
Simuler
Le simulateur de budget vous permet de tester vos hypothèses : même budget mieux réparti, budget en hausse ou en baisse, ou budget minimum pour atteindre un objectif. Chaque scénario donne une projection de résultat, canal par canal, avec le niveau de saturation associé.
- Étape 5
Recommander
En option, l’équipe mediaROI vous accompagne pour transformer ces scénarios en recommandations actionables et les défendre en interne.
Les quatre briques de la plateforme mediaROI
Connecteurs
40+ connecteurs natifs pour vos régies et data warehouses, plus Excel et Google Sheets. Les API se rechargent chaque nuit.
Voir les connecteurs →Simulateur
Testez une réallocation avant de l’engager : chiffre d’affaires, ROI, saturations et comparaison des mix.
Voir le simulateur →mediaAI
Un agent qui connaît vos données, le contexte média et vos questions précédentes, et qui argumente ses réponses.
Voir mediaAI →MCP et agents IA
Votre propre assistant IA interroge vos résultats mediaROI en langage naturel, sans venir chercher vos données.
Voir le MCP →Méthodologie
Marketing Mix Modeling, attribution calibrée et incrémentalité : la méthode de mesure sur laquelle repose la plateforme, modèle et diagnostics à l’appui.
Voir la méthodologie →Trois façons de travailler avec nous
Vous voulez savoir ce que vos médias rapportent
Nous prenons le projet de bout en bout : collecte, modélisation, restitution et recommandations. Vos équipes, votre direction et votre agence partagent les mêmes chiffres.
Vous avez déjà un MMM, il vous manque l’outil pour l’exploiter
Vous entraînez vos modèles, vous les importez dans la plateforme : vos équipes marketing lisent les résultats, testent les budgets dans le simulateur et questionnent mediaAI.
Vous opérez la mesure pour vos clients
La plateforme porte vos projets de mesure sous votre marque : collecte, modèles, restitution et simulateur pour chacun de vos clients, avec des accès séparés par compte.
Faut-il une équipe data pour utiliser mediaROI ?
Non. La plateforme est faite pour les équipes marketing, accompagnées par un Marketing Scientist et un Data Scientist mediaROI. Une équipe data peut aller plus loin dans le paramétrage, l’entraînement et l’accès API ou MCP.
Combien de temps avant les premiers résultats ?
Cela dépend surtout de la disponibilité de vos données. Pour accélérer cette étape, nous avons développé 40+ connecteurs API natifs vers vos plateformes média, analytics et CRM. Une fois la collecte validée, la modélisation et la restitution prennent quelques semaines, contre plusieurs mois pour un MMM classique.
Sur quel modèle tournent vos MMM ?
Sur un modèle bayésien open source. Son code est public et le paramétrage appliqué à vos données est visible dans la plateforme.
Est-ce que cela remplace mon outil d’attribution ?
Non. Le MMM mesure la performance réelle des leviers ; votre outil d’attribution reste utile pour l’optimisation intra-canal. L’attribution calibrée fait le pont entre les deux.
Découvrez la plateforme
30 minutes pour parcourir un modèle complet et poser vos questions