Conversions non-incrémentales
Typiquement 20 à 60% des conversions attribuées sont non-incrémentales, c'est-à-dire qu'elles auraient eu lieu sans la pub. Le ROAS plateforme est gonflé exactement de cette proportion.
Tests d'incrémentalité
Prouvez ce qui est vraiment incrémental dans votre marketing
Le ROAS déclaré par les plateformes inclut des conversions qui auraient eu lieu de toute façon. TrustData réalise des geo holdouts, time holdouts et platform lift tests pour isoler le vrai lift causal, puis recalibre automatiquement votre optimiseur budgétaire avec un iROAS réel.
L'écart d'incrémentalité
Le problème avec le ROAS déclaré par les plateformes
Chaque plateforme publicitaire revendique le crédit de chaque conversion qu'elle a pu influencer. Une campagne de retargeting Meta touche un client qui allait déjà acheter et compte le ROAS. La vraie question n'est pas "combien de conversions voyons-nous ?" mais "combien aurions-nous perdues si nous avions arrêté de dépenser ?"
Le facteur de calibration
TrustData mesure le ratio de vos vraies conversions incrémentales aux conversions revendiquées par la plateforme. Ce facteur (typiquement 0,3 à 0,8) corrige le modèle de revenus de votre optimiseur.
Pourquoi ça change les décisions budgétaires
Une campagne Meta avec ROAS déclaré 4,0 et facteur de calibration 0,45 a un iROAS réel de 1,8. Cela change si vous scalez, maintenez ou coupez, et modifie entièrement les recommandations de l'optimiseur.
Geo holdout
Geo holdout, la méthode de référence
Pausez les pubs dans un ensemble de régions test tout en les maintenant dans des régions de contrôle appariées. Le delta de conversions entre test et contrôle, ajusté des tendances pré-période, est le vrai lift incrémental.
Régions de contrôle appariées
Les régions test et contrôle sont sélectionnées pour être aussi similaires que possible en taux de conversion de base. TrustData utilise vos données de conversion régionales first-party pour l'appariement.
Contrefactuel par extrapolation de tendance
Le contrefactuel est construit par extrapolation de la tendance pré-période. Un test de permutation avec 1 000 permutations des labels test/contrôle fournit la p-value.
Sortie de calibration directe
Résultat : lift_pct, iROAS, p_value et calibration_factor = notre_iROAS / ROAS_déclaré_plateforme. Ce facteur est immédiatement appliqué à l'optimiseur budgétaire.
Time holdout
Time holdout, la plus simple à mettre en place
Pausez entièrement un canal pendant 2 à 4 semaines. Mesurez la chute de vos conversions first-party dédupliquées. Comparez à un contrefactuel Prophet construit sur les données pré-période.
Aucune donnée régionale requise
Les time holdouts fonctionnent avec n'importe quelle donnée de conversion first-party, sans ventilation régionale nécessaire. Idéal pour répondre à "ce canal est-il incrémental du tout ?"
Contrefactuel Prophet
TrustData ajuste un modèle de série temporelle Prophet sur vos données de conversion quotidiennes pré-période, prédit ce qui se serait passé pendant la pause, et compare la prédiction aux réels.
Robustesse saisonnière
Prophet tient compte de la saisonnalité hebdomadaire et des changements de tendance. En l'absence de Prophet, TrustData utilise une extrapolation linéaire avec calcul de significativité par test z.
Platform lift test
Platform lift test, le moins de friction
Utilisez Meta Conversion Lift ou Google Conversion Lift pour gérer la randomisation du holdout. TrustData mesure les résultats depuis vos données first-party dédupliquées (pas depuis ce que la plateforme rapporte) et calcule le taux d'escompte de leur lift revendiqué.
La plateforme gère le holdout
Meta et Google randomisent les audiences en groupes test et contrôle. Vous lancez le test normalement et TrustData lit vos résultats first-party pour les comparer aux déclarations de la plateforme.
Calibration depuis les données first-party
calibration_factor = notre_lift_mesuré / lift_revendiqué_plateforme. Ce ratio vous indique de combien escompter les revendications d'attribution de la plateforme pour ce type d'audience.
Aucune donnée géographique requise
Les platform lift tests fonctionnent au niveau audience, sans donnée de conversion régionale nécessaire. Idéal pour les e-commerçants sans tracking régional.
La boucle de rétroaction
La calibration alimente directement l'optimiseur budgétaire
Chaque test d'incrémentalité conclu met à jour le facteur de calibration iROAS de ce canal. L'optimiseur utilise automatiquement le vrai ROAS incrémental pour ses recommandations, sans saisie manuelle.
Mise à jour automatique de la calibration
Quand un test se conclut, TrustData met à jour le CalibrationFactor du canal et déclenche immédiatement une reconstruction des courbes de réponse et un nouveau cycle d'optimisation.
Modèle de décroissance temporelle
Les facteurs de calibration décroissent dans le temps : 50% de poids à 90 jours, 25% à 180 jours. L'optimiseur dégrade gracieusement vers non-calibré plutôt que de s'appuyer sur des données périmées.
Recommandations de re-test
Quand un facteur de calibration devient périmé (>90 jours), TrustData crée automatiquement une recommandation de faible urgence pour relancer un test. Les canaux non testés sont signalés dans l'UI de l'optimiseur.
Ce qui est inclus
Chaque composant du moteur de tests d'incrémentalité.
Geo holdout
Test de pause régionale avec contrefactuel par extrapolation de tendance et test de significativité par permutation. Nécessite des données de conversion first-party régionales.
Time holdout
Pause complète d'un canal pendant 2 à 4 semaines. Contrefactuel Prophet ou linéaire. Fonctionne avec toute série temporelle de conversions quotidiennes first-party.
Platform lift test
Lit les données des groupes test et contrôle Meta/Google. Compare à vos résultats first-party dédupliqués. calibration_factor = notre_lift / lift_plateforme.
Facteurs de calibration
Calibration iROAS par canal stockée avec score de confiance et date de mesure. Appliquée automatiquement aux modèles de courbes de réponse.
Décroissance temporelle
Le poids de la calibration décroît de 50% tous les 90 jours. L'optimiseur passe en douceur de calibré à non-calibré plutôt que de basculer brutalement.
Cascade ROI
ROI 1 (CA déclaré vs dépense) → ROI 2 (marge brute) → ROI 3 (net des coûts non-working) → ROI 4 (profit net incrémental avec calibration). S'arrête au niveau le plus élevé avec données disponibles.
Alertes calibration périmée
Vérification hebdomadaire des facteurs de calibration de plus de 90 jours. Crée automatiquement des cartes de recommandation de re-test. Canaux non testés signalés dans l'optimiseur.
Intégration optimiseur
Les tests conclus déclenchent une reconstruction automatique des courbes de réponse + un cycle d'optimisation budgétaire. Les canaux calibrés au iROAS reçoivent des recommandations matériellement différentes.
Questions fréquentes
Les réponses directes.
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