MMM vs MTA vs Control Group
Marketing Mix Modeling (MMM), Attribution Multi-Touch (MTA), Control Group
Comparatif des 3 méthodes d’analyse marketing
La plateforme offre à date le MTA (Adloop et (pour l'instant) Mix) et le Control Group (Segmentation CAX), mais pas (encore) de MMM. Voici les avantages/inconvénients de chaque méthode :
Critère
Marketing Mix Modeling (MMM)
Attribution Multi-Touch (MTA) (Adloop)
Expérimentation avec Control Group (Control Group feature)
Objectif principal
Analyser l’impact global des canaux marketing sur les ventes
Mesurer précisément l’impact des points de contact sur la conversion
Isoler l’effet causal des actions marketing
Granularité
Macro (analyse par canal)
Micro (analyse par utilisateur/session) et Macro (analyse par canal)
Micro et Macro (analyse par cohorte)
Données utilisées
Agrégées (historique des dépenses médias et ventes)
Données utilisateurs individuelles (clics, impressions, conversions) et aggrégées (platesformes)
Données utilisateurs individuelles segmentées (groupe exposé vs groupe témoin)
Délais d'analyse
Long (besoin de mois/années de données)
Quasi instantané
Temps défini (durée de l’expérimentation)
Utilisation en temps réel
❌ Impossible
✅ Oui (données live)
✅ Oui (données live)
Précision de l'analyse
❌ Faible précision (corrélations, peu d’effets directs)
✅ Très précis (analyse des touchpoints réels)
✅ Très précis (effet direct des campagnes)
Capacité à mesurer de nouveaux canaux
❌ Difficile (besoin d’historique)
✅ Facile (intégration immédiate)
✅ Facile (testable sur un segment) mais limité aux destinations CAX
Impact de la fin des cookies tiers
✅ Aucun impact (ne dépend pas des données utilisateurs)
❌ Impact fort en théorie mais en pratique : ✅ Impact limité avec le système Adloop utilisant les données des plateformes ✅ First party tracking pour l'on-site
✅ Aucun impact (test sur groupes anonymisés)
Difficulté de mise en place
❌ Souvent Complexe (besoin d'une agence ou d'un data scientist et de modélisation avancée)
✅ Relativement simple avec Adloop Et sera de plus en plus simple en 2025
✅ Simple avec segmentation CAX
Coût
❌ Élevé (modèles personnalisés et expertise requise)
✅ ROI très intéressant
✅ Inclut avec la segmentation
Capacité à justifier la causalité
❌ Faible (corrélations, biais possibles)
❌ Moyenne (difficile d’isoler un seul facteur)
✅ Forte (comparaison directe groupes exposés vs témoins)
Capacité d'optimisation budgétaire
✅ Bonne pour les décisions macro (TV, radio, digital)
✅ Excellente pour l'optimisation des campagnes digitales
❌ Limité à des tests ponctuels
Idéal pour
Gros budgets et besoin de vision long terme
E-commerce, SaaS, retail digitalisé
Tests de nouvelles stratégies, preuves indéniables de performance
Moins adapté pour
Campagnes digitales en temps réel, optimisation rapide
Stratégies offline non trackée (ex: panneau publicictaire), budget TV/radio (exception future connecteur Realytics)
Stratégies de marketing récurrentes (pas d'analyse continue généralement
Comment répondre à un contact qui parle de MMM ?
"Le MMM est à la mode, mais il a des limites importantes." → Il est lent, coûteux et peu précis sur les actions individuelles, ce qui le rend inefficace pour optimiser des campagnes digitales en temps réel.
"Le MMM n’est pas toujours adapté aux décisions opérationnelles." → Il donne une vue historique et globale, mais ne permet pas d’optimiser en temps réel, contrairement au MTA.
"Les approches MTA et Control Group sont complémentaires et bien plus actionnables." → MTA (Adloop) permet une analyse précise des touchpoints pour optimiser la performance des campagnes digitales en continu. Par ailleurs, le modèle Data Driven proposé sur Adloop offre l'avantage de mesurer finement l'attribution au regard du taux d'engagement des utilisateurs. → Les tests Control Group permettent de prouver scientifiquement l’impact d’une action marketing avant d’y investir plus.
"Le MMM n’est pas magique, il est basé sur des hypothèses et des modèles statistiques complexes." → Contrairement à un test control group qui mesure un impact réel, le MMM est une estimation avec des marges d’erreur et des hypothèses discutables.
"Notre plateforme permet d’adopter une approche hybride qui couvre mieux les besoins réels des annonceurs." → MTA + Control Group offrent la précision et la flexibilité nécessaires pour prendre des décisions rapides et optimiser les campagnes efficacement.
"Jamais de MMM sur notre plateforme ? " → Nous ne nous interdisons pas d'offrir à l'avenir une vue MMM, mais nous orientons pour l'instant nos effort sur le développement des recos et possibilités du MTA qui offrira énormément de valeur à nos clients. Le MMM seul n'est pas suffisant pour nos clients, en revanche dans certains cas il peut être complémentaire, c'est pourquoi nous n'écartons pas totalement le MMM pour l'avenir. Nous pensons juste qu'il y a plus malin à faire que de faire du MMM basique.
Conclusion
✅ MTA (Adloop) et Expérimentation (Control Group) sont des solutions modernes, précises et actionnables. ❌ Le MMM est une bonne approche macro mais a des limites importantes (lenteur, coûts, manque de précision sur l’individu). 🎯 La plateforme couvre déjà les besoins critiques des annonceurs tout en étant plus agile et efficace.
English version
Comparison of the 3 Marketing Analysis Methods
The platform currently offers MTA (Adloop and (for now) Mix) and Control Group (Segmentation CAX), but not (yet) MMM. Here are the advantages/disadvantages of each method:
Criteria
Marketing Mix Modeling (MMM)
Multi-Touch Attribution (MTA) (Adloop)
Experimentation with Control Group (Control Group feature)
Main Objective
Analyze the overall impact of marketing channels on sales
Precisely measure the impact of touchpoints on conversion
Isolate the causal effect of marketing actions
Granularity
Macro (channel-level analysis)
Micro (user/session-level analysis) and Macro (channel-level analysis)
Micro and Macro (cohort-based analysis)
Data Used
Aggregated (historical media spend and sales)
Individual user data (clicks, impressions, conversions) and aggregated data (platforms)
Segmented individual user data (exposed group vs. control group)
Analysis Timeframe
Long (requires months/years of data)
Near-instant
Predefined time (duration of the experiment)
Real-Time Usability
❌ Not possible
✅ Yes (live data)
✅ Yes (live data)
Analysis Accuracy
❌ Low accuracy (correlations, few direct effects)
✅ Very precise (real touchpoint analysis)
✅ Very precise (direct campaign effect)
Ability to Measure New Channels
❌ Difficult (requires historical data)
✅ Easy (immediate integration)
✅ Easy (testable on a segment) but limited to CAX destinations
Impact of the End of Third-Party Cookies
✅ No impact (does not rely on user data)
❌ High impact in theory, but in practice: ✅ Limited impact with Adloop’s platform-based data ✅ First-party tracking for on-site analysis
✅ No impact (tests on anonymized groups)
Implementation Difficulty
❌ Often complex (requires an agency or data scientist and advanced modeling)
✅ Relatively simple with Adloop and will become even simpler in 2025
✅ Simple with CAX segmentation
Cost
❌ High (custom models and expert knowledge required)
✅ Very attractive ROI
✅ Included with segmentation
Ability to Prove Causality
❌ Low (correlations, potential biases)
❌ Medium (difficult to isolate a single factor)
✅ High (direct comparison between exposed and control groups)
Budget Optimization Capabilities
✅ Good for macro decisions (TV, radio, digital)
✅ Excellent for digital campaign optimization
❌ Limited to specific test cases
Best For
Large budgets and long-term strategic vision
E-commerce, SaaS, digital retail
Testing new strategies, undeniable proof of performance
Less Suitable For
Real-time digital campaign optimization
Offline strategies that are not trackable (e.g., billboards), TV/radio budgets (future exception: Realytics connector)
Recurring marketing strategies (usually lacks continuous analysis)
How to Respond to a Prospect Asking About MMM?
"MMM is trendy, but it has significant limitations." → It is slow, expensive, and lacks precision at the individual level, making it ineffective for real-time digital campaign optimization.
"MMM is not always suitable for operational decisions." → It provides a historical and global view but does not allow for real-time optimization, unlike MTA.
"MTA and Control Group approaches are complementary and much more actionable." → MTA (Adloop) allows for a precise touchpoint analysis to continuously optimize digital campaign performance. Additionally, the Data-Driven model in Adloop finely measures attribution based on user engagement rates. → Control Group testing scientifically proves the impact of a marketing action before investing more in it.
"MMM is not magic; it is based on complex assumptions and statistical models." → Unlike a control group test, which measures a real impact, MMM is just an estimate with margins of error and questionable assumptions.
"Our platform provides a hybrid approach that better meets advertisers' real needs." → MTA + Control Group offer the precision and flexibility needed to make fast decisions and optimize campaigns efficiently.
"No MMM on our platform ever?" → We are not ruling out offering an MMM view in the future, but for now, we are focusing our efforts on enhancing MTA recommendations and capabilities, which will bring tremendous value to our clients. MMM alone is not enough for our customers, but in some cases it can be complementary, which is why we are not totally ruling out MMM for the future. We just think that there are smarter things to do than basic MMM.
Conclusion
✅ MTA (Adloop) and Experimentation (Control Group) are modern, precise, and actionable solutions. ❌ MMM is a good macro approach but has major limitations (slow, costly, lacks precision at the individual level). 🎯 The platform already covers advertisers' critical needs while being more agile and effective.
This version ensures clarity and makes it easier for your teams to argue why MTA and Control Group testing are superior for digital marketing decisions compared to MMM. 🚀
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