Premiers Pas
L’incrémentalité cherche à répondre à une question que l’attribution ne peut pas trancher seule : qu’est-ce qui se serait passé si la campagne n’avait pas existé ? Autrement dit, elle tente d’estimer la part de résultats véritablement créée par la publicité, par opposition à ce qui se serait produit naturellement (trafic organique, achats de clients fidèles, saisonnalité, promotions). L’approche s’appuie sur une idée simple : comparer un groupe exposé à la publicité à un groupe similaire non exposé, puis mesurer la différence.
Cette démarche n’est pas nouvelle : avant le digital, des marques testaient déjà leurs investissements par régions ou par périodes. Le numérique a cependant permis de raffiner ces méthodes en créant des groupes de contrôle au niveau utilisateur, en suivant des événements business précis et en itérant plus rapidement. L’intérêt est double : protéger les budgets contre des dépenses qui n’ajoutent rien, et révéler où la publicité génère réellement de la valeur nette.
Un retailer qui observe un excellent ROAS en retargeting découvre, via un test avec groupe témoin, que 60 % des conversions auraient eu lieu sans pression publicitaire. Il réduit sa fréquence, allège ses coûts et réalloue vers l’acquisition froide.
L’incrémentalité peut intimider, pourtant ses fondations sont à la portée de toutes les équipes. Le point de départ consiste à formuler clairement une question simple : « Quelle part de nos ventes vient réellement de ce levier ? ». On définit ensuite un événement business sans ambiguïté (achat confirmé, lead qualifié, première commande, abonnement activé) et on choisit un périmètre de test suffisamment stable pour éviter les biais majeurs (pas de refonte de site en plein test, pas de changement de politique tarifaire).
Historiquement, les premières preuves d’effet publicitaire sont issues de comparaisons entre zones : une ville exposée, une ville témoin, puis un relevé des ventes. Le digital a étendu ce principe à l’échelle de l’utilisateur : certaines personnes sont volontairement exclues d’exposition pendant une période donnée (groupe témoin), tandis que d’autres sont éligibles à la campagne (groupe exposé). Ce design très simple permet de se rapprocher d’un raisonnement expérimental : si tout est égal par ailleurs, la différence observée reflète l’effet net de la publicité.
Pour bien débuter, il est utile d’adopter un ton pédagogique en interne : expliquer que l’incrémentalité ne cherche pas à sanctionner un canal, mais à repérer les endroits où l’argent travaille vraiment. Accepter que certains résultats soient « non incrémentaux » n’est pas un échec ; c’est une opportunité de mieux investir. Enfin, mieux vaut un test modeste et propre qu’une vaste expérimentation brouillée par trop de variables.
Ce chapitre propose un cadre pragmatique et universel, sans jargon statistique. Il explique comment débuter, quelles méthodes employer selon les contraintes, et comment traduire des résultats d’expériences en décisions opérationnelles. Le propos reste volontairement centré sur l’incrémentalité en tant que discipline autonome ; la complémentarité avec les autres approches sera abordée ultérieurement, sans être nécessaire pour comprendre la logique.