Analyse expert · Révisée le 22.08.2026

Incrémentalité : estimer ce qui n’aurait pas eu lieu sans l’action.

DÉCISION SOUTENUEChoisir la méthode minimale capable de produire un contrefactuel compatible avec le grain, le mécanisme, le délai et le risque de la décision.

Statut pédagogique

Niveau pédagogique documenté

Méthode et sources vérifiées ; résultats empiriques de la source non reproduits. Cette page n’établit ni performance observée, ni effet causal démontré, ni validation scientifique complète.

Affirmations couvertes
Partiel · 2 affirmations reliées à une source.
Reproduction de la source
Partielle · les résultats empiriques ne sont pas reproduits.
Artefacts contrôlés
7 vérifiés.
Éléments non fournis
jeu de données, dictionnaire, exécution R, revue SPSS, revue SAS : leur absence est documentée, elle n’est pas comblée.

Preuves directement vérifiables

Sources primaires pour contrôler les affirmations clés.

  1. Lewis et Rao (2015), Quarterly Journal of Economics (ouvre un nouvel onglet)

    Puissance et limites économiques des expériences publicitaires.

  2. Holland (1986), Statistics and Causal Inference (ouvre un nouvel onglet)

    Cadre causal et distinction entre association et effet.

Ce qu’il faut distinguer

Trois conditions avant tout calcul.

01

Estimand avant méthode

Définir résultat, population, traitement, comparateur et horizon. « Mesurer l’impact » est insuffisant : effet moyen sur les exposables, effet du budget national et effet sur nouveaux clients sont trois quantités différentes.

02

Absence d’action crédible

Une tendance avant-après n’est un contrefactuel que si rien d’autre ne modifie le résultat. La saisonnalité, la sélection des exposés et les campagnes simultanées doivent être neutralisées ou modélisées.

03

Usage limité par la preuve

Un test local peut autoriser un déploiement similaire, mais pas nécessairement une allocation annuelle. L’extrapolation doit être séparée de l’identification.

Méthode

Construire une mesure qui autorise une décision

  1. 01Écrire le contrefactuel

    Décrire concrètement ce qui se passe pour l’unité sans action : aucun message, budget habituel, prix précédent ou autre canal.

  2. 02Choisir l’unité d’assignation

    Individu, magasin, zone ou période selon le risque de contamination et le niveau d’exécution.

  3. 03Dimensionner l’incertitude

    Calculer l’effet minimal détectable et vérifier que la décision reste utile même si l’intervalle est large.

  4. 04Préenregistrer l’usage

    Fixer métrique, exclusions, durée, analyse et règle de décision avant d’observer les résultats.

ÉLÉMENT ORIGINAL

La matrice des contrefactuels

Quatre familles de méthodes sont comparées sur ce qu’elles identifient, leurs hypothèses et les décisions qu’elles peuvent réellement soutenir.

MéthodeGrainContrefactuelIdentificationDécision adaptée
Test individuelIndividuRandomiséTrès forteActivation ciblée
Test géographiqueZoneZones comparablesForteMédia agrégé
Différences de différencesUnité × tempsTendances parallèlesConditionnellePrix ou canal
Contrôle synthétiqueMarchéCombinaison de témoinsConditionnelleDéploiement local
MMMSemaine / zoneStructure modéliséeDépend du modèlePortefeuille annuel
Le meilleur choix n’est pas la méthode la plus sophistiquée.

C’est celle dont le contrefactuel, le grain et l’horizon correspondent à la décision réelle.

CSVTélécharger la matrice
EXEMPLE ILLUSTRATIF · DONNÉES SIMULÉES

Un ROAS attribué de 4 pour un ROAS incrémental de 1,3

01 · SITUATION

Une campagne dépense 100 000 € et la plateforme attribue 400 000 € de ventes. Un groupe comparable non exposé aurait généré 270 000 € sur la même population.

02 · CALCUL

Ventes incrémentales : 400 000 − 270 000 = 130 000 €. ROAS incrémental : 1,3. Avec 45 % de marge brute, la contribution avant coûts créatifs n’est que 58 500 €, inférieure à la dépense.

03 · DÉCISION

La campagne capte des ventes existantes. Réduire ou redéfinir la cible plutôt que l’amplifier sur la base du ROAS attribué.

Conditions d’acceptation

Ce qui doit être vrai pour agir.

  1. 01

    Population, traitement, résultat, comparateur et horizon sont écrits.

  2. 02

    La méthode traite explicitement sélection, contamination et changements simultanés.

  3. 03

    L’intervalle d’incertitude est converti en décision économique.

  4. 04

    L’extrapolation au-delà du test est documentée séparément.

Limites

Ce que cette analyse ne prouve pas.

  • Une expérience mal exécutée peut être moins crédible qu’une bonne quasi-expérience.
  • Les effets rares ou faibles exigent des échantillons parfois incompatibles avec le calendrier.
  • L’effet moyen peut masquer une hétérogénéité importante entre segments ou zones.

Références

Travaux mobilisés.

  1. Imbens, G. W. & Rubin, D. B. (2015), Causal Inference.
  2. Kohavi, R., Tang, D. & Xu, Y. (2020), Trustworthy Online Controlled Experiments.
  3. Gordon, B. R. et al. (2019), Marketing Science.