Ressources
Découvrez le livre, les livres blancs et les notes de fond sur les méthodes qui éclairent Kuwalyst.
Le livre
LivreMarketing Science in Python
Un guide pratique de l'inférence causale, des modèles de mix média, de la CLV, du pricing et de la prévision en Python, disponible en PDF personnalisé.
Obtenir le PDF gratuit →Livres blancs
Le plan média avec l'IA
Comment des systèmes agentiques construisent, surveillent et ajustent des plans média, et les garde-fous qui rattachent chaque chiffre aux preuves.
Bientôt disponibleFiches méthodes
L'adstock géométrique
La publicité peut continuer à produire des effets après sa diffusion. L'adstock géométrique modélise la part de l'impact de cette semaine qui subsiste la semaine suivante sous la forme d'une proportion fixe qui décroît au fil du temps.
6 min de lectureMéthodeLa part de voix excédentaire
L'excédent de part de voix compare la part d'une marque dans la publicité de sa catégorie à sa part dans les ventes. Un écart positif est généralement associé à une progression de la part de marché, tandis qu'un écart négatif est associé à un recul ; il aide donc à guider le niveau du budget de marque.
6 min de lectureMéthodeLa saturation de Hill
Un investissement supplémentaire produit souvent moins d'effet incrémental que les premières dépenses. La fonction de Hill modélise cette relation grâce à un point de demi-saturation et à une courbe qui décrit la vitesse à laquelle les retours augmentent puis plafonnent.
6 min de lectureMéthodeLe modèle de mix média bayésien
Un modèle de mix média estime la contribution de chaque canal aux ventes en tenant compte de la rémanence et de la saturation. Une approche bayésienne rend les hypothèses initiales explicites et fournit une fourchette de résultats plausibles plutôt qu'une estimation unique.
8 min de lectureMéthodeLe registre de benchmarks audités
Lorsqu'une marque a peu d'historique, un plan peut commencer à partir de benchmarks publiés. Le registre de Kuwalyst rattache chaque affirmation à son éditeur d'origine, l'audite et lui attribue un statut qui détermine si elle peut être utilisée.
7 min de lectureMéthodeLe ROAS incrémental marginal
Le ROAS incrémental marginal s'intéresse au retour du prochain euro dépensé. Il ne considère que les ventes qui n'auraient pas eu lieu autrement, plutôt que le retour moyen de l'ensemble des dépenses, ce qui permet de comparer les canaux plus utilement.
7 min de lectureMéthodeLes courbes de réponse
Une courbe de réponse estime ce que rapporte un canal selon différents niveaux de dépense, plutôt qu'au seul niveau actuel. Elle aide à anticiper le retour de la prochaine décision budgétaire, sans se limiter à un retour moyen.
6 min de lectureMéthodeLes expériences geo-lift
Une expérience geo-lift compare des régions où la publicité est suspendue à des régions comparables où elle se poursuit. Elle mesure l'effet incrémental lorsque le suivi individuel n'est pas possible et peut calibrer un modèle de mix média à partir de résultats observés.
8 min de lecture