Plus des trois quarts des innovations lancées en Europe échouent avant la fin de leur première année d’existence, dixit Nielsen. Est-ce une fatalité, une composante du risque que doivent nécessairement prendre les marques ? Certainement pas, affirme Luc Milbergue, président du groupe Stratégir, qui vient de dévoiler une nouvelle suite d’approches intitulée Market Shaker, en collaboration avec Ekimetrics.
Il nous expose ici les grandes lignes de cette nouvelle génération de tests de potentiel, ayant vocation à réduire ce risque en s’appuyant sur la synergie des études de marché et du data analytics.
MRNews : Est-ce que le faible taux de succès des innovations ne pointe pas du doigt une possible limite des outils d’études dédiés à l’innovation ?
Luc Milbergue : Je crois qu’il serait injuste de rejeter la responsabilité de ce taux d’échec sur les études ! Et en même temps, je pense que l’on ne peut pas ne pas se poser de questions. Est-ce que les études ne peuvent pas aider à faire mieux ? Est-ce qu’il n’y a pas lieu de mieux prendre en compte les évolutions considérables qui se sont produites ces dix ou même quinze dernières années ? C’est en tout cas la posture intellectuelle qui nous a guidés pour élaborer la nouvelle approche sur laquelle nous travaillons depuis plus de deux ans avec Ekimetrics et que nous lançons aujourd’hui, Market Shaker.
Quels sont les grands facteurs de changements qui, selon vous, doivent impérativement être intégrés dans les approches études sur les lancements de produits ?
Je crois qu’il faut tenir compte de deux grandes séries de changements majeurs. La première est celle que connaissent nos clients, qu’ils soient industriels ou distributeurs. Cela renvoie à des choses bien connues : d’une part un phénomène de globalisation des marchés, d’autre part la digitalisation au sens très large du terme. Le fait est que ce changement de contexte soulève des défis considérables pour les équipes marketing, une couche de complexité particulière étant apportée par une double fragmentation : celles des médias, mais aussi celle du retail. Ce sont des enjeux très concrets. Pour simplifier, le marketing d’hier s’élaborait avec une concentration des budgets sur quelques médias hyperpuissants. Digitalisation oblige, on ne peut plus raisonner ainsi. Et du fait là encore de cette digitalisation et de la globalisation des marchés, il faut tenir compte d’une plus grande variété des circuits d’achat. Le monde a donc changé. Mais le monde des études aussi ! Celui qui se serait absenté de la scène des études depuis une dizaine d’années serait sans doute complètement perdu aujourd’hui…
C’est l’explosion de l’usage d’internet ?
Le recours de plus en plus fréquent au online en est en effet une composante. Mais il faut ajouter à cela un certain nombre d’apports qui, progressivement, changent considérablement la donne. Je pense notamment à l’essor de l’économie comportementale et des neurosciences. Un autre élément majeur est la montée en puissance du big data et du data analytics qui interfèrent de plus en plus avec les études ad hoc. Notre cheminement intellectuel est que ces changements doivent être intégrés dans les études associées à l’innovation, et en particulier dans les concept use test et les tests de potentiel. Ceux-ci n’ont finalement que peu évolué au regard des changements que nous avons évoqués.
Quelles sont les limitations que vous avez voulu adresser ?
Deux points me semblent particulièrement importants. La première limite des outils les plus répandus est de ne pas prendre en compte la réalité de ce qui se passe en linéaire, dans les espaces de vente. Cela fait partie de nos convictions majeures. Comme nous, les produits ont deux vies, une vie privée et une vie publique . Pour réussir sa vie, tout comme nous , un produit doit réussir ses deux vies. Il doit réussir sa vie « intime », sa vie privée, auprès des consommateurs, en situation d’usage. Mais en amont de cela, il doit réussir sa vie publique, et convaincre le consommateur lorsqu’il est placé en situation concurrentielle, en linéaire donc. C’est là que se joue une très grande partie de la réussite – ou de l’échec – des innovations. Quelle est la capacité du nouveau produit à émerger en linéaire et à véhiculer son positionnement, en effet de masse , face à ses concurrents . La seconde limitation vient de la digitalisation et des effets de fragmentation que nous avons évoqués. Les outils classiques ne sont pas assez souples pour en tenir compte.
Quelles sont donc les grandes innovations apportées via votre nouvelle approche Market Shaker ? Comment avez-vous essayé de repousser ces limites que vous venez d’évoquer ?
Nous sommes tout d’abord restés fidèles à un principe déjà présent dans notre précédente génération d’outil, Bridge. Market Shaker est un Concept Use Test, mais que nous faisons précéder par un diagnostic de la performance du produit en linéaire, pour intégrer la vie publique , c‘est une dimension majeure dans l’échec de bon nombre de nouveaux produits . Nous sommes en réalité très peu d’instituts à proposer cette prise en compte de la vie shopper. Nous sommes cependant allés plus loin en intégrant la possibilité de décliner ce diagnostic en fonction des habitudes d’achat du consommateur. En d’autres termes, si un consommateur donné a l’habitude d’acheter son shampoing en hypermarché ou en circuit sélectif, nous allons pouvoir l’exposer à l’environnement auquel il est habitué .
C’est une réponse à cette fragmentation des modes d’achat que vous évoquiez ?
Absolument. C’est une donnée extrêmement importante pour certaines catégories de produits, avec des modes de distribution qui peuvent être très différents selon les pays, par exemple entre l’Europe du Nord et celle du Sud.
Il y a une plus forte prise en compte des spécificités locales, mais aussi individuelles ?
Tout à fait. La seconde grande nouveauté majeure est que nous sommes passés d’une logique de macro-modélisation – où l’on raisonne donc avec des moyennes – à un principe de micro-modélisation. Ce changement, auquel nous avons procédé en nous appuyant sur l’expertise d’Interstat, n’est pas anodin. Cela nous permet d’obtenir une modélisation beaucoup plus fine, qui tient compte en particulier du poids des différents consommateurs, et aussi de leur sensibilité aux différentes variables du mix.
Quels sont les apports de la couche « Data Analytics » que vous avez intégré avec Ekimetrics ?
Ils portent sur deux composantes. Une de nos convictions est qu’il faut avoir une approche holistique de l’innovation. En clair, l’idée est que pour améliorer le taux de succès des innovations, il ne faut pas s’intéresser aux innovations une à une, produit par produit, mais avoir une vision de l’ensemble de catégorie. C’est ce que permet la synergie avec Ekimetrics, qui par sa capacité à modéliser les catégories de manière globale permet de comprendre les principaux drivers du marché considéré, avec le niveau de sensibilité aux différents paramètres (prix, communication, promotion,…). Selon les cas, il est donc possible d’intégrer ce module dans le processus, ou bien d’intégrer dans l’étude ad hoc quelques composantes clés de cette modélisation du marché.
En parallèle du Concept Use Test, vous intégrez donc les règles de fonctionnement propres à la catégorie considérée …
C’est bien cela. Le second module fait également appel à l’expertise de base d’Ekimetrics, le mix modeling c’est-à-dire la capacité à analyser le ROI de l’ensemble des actions publi-promotionnelles d’une marque ou d’un produit. Cette expertise nous permet de mieux simuler les différents plans marketing envisagés.
Vous avez parlé en début d’entretien d’une suite d’approches sur l’innovation, quels sont en dehors de votre test de potentiel Market Shaker les autres outils que vous proposez ?
Toutes les innovations ne passent pas au crible d’un test de potentiel pour des raisons évidentes de budget. Nous avons conçu une approche plus légère– la version ‘Essentials’ -, qui n’intègre pas la modélisation des plans marketing que nous avons évoquée, mais qui fournit cependant une estimation de volumes hors plans publi-promotionnels. Cette approche est particulièrement adaptée à des cas d’innovations à moindre enjeu ou lorsque les budgets ne permettent pas la réalisation d’un test de potentiel complet. Avec cette même logique nous avons également décliné une offre online.
Derrière cela, quels sont les bénéfices pour les clients ? Une plus grande fiabilité dans l’estimation des performances des innovations ?
Tout à fait. Tous les aspects que nous venons d’évoquer convergent en ce sens. Tout d’abord avec la prise en compte de ce qui se passe dans les linéaires, ce qui est extrêmement important pour la performance d’un produit. Mais aussi par l’apport du data analytics en prenant mieux en compte la spécificité des catégories et les niveaux de ROI selon les outils publi-promotionnels mis en œuvre , qui sont très variables d’un marché à l’autre. Mais je rajouterais également un aspect important, qui est la notion de flexibilité. Nous l’avons dit, le monde a changé, et les entreprises doivent composer avec une plus forte hétérogénéité des profils consommateurs, avec les conséquences qui en découlent quant aux circuits de distribution et aux enjeux médias. Notre approche a été conçue avec la volonté de prendre en compte de façon très fine cette géométrie variable des réalités marchés et des plans d’action marketing.
Dans le futur, prévoyez d’autres prolongements encore autour de votre nouvelle approche ?
Nous sommes en train de finaliser d’autres modules en effet, notamment sur des enjeux de test de packaging, d’étude d’implantation, et également de screening de concepts. Mais au-delà de ces outils, nous proposons également à nos clients de les accompagner dans la gestion globale de leur politique d’innovation, en les aidant à structurer un hub dédié à ces enjeux. Dans ce cadre-là, on sort d’une logique d’intervention au cas par cas, ou les innovations sont étudiées une par une, pour apporter une véritable aide à la gestion et l’optimisation de leur portefeuille d’innovation dans la durée.
POUR ACTION
• Echanger avec l’interviewé(e) : @ Luc Milbergue
