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Research & Evidence

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40 résultats
  1. MSC-P-001Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?Science de la décision↗
  2. MSC-P-002Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?Mesure marketing↗
  3. MSC-P-003Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?Science de la décision↗
  4. MSC-P-004Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?Science de la décision↗
  5. MSC-P-005Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?Études de marché↗
  6. MSC-P-006Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?Études de marché↗
  7. MSC-P-007Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?Études de marché↗
  8. MSC-P-009ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?Études de marché↗
  9. MSC-P-010Quand faut-il mener une expérience marketing ?Mesure marketing↗
  10. MSC-P-011Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?Mesure marketing↗
  11. MSC-P-012De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?Science de la décision↗
  12. MSC-P-013Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?Mesure marketing↗
  13. MSC-P-017Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?Mesure marketing↗
  14. MSC-P-018Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?Modèles marketing↗
  15. MSC-P-019Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?Modèles marketing↗
  16. MSC-P-022Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?Science des prix↗
  17. MSC-P-026Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?Science client↗
  18. MSC-P-029Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?Science client↗
  19. MSC-P-027TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?Études de marché↗
  20. MSC-H-001Mesure et causalité : comment établir un effet marketing ?Mesure marketing↗
  21. MSC-H-002Modèles de réponse marketing : forme, délai et saturationModèles marketing↗
  22. MSC-H-003Science des prix : relier prix, demande et contributionScience des prix↗
  23. MSC-H-004Science client et choix : comportement, valeur et hétérogénéitéScience client↗
  24. MSC-H-005Science de la mesure : construire des indicateurs validesÉtudes de marché↗
  25. MSC-H-006Méthodes statistiques de décision : choisir, quantifier, validerScience de la décision↗
  26. MSC-P-008Comment valider une échelle de mesure marketing ?Études de marché↗
  27. MSC-P-014Comment concevoir une expérience géographique marketing ?Mesure marketing↗
  28. MSC-P-015Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?Mesure marketing↗
  29. MSC-P-020Comment traiter l’endogénéité du prix ?Science des prix↗
  30. MSC-P-021Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?Modèles marketing↗
  31. MSC-P-023Comment estimer une fonction de demande ?Science des prix↗
  32. MSC-P-024Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?Science des prix↗
  33. MSC-P-028Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?Science client↗
  34. MSC-P-030Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?Science client↗
  35. MSC-P-031Comment construire une segmentation client utile ?Science client↗
  36. MSC-P-032Comment tester la stabilité d’une segmentation ?Science client↗
  37. MSC-P-033Comment valider une prévision marketing ?Science de la décision↗
  38. MSC-P-034Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?Science de la décision↗
  39. MSC-P-035Comment modéliser saturation et adstock ?Modèles marketing↗
  40. MSC-P-039Quel test statistique choisir ?Science de la décision↗

Research & Evidence · Comprendre en pratiquant.

Des outils pour analyser,
comprendre et décider en marketing

Pour les responsables marketing et les équipes data/insights en entreprise.

Un laboratoire public consacré aux méthodes, aux données et aux preuves qui éclairent les décisions marketing.

Explorer les méthodes ↘Voir les datasets →
01 Hypothèses explicites02 Données téléchargeables03 Limites explicites
Trois parcours 01 / 04

Choisissez votre point d’entrée.

Le laboratoire sépare l’apprentissage d’une méthode, sa reproduction et l’usage décisionnel de ses résultats.

01

Comprendre

Partir d’une question, comparer les méthodes et identifier leurs hypothèses.

Explorer les territoires →02

Reproduire

Inspecter les données, refaire le calcul et confronter le résultat de référence.

Accéder aux datasets →03

Décider

Distinguer ce que le résultat autorise de ce qu’il ne permet pas de conclure.

Voir les dossiers vérifiés →
Notre contrat de preuve

De la question à la décision

Une méthode n’a de valeur que si elle peut être comprise, reproduite et contestée.

Le laboratoire adopte un protocole unique pour ses dossiers de référence. Il montre ce que les données permettent d’établir — et ce qu’elles ne permettent pas de conclure.

Voir les dossiers phares ↓
  1. 01Question
  2. 02Hypothèses
  3. 03Données
  4. 04Modèle
  5. 05Calcul
  6. 06Incertitude
  7. 07Limites
  8. 08Décision
Territoires scientifiques 02 / 04

Le pôle scientifique et méthodologique

Six disciplines.
Une même exigence.

Six champs pour mesurer les effets, expliciter les modèles et mieux délimiter ce que les données permettent de décider.

01Δ

Mesure marketing

Mesurer les effets marketing en séparant attribution, incrémentalité et causalité.

  • MMM
  • Incrémentalité
  • Expérimentation
02ε

Science des prix

Relier prix, demande et valeur perçue avec des hypothèses et des incertitudes explicites.

  • Élasticité
  • Consentement à payer
  • Analyse conjointe
03C

Science client

Analyser valeur client, rétention et comportements dans le temps sans masquer les limites des données.

  • CLV
  • Attrition
  • Cohortes
04μ

Études de marché

Concevoir des mesures fiables pour observer marchés, perceptions et préférences.

  • Échantillonnage
  • Échelles
  • Biais
05ƒ

Modèles marketing

Formaliser réponse, diffusion et demande pour comparer des mécanismes plutôt que raconter une courbe.

  • Saturation
  • Effet différé
  • Fonctions de demande
06P

Science de la décision

Comparer des scénarios et quantifier l’incertitude avant de préparer un arbitrage humain.

  • Monte Carlo
  • Sensibilité
  • Bayes
Bibliothèque de méthodes 34 / 40

40 contenus · 34 dossiers vérifiés · 0 fiches en validation · 6 territoires

De la question à une méthode contestable.

Le niveau de maturité est affiché sur chaque contenu. Seuls les dossiers vérifiés ont franchi le protocole scientifique et reproductible complet.

01MSC-P-001

Fondements de la preuve

Comment transformer une affirmation marketing en question testable ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
02MSC-P-002

Fondements de la preuve

Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
03MSC-P-003

Fondements de la preuve

Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
04MSC-P-004

Fondements de la preuve

Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
05MSC-P-005

Science de la mesure

Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
06MSC-P-006

Science de la mesure

Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
07MSC-P-007

Science de la mesure

Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
08MSC-P-009

Science de la mesure

ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?

Dossier scientifique vérifié
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09MSC-P-010

Expérimentation et causalité

Quand faut-il mener une expérience marketing ?

Dossier scientifique vérifié
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10MSC-P-011

Expérimentation et causalité

Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?

Dossier scientifique vérifié
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11MSC-P-012

Expérimentation et causalité

De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?

Dossier scientifique vérifié
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12MSC-P-013

Expérimentation et causalité

Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?

Dossier scientifique vérifié
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13MSC-P-017

Expérimentation et causalité

Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?

Dossier scientifique vérifié
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14MSC-P-018

Régression et économétrie

Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?

Dossier scientifique vérifié
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15MSC-P-019

Régression et économétrie

Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?

Dossier scientifique vérifié
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16MSC-P-022

Science des prix

Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?

Dossier scientifique vérifié
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17MSC-P-026

Modèles de choix

Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?

Dossier scientifique vérifié
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18MSC-P-029

Science client

Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?

Dossier scientifique vérifié
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19MSC-P-027

Science de la mesure

TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?

Dossier scientifique vérifié
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20MSC-P-008

Science de la mesure

Comment valider une échelle de mesure marketing ?

Dossier scientifique vérifié
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21MSC-P-014

Expérimentation et causalité

Comment concevoir une expérience géographique marketing ?

Dossier scientifique vérifié
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22MSC-P-015

Expérimentation et causalité

Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?

Dossier scientifique vérifié
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23MSC-P-020

Science des prix

Comment traiter l’endogénéité du prix ?

Dossier scientifique vérifié
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24MSC-P-021

Régression et économétrie

Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?

Dossier scientifique vérifié
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25MSC-P-023

Science des prix

Comment estimer une fonction de demande ?

Dossier scientifique vérifié
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26MSC-P-024

Science des prix

Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?

Dossier scientifique vérifié
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27MSC-P-028

Science client

Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?

Dossier scientifique vérifié
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28MSC-P-030

Science client

Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
29MSC-P-031

Science client

Comment construire une segmentation client utile ?

Dossier scientifique vérifié
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30MSC-P-032

Science client

Comment tester la stabilité d’une segmentation ?

Dossier scientifique vérifié
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31MSC-P-033

Régression et économétrie

Comment valider une prévision marketing ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
32MSC-P-034

Fondements de la preuve

Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
33MSC-P-035

Régression et économétrie

Comment modéliser saturation et adstock ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
34MSC-P-039

Fondements de la preuve

Quel test statistique choisir ?

Dossier scientifique vérifié
Ouvrir le contenu↗
Laboratoire de données ouvertes 04 / 04

Datasets reproductibles

Apprendre sur des données que l’on peut inspecter.

Chaque jeu d’exemple est synthétique, documenté et volontairement compact. Il sert à reproduire une méthode, pas à généraliser un résultat au marché.

FORMAT CSV UTF‑8 LICENCE CC0 1.0
Variables, méthodes et limites →
MSC-001

Élasticité-prix

Prix · volume · saisonnalité · 24 observations

CSV ↓
MSC-002

Réponse publicitaire

Dépense · exposition · réponse · 24 observations

CSV ↓
MSC-005

Incrémentalité promotionnelle

Test · contrôle · ventes · 24 observations

CSV ↓
MSC-004

Valeur vie client

Récence · fréquence · valeur · 30 clients

CSV ↓
MSC-006

Modélisation du mix marketing

Canaux · ventes · contrôles · 36 périodes

CSV ↓
MSC-007

Validité de la mesure

Répondants · items · groupes · 30 répondants

CSV ↓
MSC-010

Entrées de simulation Monte-Carlo

Scénarios · distributions · dépendances · 24 hypothèses

CSV ↓
Outils reproductibles 05 / 05

MSC-T01 — MSC-T08

Cinq calculs, cinq frontières d’interprétation.

Chaque outil rend le calcul visible et rappelle ce qu’il ne prouve pas.

MSC-T01

Taille d’échantillon A/B

3 841 par groupe

Approximation normale bilatérale, allocation 1:1, puissance 80 %, α = 5 %, sans attrition ni effet de plan.

MSC-T02

Différence-de-différences

Différence-de-différences : +7,0 points d’indice

Contraste 2×2 descriptif ; causal seulement si le design justifie les tendances parallèles.

MSC-T04

Élasticité constante

-6,6 %

Scénario conditionnel, pas recommandation de prix.

MSC-T05

Prix-volume-marge

P₀ 100 € · VC 55 € · Q₀ 10 000
Variation de contribution : +3,8 %

Scénario conditionnel, pas recommandation de prix.

MSC-P-024 →
MSC-T08

Monte Carlo

Probabilité d’une contribution positive : ≈ 99,9 % (erreur-type MC ≈ 0,1 pp · IC Wilson à 95 % ≈ 99,6–100,0 %)

2 000 tirages à graine fixe ; seule l’élasticité suit une normale non bornée, sans les dépendances de MSC-010.

MSC-P-034 →

Passage à la décision

La méthode borne la preuve. L’arbitrage commence ensuite.

Marketing Science Center établit ce que les données permettent d’affirmer. Quand plusieurs scénarios doivent ensuite être comparés, documentés et arbitrés, Innovatio prend le relais.