Comment estimer une élasticité-prix ?
Du modèle log-log à l’intervalle d’incertitude : comprendre ce qu’un coefficient mesure réellement avant de simuler un changement de prix.
12 min · Dataset MSC-001Essayer l’outil ↗
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.
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 →02Reproduire
Inspecter les données, refaire le calcul et confronter le résultat de référence.
Accéder aux datasets →03Décider
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 ↓- 01Question
- 02Hypothèses
- 03Données
- 04Modèle
- 05Calcul
- 06Incertitude
- 07Limites
- 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
Dossiers phares 03 / 04
Commencer par une vraie question
Trois méthodes.
Trois preuves à construire.
Des dossiers conçus comme des objets de travail : méthode, jeu de données, calcul et frontière d’interprétation.
y = α(1 − e−βx)
Quand la réponse marketing sature-t-elle ?
Comparer formes fonctionnelles, rendements marginaux et diagnostics avant d’interpréter une courbe.
10 min · Dataset MSC-002Voir les données ↘
τ̂ = (ȳT,post − ȳT,pre) − (ȳC,post − ȳC,pre)
Une promotion a-t-elle créé des ventes ?
Construire un contrefactuel crédible et séparer effet observé, incrément réel et déplacement temporel.
14 min · Dataset MSC-005Voir les données ↗
Bibliothèque de méthodes 37 / 43
43 contenus · 37 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 ?
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02MSC-P-002
Fondements de la preuve
Corrélation ou causalité : que permet réellement d’affirmer une analyse ?
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03MSC-P-003
Fondements de la preuve
Comment exprimer l’incertitude d’un résultat marketing ?
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04MSC-P-004
Fondements de la preuve
Significativité ou taille d’effet : quel résultat faut-il interpréter ?
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05MSC-P-005
Science de la mesure
Comment mesurer un construit marketing qui n’est pas directement observable ?
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06MSC-P-006
Science de la mesure
Comment concevoir puis valider une échelle de mesure ?
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07MSC-P-007
Science de la mesure
Alpha ou oméga : comment évaluer la fiabilité d’une échelle ?
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08MSC-P-009
Science de la mesure
ACP, AFE ou AFC : quelle méthode choisir ?
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09MSC-P-010
Expérimentation et causalité
Quand faut-il mener une expérience marketing ?
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10MSC-P-011
Expérimentation et causalité
Comment concevoir un A/B test qui estime réellement un effet ?
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11MSC-P-012
Expérimentation et causalité
De combien d’observations une expérience a-t-elle besoin ?
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12MSC-P-013
Expérimentation et causalité
Comment mesurer l’effet incrémental d’une campagne avec un groupe témoin ?
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13MSC-P-017
Expérimentation et causalité
Comment détecter sélection, contamination et attrition dans une expérience ?
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14MSC-P-018
Régression et économétrie
Régression prédictive ou causale : qu’essaye-t-on d’estimer ?
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15MSC-P-019
Régression et économétrie
Comment diagnostiquer une régression marketing avant de l’interpréter ?
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16MSC-P-022
Science des prix
Comment estimer une élasticité-prix et son incertitude ?
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17MSC-P-026
Modèles de choix
Logit vs Probit : comment choisir pour une probabilité d’achat ?
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18MSC-P-029
Science client
Quels clients présentent la probabilité de churn la plus élevée ?
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19MSC-P-027
Science de la mesure
TAM, UTAUT ou UTAUT2 : quel cadre pour étudier l’acceptation d’une technologie ?
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20MSC-P-008
Science de la mesure
Comment valider une échelle de mesure marketing ?
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21MSC-P-014
Expérimentation et causalité
Comment concevoir une expérience géographique marketing ?
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22MSC-P-015
Expérimentation et causalité
Comment estimer un effet avec une différence-de-différences ?
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23MSC-P-020
Science des prix
Comment traiter l’endogénéité du prix ?
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24MSC-P-021
Régression et économétrie
Effets fixes ou aléatoires : quel modèle de panel choisir ?
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25MSC-P-023
Science des prix
Comment estimer une fonction de demande ?
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26MSC-P-024
Science des prix
Comment simuler un scénario prix-volume-marge ?
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27MSC-P-028
Science client
Comment estimer la CLV avec BG/NBD et Gamma-Gamma ?
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28MSC-P-030
Science client
Comment analyser la rétention avec un modèle de survie ?
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29MSC-P-043
Science client
Combien vaut un abonné quand on n’a observé que six mois de rétention ?
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30MSC-P-031
Science client
Comment construire une segmentation client utile ?
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31MSC-P-032
Science client
Comment tester la stabilité d’une segmentation ?
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32MSC-P-033
Régression et économétrie
Comment valider une prévision marketing ?
Dossier scientifique vérifiéOuvrir le contenu↗
33MSC-P-034
Fondements de la preuve
Comment construire une simulation Monte Carlo pour une décision marketing ?
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34MSC-P-035
Régression et économétrie
Comment modéliser saturation et adstock ?
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35MSC-P-039
Fondements de la preuve
Quel test statistique choisir ?
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36MSC-P-044
Science client
Combien vaut un client qui achète au plus une fois par saison ?
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37MSC-P-045
Science client
Combien valent les clients d’une entreprise, actuels et futurs ?
Dossier scientifique vérifiéOuvrir 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 →Élasticité-prix
Prix · volume · saisonnalité · 24 observations
Réponse publicitaire
Dépense · exposition · réponse · 24 observations
Incrémentalité promotionnelle
Test · contrôle · ventes · 24 observations
Valeur vie client
Récence · fréquence · valeur · 30 clients
Modélisation du mix marketing
Canaux · ventes · contrôles · 36 périodes
Validité de la mesure
Répondants · items · groupes · 30 répondants
Entrées de simulation Monte-Carlo
Scénarios · distributions · dépendances · 24 hypothèses
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.
Taille d’échantillon A/B
3 841 par groupeApproximation normale bilatérale, allocation 1:1, puissance 80 %, α = 5 %, sans attrition ni effet de plan.
Différence-de-différences
Différence-de-différences : +7,0 points d’indiceContraste 2×2 descriptif ; causal seulement si le design justifie les tendances parallèles.
Élasticité constante
-6,6 %Scénario conditionnel, pas recommandation de prix.
Prix-volume-marge
P₀ 100 € · VC 55 € · Q₀ 10 000
Variation de contribution : +3,8 %Scénario conditionnel, pas recommandation de prix.
MSC-P-024 →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.