Le baromètre 2018
Etudes et Intelligence Marketing
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DOSSIER : Comment mieux prédire les chances de succès des nouveaux produits ?

Comment simplifier l'équation

Amaury de Beaumont

DGA
Ipsos InnoQuest


 

 

La question de la plus ou moins bonne « prédictivité » des études se pose depuis qu’existent les études de marché … Les annonceurs sont-ils toujours aussi sensibles à cet enjeu ?

Oui, mais selon des termes qui se sont beaucoup complexifiés sur ces dernières années. L’impératif de l’innovation s’est renforcé sur des marchés excessivement encombrés, avec des moyens qui se sont réduits tant pour les budgets que pour les effectifs des équipes marketing et études. Rajoutons à cela la pression croissante du temps : nous obtenons à l’arrivée une équation parfois très complexe ! C’est sans doute pour cela que les besoins des annonceurs évoluent, avec la nécessité de plus en plus forte pour eux de savoir comment filtrer les pistes d’innovation, le plus tot possible, avec le maximum de chances d’anticiper ce que sera la réaction du marché : ce qu’ils vont vendre !

La demande des annonceurs a donc évolué sur la nature des études à réaliser ?

Effectivement. Pour parler spécifiquement d’Ipsos, nous utilisons depuis longtemps un système de marché-test stimulé, Designor, qui est considéré sur le marché comme une solution de référence pour les lancements de nouveaux produits. Il y a dix ou quinze ans, ce type d’outil était régulièrement utilisé dans sa version complète. C’est moins le cas aujourd’hui, son usage étant de plus en plus réservé à des situations à très gros enjeux. Pour les problématiques courantes, nous avons souvent recours à des solutions prédictives plus légères, dont le format est plus adapté aux lancements les plus fréquemment mis en œuvre. Pour schématiser, l’étude va plus être configurée pour anticiper des niveaux de performances sur des indicateurs prédictifs des succès futurs, de plus en plus tôt dans le process de développement et de plus en plus souvent avec la volonté (et la possibilité chez Ipsos) de transposer ces informations en volumes de ventes qui représentent la meilleure information pour bien décider.  

Quelles sont pour vous au global les conditions clés à respecter pour bien prédire le succès dans le cadre d’un lancement de produit ?

Il est évident que le nombre de paramètres qui peuvent influer sur le succès ou l’échec d’un lancement est tout simplement considérable, avec beaucoup d’interférences. Il nous semble donc primordial de partir d’un cadre conceptuel clair, qui distingue bien trois grands facteurs décisifs, trois drivers. Naturellement, le premier facteur concerne plus spécifiquement le fondement de l’innovation, sa capacité à être en phase avec les motivations/besoins des consommateurs. Mais le succès dépend également de la plus ou moins bonne qualité de l’éxécution de l’idée marketing, qui est donc le deuxième grand facteur, le troisième et dernier étant l’importance des moyens marketing qui accompagnent le lancement, et qui incluent donc les aspects de distribution, de promotion et de publicité. Ce triptyque donne le cadre qui permet de structurer la démarche.

Pour évoquer plus spécifiquement le premier facteur, celui de la demande, comment l’évaluez-vous ?

Notre principe consiste à ce que les consommateurs évaluent « le concept » selon 3 grands aspects.  Le premier d’entre eux porte spécifiquement sur la pertinence : à quel point le consommateur considère que le produit en question est fait pour lui, qu’il le concerne ? Le second aspect relève du niveau de cherté perçue, sans entrer dans des considérations de « value for money ». Et le troisième porte sur l’originalité du produit. Je précise un point essentiel : cette évaluation se fait dans un environnement concurrentiel. En l’occurrence, on mesure la performance relative du nouveau produit par rapport au produit le plus utilisé par le consommateur. On voit souvent des nouveaux produits jugés comme tout à fait pertinents dans l’absolu, mais qui ne le sont pas plus que les produits déjà en place, et dont les chances de succès seront donc faibles ! Il n’est pas si courant que les nouveaux produits testés soient mieux évalués que les produits déjà utilisés par les consommateurs.

Et que faites vous à partir de cette évaluation ?

Ces trois éléments vont nous permettre de définir un indicateur essentiel, qui est le taux d’essai maximum. C’est la proportion théorique des acheteurs qui vont essayer le produit, en premier achat. Compte tenu des informations dont nous disposons par ailleurs sur le marché (taille, pénétration, nombre de marques, niveau de concentration) et de ce que nous avons dans nos bases de données, nous sommes en mesure de définir ce que serait le taux d’essai pour un mix qui serait parfaitement «à la moyenne » en termes de pertinence, de cherté et d’originalité. Nous comparons donc le taux d’essai du produit testé avec ce taux d’essai moyen. Et l’on obtient ainsi un indice de performance potentielle du produit à l’essai.

Vous avez des convictions particulières sur la question de la cible auprès de laquelle il faut tester les produits ?

Examiner la réaction du cœur de cible est naturellement essentiel. Mais se limiter à celui-ci nous serait une erreur, et il nous semble nettement préférable de tester l’idée ou le produit auprès de l’ensemble des consommateurs de la catégorie. Cela permet de valider objectivement le périmètre des consommateurs intéressés, et à l’arrivée, il peut y avoir de bonnes surprises, avec la révélation d’une cible qui n‘avait pas été bien prise en compte. Les éventuels décalages sont en tout cas très instructifs : ils indiquent parfois la nécessité de changer de cible, ou de s’adresser différemment à la cible visée.

Vous n’avez pas évoqué les intentions d’achat. Vous ne les intégrez pas dans l’estimation du potentiel du produit ?

Vous mettez le doigt sur un point effectivement important. Nous mesurons ce taux d’intention d’achat, qui donne une indication intéressante, mais nous ne l’intégrons pas dans le calcul du taux d’essai : tous nos travaux de prévision et de modélisation démontrent que cette variable est moins prédictive que les notions que nous avons évoquées, en tout cas pour les produits de grande consommation. C’est différent pour les services ou les produits d’équipement : au-delà d’un certain prix, les achats sont beaucoup plus « raisonnés » en meme temps que beaucoup moins fréquents et l’intention d’achat est alors prise en compte dans le calcul.

Ce taux d’essai auquel vous parvenez n’est pas la volumétrie prévisionnelle des ventes…

Non effectivement. Mais il s’agit bien d’un indicateur essentiel. Le jeu de la distribution fait qu’un produit qui ne génère pas très vite de l’essai ne peut pas rester en rayon. Même s’il est « bon », les distributeurs vont s’impatienter très vite . Pour obtenir des données de volumétries, il faut aller plus loin en intégrant d’une part ce qui va se passer au moment de l’expérience du produit par le consommateur soit par une évaluation soit avec de bonnes hypthèses. Celle-ci va t-elle générer du ré-achat ou pas, et selon quelle probabilité. Mais il faut aussi s’intéresser, au-delà de la demande, aux deux grands facteurs que nous avons évoqués précédemment, qui sont la qualité de l’éxécution d’une part, et l’intensité des moyens marketing mis en œuvre.

En quelques mots, quels sont les points les plus essentiels concernant cette qualité d’exécution ?

Aussi curieux que cela puisse paraître, c’est une évidence qui est souvent oubliée : votre produit  n‘a presque aucune chance de succès s’il n’est pas visible en rayon. On estime que selon la qualité de cette visibilité - et sans aller jusqu’à des extrêmes de médiocrité ou d’excellence - la chance de succès de votre produit varie d’un coefficient de 1 à 5 ! Mesurer ce paramètre n’est pas si simple. Cela exige en tout cas la plus grande attention sur le réalisme de la mise en situation du produit dans les protocoles de test.

Le troisième grand facteur que vous évoquiez, celui des moyens, n’est en l'occurrence pas neutre par rapport à la visibilité du produit …

C’est exact puisque l’on parle de moyens, cela recouvre ce qui est prévu en termes de média (sans oublier tout ce qui est digital Buzz…), de promotion, mais aussi de distribution du produit. Mais quand on examine l’exécution, on se penche spécifiquement sur la capacité du packaging à être vu en rayon. Lorsqu’on en est au stade des moyens, la question est celle de la présence du produit dans les rayons : on va alors intégrer la DN/DV du produit, des différentes références de la gamme ainsi que sa montée en puissance.

Tout ce dispositif d’ensemble donne des volumes théoriques de vente. Jusqu’à quel point ces volumes théoriques convergent avec les volumétries réelles ?

Il faut bien avoir en tête que des écarts existent toujours entre les paramètres prévus au lancement, et ceux réellement mis en œuvre. Ces écarts sont en partie imputables à un phénomène bien compréhensible : les équipes marketing ont le plus souvent tendance à être assez optimistes quand aux conditions de lancement. Elles poussent donc parfois les curseurs un peu haut, avec des plans marketing idéaux. L’institut a un rôle de garde-fou par rapport à cela, il doit inciter à un certain réalisme, mais l’exercice a ses limites.C’est pour cela qu’en pratique, après chaque étude, nous revenons vers le client pour recueillir les informations et paramètres réels juste avant le lancement, et refaisons tourner la prévision avec ceux-ci. En moyenne, les volumétries modélisées sont contenues dans une fourchette à plus ou moins 9% par rapport à la réalité. C’est ce que nous constatons à travers les validations réalisées sur les prévisions de vente Designor.

Le système que vous proposez autour de Designor est quand même très « figé » ?

Je ne dirais pas cela ! Il y a effectivement une très grande rigueur sur le respect des protocoles : il est essentiel de respecter les standards, avec les libellés des questions, leur ordre de passation, les échelles, la mise en situation des produits.. Tout cela peut évoluer, mais pas sans avoir réalisé au préalable les tests en parallèle qui s’imposent. Il faut d’abord démontrer les avantages à modifier les protocoles.

Mais le système est évolutif pour les modélisations. C’est ce qui nous a permis en particulier de décliner le système global initial de Designor, et de pouvoir proposer des prévisions avec des volumétries dans des configurations très légères, comme nous l’avons évoqué en préambule. On peut en fait estimer des potentiels assez rapidement, et de plus en plus tôt dans les processus d’innovation, même au simple stade d’une idée.

Voyez-vous des conseils particuliers à donner aux équipes marketing des annonceurs sur ces questions ?

Le premier serait celui de les encourager à optimiser le tri des pistes d’innovation, d’idées le plus tôt, le plus en amont possible, pour éviter de perdre du temps (et de l’argent) sur des idées qui n’en valent pas la peine, et rationnaliser ainsi les allocations de ressources y compris pour les études.

Le second semble relever de l’évidence, mais il s’agit bien de toujours se mettre à la place du consommateur, en ayant toujours en tête les produits de la concurrence et la configuration du rayon dans lequel il sera vendu. Car à « la fin de l’histoire » l’innovation pour réussir devra toujours se battre et surperformer la concurrence. Je pense qu’il est important enfin que les annonceurs soient extrêmement rigoureux sur le pilotage des processus d’innovation, en évitant de prendre des décisions dans l’extrême urgence sur la base d’informations alors trop partielles ou sans benchmarks envers la concurrence. Il faut également qu’ils parviennent globalement à mieux définir, (et à l’avance) les règles à suivre, les actions standards pour savoir quand poursuivre le projet de développement, de lancement, ou se débarrasser de ce qui s’est avéré être une mauvaise idée !

Enfin je rappellerai que les études sont une mine d’informations qu’il faut exploiter au fur et à mesure que l’on poursuit le développement d’une innovation. Trop souvent des informations cruciales sont délaissées, voire oubliées, amenant à des choix qui ne sont plus optimaux et qui mettent alors en péril le succès de l’innovation. Je pense en particulier à la fixation du prix ou au brief agence pour le développement de la com qui « oublient» les insights liés à l’étude.

 

Contacts :

@Amaury de Beaumont -  Ipsos France


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