Test geographique (Geo Lift)

  • Concept
  • Avancé
  • IA générative
  • Toujours utilisé

En bref

Un test géographique (geo lift) mesure l'effet d'une action marketing en la diffusant dans certaines zones seulement, puis en comparant les résultats.

Définition complète

Un test géographique, ou geo lift, est une méthode qui consiste à diffuser une action marketing (publicité, affichage, promotion) dans certaines zones géographiques seulement, puis à comparer l’évolution des ventes dans ces zones à celle de zones similaires qui n’ont pas reçu l’action.

Par exemple, une entreprise peut diffuser une campagne d’affichage uniquement dans une ville et suivre l’évolution de ses ventes locales, en comparant avec une ville similaire où aucune campagne n’a été menée.

Attention : pour que le test soit fiable, les zones comparées doivent être suffisamment semblables en taille, en habitudes de consommation et en concurrence locale, sinon la comparaison perd de sa valeur.

À quoi ça sert

Cette notion sert à mesurer l’effet réel d’une action marketing difficile à suivre autrement, notamment pour les actions qui touchent tout le monde dans une zone sans qu’on puisse identifier qui a vu la publicité ou non.

Elle aide en particulier les entreprises qui utilisent l’affichage, la radio locale ou la distribution de flyers, des canaux où il est difficile de savoir précisément qui a été exposé au message.

Elle permet aussi de tester une action à petite échelle, dans une ou deux zones, avant de décider de l’étendre à tout le territoire.

Cas d'usage typiques

– Tester une campagne d’affichage dans une ville avant de la déployer dans tout le pays.
– Mesurer l’effet d’une distribution de flyers dans un quartier par rapport à un quartier similaire sans flyers.
– Évaluer une campagne radio locale en comparant les ventes de la zone concernée à une zone témoin.
– Décider d’investir davantage dans un canal difficile à suivre individuellement, comme l’affichage urbain.
– Comparer deux régions pour savoir si une action marketing locale mérite d’être généralisée.

Ce que tu sauras faire

Comparer une zone géographique exposée à une action marketing et une zone témoin pour mesurer l'effet réel de cette action sur les ventes.

Mises en situation

Situation 1 : une enseigne qui teste une campagne d’affichage

Contexte : Une enseigne de vêtements veut savoir si une campagne d’affichage augmente vraiment ses ventes en magasin.

Application : Elle diffuse la campagne uniquement à Lyon et compare l’évolution des ventes avec Marseille, une ville similaire sans campagne.

Résultat attendu : Elle observe une hausse des ventes plus forte à Lyon et confirme l’efficacité de sa campagne d’affichage.

Situation 2 : une chaîne de restaurants qui teste une promotion locale

Contexte : Une chaîne de restaurants veut tester une nouvelle offre promotionnelle sans la déployer partout d’un coup.

Application : Elle lance la promotion dans quelques villes seulement et compare les ventes à des villes similaires sans promotion.

Résultat attendu : Les résultats positifs dans les villes test l’amènent à généraliser la promotion à l’ensemble du réseau.

Situation 3 : une entreprise qui distribue des flyers dans un quartier

Contexte : Une entreprise locale distribue des flyers dans un quartier et veut savoir si cela influence réellement ses ventes.

Application : Elle compare l’évolution des ventes du quartier concerné à celle d’un quartier voisin similaire sans distribution de flyers.

Résultat attendu : Elle constate un effet limité et décide de réorienter son budget vers un autre canal plus efficace.

Application guidée : choisir une zone témoin pertinente

Contexte : Une entreprise veut tester une campagne dans une grande ville touristique et hésite sur la zone témoin à choisir.

Question : Pourquoi ne pas choisir une petite ville rurale comme zone témoin ?

Résultat attendu : Une petite ville rurale a des habitudes de consommation trop différentes ; il faut choisir une autre grande ville aux caractéristiques comparables pour que le test soit fiable.

Application guidée : interpréter un résultat de test géographique

Contexte : Les ventes ont augmenté de 12 % dans la zone test et de 3 % dans la zone témoin sur la même période.

Question : Que peut-on conclure de cette différence ?

Résultat attendu : Environ 9 points de hausse semblent attribuables à la campagne testée, les 3 % restants pouvant s’expliquer par une tendance générale du marché sur la période.

Pour bien le retenir

L'analogie

Imaginez que vous lancez une campagne d’affichage uniquement à Lyon et pas à Marseille. En comparant l’augmentation des ventes entre les deux villes, vous pouvez mesurer l’impact de votre campagne d’affichage lyonnaise, un peu comme on compare deux jardins arrosés différemment pour voir lequel pousse le mieux.

« Arroser un seul jardin pour voir s'il pousse mieux que celui d'à côté. »

Pièges à éviter

À ne pas confondre avec

Une erreur fréquente consiste à choisir une zone témoin trop différente de la zone testée, par exemple une ville de taille très différente ou avec une concurrence locale très différente, ce qui fausse la comparaison.

Il ne faut pas non plus mener le test sur une période trop courte : certains effets, comme la fidélisation de nouveaux clients, mettent du temps à se voir dans les chiffres de vente.

Enfin, un événement extérieur (météo, actualité locale, ouverture d'un concurrent) peut perturber une seule des deux zones et fausser la conclusion si l'on ne vérifie pas ce contexte avant d'interpréter les résultats.

Évolution historique

Apparition : Années 2010

Quels changements depuis l’arrivée de l’IA ?

Avant

Les tests géographiques demandaient une analyse statistique poussée, souvent réservée aux grandes enseignes disposant d’équipes spécialisées en données.

Aujourd’hui

Des outils dotés d’intelligence artificielle aident à choisir automatiquement des zones témoins comparables et à analyser plus rapidement les résultats, ce qui rend cette méthode plus accessible à des entreprises de taille moyenne.

Évolution historique

Avant les années 2000 : les tests géographiques existent déjà dans la grande distribution, pour tester un nouveau produit ou une nouvelle promotion dans quelques magasins avant un déploiement national.

Années 2000 à 2010 : l’essor du marketing local et des données de vente informatisées facilite la comparaison entre zones.

Années 2010 : le test géographique se développe aussi pour évaluer des canaux publicitaires en ligne difficiles à suivre individuellement.

Depuis les années 2020 : l’intelligence artificielle facilite le choix des zones témoins et l’analyse statistique des résultats.