Incremental

Une phrase pour présenter

Incremental est une plateforme d’intelligence causale pour le retail et les médias commerciaux, destinée aux grandes marques et aux agences. Elle cherche à déterminer quelle est l’augmentation réelle des ventes générée par la publicité, plutôt que de relier tous les achats atteints grâce à la publicité au mérite des médias.

Qu’est-ce que l’incremental ?

Incremental est géré par Tradeswell, Inc. sous la marque Incremental, et se concentre sur l’évaluation marketing, l’optimisation, la planification budgétaire et les prévisions de ventes à l’échelle des différents détaillants et canaux médiatiques. Le produit fournit des données sur les ventes incrémentielles et l’iROI au niveau des campagnes et des SKU quotidiennement, plutôt que de se limiter à des rapports d’attribution trimestriels.

Il ne s’agit pas du même produit que INCRMNTAL, dont le nom est similaire et qui utilise une orthographe omettant les voyelles. Les recherches, les achats et les descriptions SEO doivent se baser sur la position actuelle d’Incremental en matière de mesure causale dans les médias commerciaux.

Pourquoi ne pas se concentrer uniquement sur le ROAS

Le ROAS traditionnel attribue généralement toutes les ventes survenues après l’exposition à la publicité à celle-ci, sans tenir compte des personnes qui auraient acheté de toute façon, des promotions, des stocks, du classement de recherche et des effets saisonniers. Une mesure incrémentale se concentre sur la différence entre la situation avec et sans publicité, ce qui est plus proche de la véritable contribution économique.

Fonction principale

Mesure causale entre détaillants et canaux

La plateforme transforme les différents réseaux, canaux et campagnes de médias de vente au détail en une vue d’évaluation causale cohérente. Les marques peuvent comparer les ventes supplémentaires générées par le même investissement auprès de différents détaillants et pour différentes campagnes, sans être fragmentées par les méthodes d’attribution propres à chaque plateforme.

iROI au niveau des activités et des SKU

Les résultats peuvent être détaillés jusqu’aux campagnes, aux projets publicitaires et aux SKU, ou regroupés vers le haut pour les canaux et les marques. L’équipe peut identifier les campagnes ayant un ROAS élevé mais une croissance faible, ainsi que les campagnes dont le rendement apparent est moyen mais qui génèrent réellement de nouvelles demandes.

Commerce Graph : graphe commercial

Le graphique commercial relie les produits, les activités, les promotions, le classement de recherche, les prix, les stocks, la Buy Box et les dynamiques concurrentielles. Le modèle peut ainsi comprendre l’environnement de vente au détail au moment où une publicité est diffusée, plutôt que de se limiter à analyser les impressions, les clics et les commandes.

Modèle causal à plusieurs cadres

Les méthodes économétriques combinatoires incrémentales, les expériences de conception et les expériences synthétiques permettent d’estimer l’impact médiatique des différents détaillants, canaux et SKU. L’utilisation de divers cadres d’inférence aide à la validation croisée, mais ne peut éliminer toute l’incertitude des estimations antifactuelles.

Cycle d’apprentissage quotidien

Le modèle compare chaque jour les prévisions à court terme avec les résultats réels, et met à jour les estimations ultérieures en utilisant la différence. Le système met délibérément l’accent sur les données récentes, permettant ainsi aux changements d’activité, aux promotions, aux stocks et à la situation concurrentielle d’être pris en compte plus rapidement.

Conseils d’optimisation

Le système propose des recommandations d’ajustement budgétaire et de mise aux enchères basées sur l’iROI, afin d’aider l’équipe à orienter ses fonds vers des activités susceptibles de générer davantage de ventes. Ces recommandations peuvent être intégrées au flux de travail existant pour l’achat de médias, réduisant ainsi les étapes nécessitant une saisie manuelle après l’analyse.

Planification de scénarios et prévisions de ventes

Les utilisateurs peuvent simuler les investissements en médias nécessaires pour atteindre les objectifs de vente, ou comparer l’impact du transfert du budget d’une canal ou d’une action à une autre. Les prévisions servent à alimenter les discussions sur les plans de soutien, et ne doivent pas être considérées comme des engagements financiers garantis.

Collaboration entre les médias externes et le commerce de détail

La plateforme analyse non seulement les médias de vente au détail en interne, mais prend également en compte l’impact des médias externes sur la découverte de produits, la notoriété de la marque et les performances des activités en interne. Cela permet d’identifier l’effet d’halo qu’un canal exerce sur d’autres canaux ou détaillants.

Calibration des résultats expérimentaux

Incremental ne met pas en œuvre directement des tests A/B, mais peut recevoir les résultats d’expériences existantes provenant de canaux tels qu’Amazon et Walmart, afin d’utiliser ces données pour le lancement, la validation et la calibration du modèle. La combinaison d’expériences et de modèles permet de détecter plus facilement les écarts que de ne s’appuyer que sur l’une de ces méthodes.

Comment le système fonctionne

Saisie de données

Résultats et modalités de livraison

Du déploiement à l’optimisation du processus

1. Définir la gamme de détaillants, de canaux, de marques, d’événements et de SKU à mesurer.
2. Faire le point sur les médias, les ventes, les étagères, les prix, les promotions, les stocks et les données expérimentales.
3. Autoriser la plateforme via des connecteurs prêts à l’emploi, ou définir les modalités de livraison des données clients.
4. Unifier les produits, les événements, les détaillants, les dates, les devises et les méthodologies d’indicateurs.
5. Vérifier les lacunes de données, les valeurs anormales, les enregistrements redondants et la mise en correspondance entre plateformes.
6. Permettre à la plateforme de créer un atlas commercial et les premiers modèles causaux.
7. Calibrer le modèle à l’aide d’expériences historiques, d’événements commerciaux et de résultats financiers.
8. Voir les ventes incrémentielles au niveau des activités et des SKU, les intervalles de confiance et l’iROI.
9. Vérifier les propositions de budget et les soumettre à la plateforme de diffusion dans une limite donnée.
10. Comparer en continu les recommandations, l’exécution, les prévisions et les ventes réelles afin d’élargir progressivement l’automatisation.

Processus de vérification avant l’achat

1. Sélectionnez un ensemble d’activités disposant de données historiques stables et d’événements commerciaux explicites.
2. Conserver un échantillon de données pour un test aveugle, afin de ne pas l’utiliser prématurément dans le processus de développement du modèle.
3. Comparer les résultats avec les Holdout existants, les expériences sur les plateformes de vente au détail et les données financières.
4. Vérifier si le modèle gère correctement les pénuries, les promotions, les prix et les changements dans la Buy Box.
5. Évaluer le taux d’erreur des activités, des SKU et de la mise en correspondance entre les détaillants.
6. Demander une explication des méthodes causales, des hypothèses, des intervalles de confiance et des conditions de non-validité.
7. Tester les suggestions d’optimisation avec un budget à petite échelle, sans les mettre en œuvre automatiquement et immédiatement.
8. Vérifier les droits sur les données, la conservation, la suppression, les transferts transfrontaliers et les arrangements avec les sous-traitants.
9. Inclure l’exactitude, la fréquence de mise à jour, les interfaces et le support technique dans le contrat.

Connexion et activation

L’intégration d’une nouvelle plateforme e-commerce ou de médias prend généralement de 2 à 4 semaines, mais le degré de complexité dépend de l’authentification, des données historiques, de la qualité des champs et des limites des interfaces de la plateforme. Les connexions prêtes à l’emploi doivent également préciser dans le contrat la région, le type de compte et les ensembles de données spécifiques.

Tarification et méthodes d’achat

Les informations sur les prix ont été vérifiées le 23 août 2026 ; les montants réels, les taxes, les taux de change et les remises peuvent varier. Les données finales seront celles affichées sur la page de paiement.

Incremental ne propose pas de forfaits fixes publics, de frais mensuels, de frais annuels ou de version gratuite ; les achats se font principalement grâce à des démonstrations sur demande et à des ventes auprès d’entreprises. Le budget doit généralement être établi en tenant compte du nombre de détaillants et de canaux, de l’ampleur des activités et des SKU, des données historiques, des connecteurs, de la portée des modèles ainsi que du support technique.

Y a-t-il une version d’essai gratuite ?

Aucune version gratuite ou essai standard pouvant être enregistrée directement n’a été identifiée. Les entreprises doivent généralement d’abord prendre un rendez-vous pour une démonstration, avant de négocier l’accès aux données, la portée du pilote et les conditions commerciales.

À qui s’adresse-t-il

• Marques de consommation majeures diffusées sur plusieurs réseaux de médias de vente au détail.
• Équipes e-commerce qui doivent unifier les méthodes de mesure d’Amazon, Walmart et d’autres canaux.
• Agence publicitaire chargée de la planification, de l’achat et de l’optimisation des médias de vente au détail.
• L’équipe d’analyse marketing souhaite passer le ROAS à des mesures de ventes incrémentielles et d’iROI.
• Équipes opérationnelles qui ont besoin de résultats quotidiens au niveau des activités et des SKU plutôt que de rapports trimestriels.
• Département d’analyse commerciale disposant de données sur les promotions, les stocks, les étagères et la concurrence.
• J’espère que les suggestions liées à la causalité pourront être renvoyées aux équipes de Skai, Pacvue, Flywheel ou WPP Open.
• Des marques disposant de données historiques et de résultats d’essais suffisants pour la validation du modèle.

Situations peu appropriées

• Créateurs individuels et entreprises ayant un budget publicitaire limité.
• Seuls les utilisateurs qui ont besoin d’un simple clic, de conversions et d’un rapport ROAS de la plateforme.
• Marques qui manquent de données de ventes au niveau SKU, de médias, de promotions et de stocks.
• Équipes souhaitant s’inscrire en temps réel et utiliser le service à un prix bas et public.
• Projets ne mettant en œuvre qu’une seule activité à court terme sans ligne de base historique.
• Les entreprises qui exigent que les outils remplacent directement la plateforme de diffusion et l’interface back-office des détaillants.
• Décideurs qui ne peuvent pas accepter les estimations de modèle, l’incertitude et la calibration continue.
• Les équipes qui ont besoin d’exposer une API de développeur, un SDK ou une version open source auto-hébergée.

Avantages principaux

• Spécifiquement axé sur le commerce de détail et les médias professionnels, plutôt que sur l’attribution de la publicité numérique générale.
• Placer les médias, les ventes, les prix, les promotions, les stocks et les signaux d’étagère dans le même diagramme.
• Estimer les impacts économiques à l’aide de multiples cadres causaux, sans se fier uniquement au dernier point de contact.
• Mises à jour quotidiennes des modèles et des résultats, adaptées à une optimisation à haute fréquence.
• iROI au niveau des activités, des projets et des SKU.
• Il fournit en même temps des mesures, des recommandations, de la planification de scénarios et des prévisions de ventes.
• Les suggestions peuvent être intégrées aux plateformes existantes d’achat de médias.
• Indépendant des détaillants, des vendeurs de médias et des plateformes d’enchères, il ne vend pas de publicités.
• La solution actuelle met l’accent sur la nécessité de ne pas implanter de tags et de ne pas avoir besoin d’informations d’identité directes.

Restrictions d'utilisation et risques

• L’estimation des modèles causaux d’hypothèses contrafactuelles n’équivaut pas à observer directement une autre réalité.
• L’entraînement quotidien ne corrige pas automatiquement les données manquantes, déviées ou mal mappées.
• Les résultats au niveau des activités et des SKU peuvent être instables en raison d’un échantillon insuffisant.
• Des écarts peuvent survenir lorsque les promotions, les pénuries, la concurrence et les médias externes ne sont pas intégrés pleinement au modèle.
• La plateforme ne met pas en œuvre directement des tests A/B ; elle nécessite toujours que des détaillants ou d’autres outils effectuent les expériences.
• Une augmentation générale des ventes du fabricant ne garantit pas que chaque marque obtiendra des résultats similaires.
• Les pages publiques n’ont pas de prix fixe, et la transparence en matière d’achats et de budget est limitée.
• Les suggestions automatisées impliquent un budget réel ; il convient de conserver l’approbation, les plafonds et la possibilité de revenir en arrière.
• Aucuns détails techniques complets du modèle, aucune fourchette de confiance ni aucune liste complète des connexions n’ont été rendus publics.
• La mise à jour de la politique de confidentialité est publiée tôt ; il convient de vérifier les dispositions relatives aux données en vigueur lors de la phase contractuelle.

Confidentialité et traitement des données

La solution actuelle souligne qu’aucunes informations d’identité directes ne sont nécessaires, ni l’intégration de tags sur le site de la marque. La plateforme obtient principalement les données commerciales via des interfaces de vente au détail, de médias et de plateformes e-commerce, puis les met à jour et les normalise quotidiennement.

Cependant, la version 2023 de la politique de confidentialité indique que les données de service client peuvent contenir des attributs démographiques, un historique d’achats, des cookies ou des identifiants d’appareil, ainsi que des adresses e-mail et postales hachées. Les entreprises doivent distinguer les méthodes actuelles de mesure causale des services de gestion des données historiques, et s’assurer que le projet en question ne traite aucune donnée identifiable ou liable.

Vérification de la confidentialité lors de l’achat

• Obtenir la dernière version du DPA, la liste des champs de données et la liste des sous-traitants.
• Vérifier si le plan actuel reçoit un ID de cookie, un ID d’appareil ou des coordonnées en format hash.
• Distinguer les informations personnelles anonymes, déidentifiées, pseudonymisées et au sens juridique.
• Définir la durée de conservation des données brutes, des données normalisées, des caractéristiques du modèle et des résultats.
• Vérifier si les données sont utilisées pour des modèles multi-clients, l’amélioration de produits ou une analyse de référence.
• Exiger des explications sur la tutelle américaine, les transferts transfrontaliers et la vérification de la suppression.
• Vérifier les permissions requises pour activer la plateforme de diffusion et le contrôle de l’écriture du budget.
• En cas de politique de confidentialité obsolète, ce sont le nouveau contrat et les documents de sécurité actuels qui prévalent.

Recommandations en matière de sécurité et de gouvernance

• Utilisez des connexions aux droits minimum pour chaque détaillant et plateforme de diffusion.
• Séparer l’accès aux données en lecture seule de l’autorisation d’activation des budgets modifiables.
• Conserver les versions du modèle, les versions des données, les recommandations, les enregistrements d’approbation et d’exécution.
• Il est recommandé de fixer une limite budgétaire par niveau d’activité et de bloquer les variations anormales.
• Réautoriser périodiquement et supprimer les marques, canaux et membres d’agents désactivés.
• Demander avant l’achat les documents d’audit de sécurité, de chiffrement, de sauvegarde et de réponse aux incidents actuels.
• Créer des alertes pour les interruptions d’interface, les changements dans les champs des détaillants et le dérive du modèle.
• Toute migration budgétaire majeure passe d’abord par des pilotes limités et un contrôle financier.

API, GitHub et statut open source

• La plateforme relie les systèmes de détail, de médias et de e-commerce par l’intermédiaire d’API et d’autres moyens.
• Les résultats peuvent également être intégrés dans les plateformes de diffusion et les lacs de données internes des clients.
• Aucun document d’API pour développeurs destiné au grand public n’a été identifié.
• Aucun SDK officiel public, outil en ligne de commande ou répertoire Webhook n’a été identifié.
• Aucun dépôt open source officiel GitHub de la plateforme actuelle d’Incremental n’a été identifié.
• Aucune information sur le déploiement auto-hébergé, les poids du modèle ou la licence du code source n’est publiée.
• L’intégration de produits basés sur des interfaces ne signifie pas que le public peut demander des clés API par lui-même.
• Incremental doit être considéré comme une plateforme cloud propriétaire.

Informations de base

Questions fréquentes

Incremental et INCRMNTAL appartiennent-ils à la même entreprise ?

Non. Leurs noms sont similaires, mais leurs produits, entreprises et sites web sont différents. Cet article traite d’Incremental, destiné au commerce de détail et aux médias professionnels.

Qu’est-ce que la vente incrémentale ?

Les ventes additionnelles représentent les ventes supplémentaires générées par une publicité par rapport à ce qui se serait produit en l’absence de cette publicité. Elles visent à exclure la demande naturelle, les promotions, les stocks, les prix et d’autres facteurs, plutôt qu’à prendre en compte toutes les transactions atteintes grâce à la publicité.

Quelle est la différence entre iROI et ROAS ?

Le ROAS est généralement calculé en divisant les ventes attribuables par le coût de la publicité, tandis que l’iROI mesure le retour sur investissement en fonction de la valeur ajoutée estimée. L’iROI est plus strict, mais dépend également de modèles causaux et de la qualité des données.

Tous les combien de temps les résultats sont-ils mis à jour ?

La plateforme publie des données et des résultats quotidiennement, et met à jour le modèle en comparant chaque jour les prévisions à court terme avec les valeurs réelles. Le moment exact du renouvellement et les délais dépendent des interfaces de chaque revendeur et média.

Faut-il installer des balises de suivi sur le site ?

La description de la solution actuelle ne requiert pas l’implémentation de balises de site web. Les données entrent dans le système principalement via des connexions avec des plateformes de commerce de détail, de médias et en ligne, ainsi que par la livraison de données clients.

Des informations personnelles sont-elles nécessaires ?

Le plan marketing actuel souligne qu’aucunes informations d’identité directe ne sont nécessaires, mais la politique de confidentialité antérieure autorisait le traitement de données de service client telles que l’identifiant du dispositif et les coordonnées en format hash. Les projets concrets doivent faire l’objet d’une liste des champs de données et d’une confirmation par contrat.

Exécutera-t-il directement des tests A/B ?

Il ne s’exécutera pas directement. La plateforme peut utiliser les résultats d’essais existants des détaillants et d’autres canaux pour démarrer, calibrer et valider le modèle.

Le budget publicitaire peut-il être ajusté automatiquement ?

Les suggestions d’optimisation peuvent être intégrées dans des workflows tels que Skai, Pacvue, Flywheel et WPP Open. Les entreprises doivent néanmoins mettre en place une approbation manuelle, des plafonds de budget, un blocage des anomalies et des mécanismes de réversion.

Quel est le prix ?

Il n’y a pas de prix ou de forfaits fixes publics. Les marques et les agents doivent prendre rendez-vous pour une démonstration et obtenir un devis en fonction des données, des canaux, des événements, des SKU, ainsi que de la portée des connexions et des services.

Y a-t-il une version gratuite ?

Aucune version gratuite autonome ou essai gratuit standard n’a été confirmée. Les entreprises peuvent discuter des conditions de démonstration ou de pilote avec le service des ventes.

Y a-t-il une API ou une version open source ?

Le produit dispose d’une intégration d’interfaces au niveau de la plateforme, mais aucune API pour les développeurs du grand public, SDK officiel, dépôt de code public ou version open source auto-hébergée n’a été identifiée.

Résumé

Incremental convient aux grandes marques et agences qui ont besoin de comparer la contribution réelle des médias entre différents détaillants, et d’utiliser les activités quotidiennes ainsi que l’iROI au niveau des SKU pour prendre des décisions de déploiement. Le graphique commercial, l’inférence causale multi-frames, l’apprentissage quotidien et l’activation optimisée constituent ses principales différences.

Avant l’achat, le modèle doit être validé à l’aide de données historiques réelles et de résultats d’essais, afin de déterminer le coût total en l’absence de prix fixe, et il convient de résoudre les disparités entre l’ancienne politique de confidentialité et la communication actuelle sans mention de PII. Toute recommandation budgétaire automatisée doit être mise en œuvre sous un cadre de validation, de plafonnement et de possibilité de réversion.