Church & Dwight

Objectif

Sortir le retail media du dernier clic et du ROAS declaratif de chaque plateforme, pour savoir quelle depense produit reellement des ventes qui n'auraient pas eu lieu, et redeployer le budget existant vers ces campagnes-la sans en demander davantage.

Le déploiement

Le point de depart est un probleme d'arbitrage. Sur les reseaux retail media, chaque plateforme note ses propres campagnes et remonte un ROAS qui compte aussi les ventes qui auraient eu lieu sans publicite. Church & Dwight jugeait donc ses campagnes au dernier clic, sur des metriques qui arrivent en retard et qui ne disent pas ou envoyer le prochain dollar. Trois prestataires ont ete assembles pour repondre a cette question. Incremental produit chaque jour une lecture causale au niveau de la campagne : le modele decompose les ventes totales en trois parts, la base organique, l'effet des mouvements de rayon numerique (prix, promotions, coupons, notes et avis, position dans la recherche), et ce qui reste, attribue a la publicite. Cette part residuelle divisee par la depense donne l'iROI, le retour sur investissement incremental, que la documentation d'Incremental definit comme le profit incremental rapporte a la depense. La methode combine modelisation econometrique, experiences dediees et techniques quasi-experimentales de type difference-in-differences. Skai apporte l'autre moitie. Une connexion API directe entre les deux plateformes fait descendre la recommandation quotidienne d'Incremental dans les regles d'optimisation et les algorithmes d'achat de Skai, qui l'executent sur des milliers de campagnes sans passage par un tableur. WPP Media, via Wavemaker, tient les garde-fous strategiques et arbitre. La consequence operationnelle la plus visible est le passage du budget mensuel fige a une reaffectation hebdomadaire : l'investissement glisse chaque semaine vers les campagnes a fort rendement incremental et se retire des autres. Les structures de campagne ont ete refaites pour permettre un test granulaire, par SKU, par type de page et par categorie de produit. Le dispositif a ete applique aux marques Batiste, TheraBreath et Arm & Hammer, chez Target et sur Instacart. Il a recu le Grand Prix des Drum Awards for Commerce Media le 27 avril 2026 a Miami, ainsi que le prix Commerce Media Partnership of the Year, et Incremental a ete distingue par les Adweek Tech Stack Awards 2026 en aout 2026 sur la base de ce cas.

Résultats Preuve B

La source la plus precise est l'etude de cas publiee par Skai le 22 mai 2026, qui nomme la marque, les trois produits, les deux distributeurs et donne les chiffres avec leur perimetre exact. C'est une source officielle mais interessee : Skai vend la plateforme d'activation du dispositif. Incremental, l'autre prestataire, publie ses propres chiffres sur le meme cas. Deux titres de presse specialisee reprennent les resultats, The Drum le 28 avril 2026 apres son jury, et Adweek le 4 aout 2026 dans un palmares. Aucun de ces textes n'est independant du dispositif qu'il decrit : les deux articles rapportent des dossiers de candidature a des prix. Church & Dwight n'a de son cote jamais confirme ces chiffres, ni dans un communique, ni dans ses resultats financiers. Deux ecarts justifient de ne pas monter plus haut. D'abord le libelle : Skai parle d'efficacite media chez Target, The Drum et Adweek parlent de retour sur investissement incremental pour le meme 292 pour cent, sans que la source dise si les deux mesurent la meme chose. Ensuite les ordres de grandeur : la page de methodologie d'Incremental annonce jusqu'a 122 pour cent de gain d'iROI sur l'ensemble TheraBreath, Batiste et Arm & Hammer Laundry, ce qui ne se reconcilie pas avec les 292 pour cent affiches par Skai sur Batiste seule. Les deux prestataires du meme projet ne publient donc pas le meme chiffre pour la meme chose. La croissance organique et le chiffre d'affaires du groupe Church & Dwight ne sont pas retenus ici : rien dans les sources ne les rattache a ce dispositif.

1. 1
   Refonte des structures de campagne Equipe commerce activation de l'agence

   Les campagnes sont redecoupees pour permettre un test granulaire par SKU, par type de page et par categorie de produit. Sans ce decoupage, la mesure n'a rien a comparer.

2. 2
   Decomposition quotidienne des ventes Modele causal Incremental

   Le modele isole la base organique, puis retire l'effet des prix, promotions, coupons, avis et position dans la recherche. Ce qui reste est attribue a la publicite.

3. 3
   Calcul du rendement incremental Modele causal Incremental

   La part residuelle rapportee a la depense donne l'iROI par campagne, avec des courbes de reponse qui indiquent ou la depense sature et ou elle a encore de la marge.

4. 4
   Transmission par API Connexion Skai-Incremental

   La recommandation du jour descend directement dans les regles d'optimisation et les algorithmes d'achat de la plateforme d'activation, sans reprise manuelle.

5. 5
   Execution automatisee Plateforme d'activation Skai

   Encheres et budgets sont modifies sur des milliers de campagnes. Les sources indiquent que des decisions qui prenaient des semaines sont desormais prises et appliquees en quelques heures.

6. 6
   Reaffectation hebdomadaire Agence, sur la base des sorties du modele

   L'investissement glisse chaque semaine vers les zones a fort rendement et se retire des zones a faible rendement, a enveloppe globale inchangee.

7. 7
   Arbitrage et garde-fous WPP Media avec les equipes marque

   L'agence fixe ce que l'automatisation a le droit de faire, quelles marques et quels distributeurs entrent dans le perimetre, et quelles bornes ne sont pas franchies.