La régression statistique est l'un des outils fondamentaux de l'analyse marketing quantitative. La régression linéaire simple modélise la relation entre deux variables — par exemple, entre le budget publicitaire et le chiffre d'affaires — en ajustant une droite qui minimise les erreurs de prédiction. La régression multiple étend ce principe à plusieurs variables explicatives simultanées, permettant d'isoler l'effet de chaque facteur en contrôlant les autres. On peut ainsi estimer l'élasticité au prix, l'impact de chaque canal media ou l'effet de la saisonnalité sur les ventes.
En marketing mix modeling (MMM), la régression multiple est au cœur du modèle : on régressne les ventes hebdomadaires sur les investissements par canal (TV, search, social, display), les promotions, la distribution et les facteurs exogènes (météo, conjoncture). Les coefficients obtenus permettent de calculer le ROI par canal et d'optimiser l'allocation budgétaire. Des variantes plus avancées — régression ridge, lasso, bayésienne — gèrent mieux la multicolinéarité et le risque de surapprentissage sur des données marketing souvent corrélées.
Pour un CMO, comprendre les bases de la régression permet de dialoguer efficacement avec les équipes data et de challenger les modèles produits. Les métriques clés à vérifier sont le R² (part de la variance expliquée par le modèle), les p-values (significativité statistique de chaque variable) et les résidus (erreurs de prédiction). Un modèle de régression bien construit est un outil de pilotage puissant pour la planification media et la prévision des ventes, à condition de respecter ses hypothèses et de le mettre à jour régulièrement avec de nouvelles données.