Géo-expérimentation causale

Prouvez l'impact réel de vos médias

Causafact prouve combien de ventes votre publicité génère réellement — en magasin et en ligne.

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Utilisé par des équipes media en
Retail Mode Hôtellerie FMCG
Analyse CausalImpact
Observé Contrefactuel
400k 300k 200k 100k Nov Déc Jan (test) Fév Début du test Impact causal
Lift
-10,7%
Fourchette : -13,8% à -7,4%
ROI publicitaire
5,8x
3,9x à 7,8x
Confiance
99,9%
Résultat très fiable
Connecté à vos sources de données
Meta Ads
Google Ads
BigQuery
GA4
CSV
INSEE
Le problème

Le marketing investit à l'aveugle

80% des directeurs marketing ne peuvent pas prouver le ROI de leurs campagnes offline. Corrélation n'est pas causalité.

Aujourd'hui
Corrélation
« Les ventes ont augmenté de 12% pendant la campagne. » Mais est-ce grâce à la pub ? Ou à la météo, une promo en magasin, un concurrent en rupture, ou la saisonnalité ?
+12% ? ? ? météo promo saison concurrent Impossible de savoir ce qui a causé la hausse
Avec Causafact
Causalité
On coupe la pub dans certaines zones, on la maintient dans d'autres. La différence = l'impact prouvé. Tous les autres facteurs sont neutralisés.
INTERVENTION Δ -10,7% contrefactuel observé = impact prouvé de la publicité
Méthodologie

De la question business à la preuve scientifique

4 étapes, 4 à 8 semaines, une preuve causale.

Échantillonnage intelligent
Données démographiques + appariement statistique
5 phases
Validation pré-lancement
6 vérifications automatiques + score de fiabilité
6 tests
Monitoring temps réel
Données, tendances, anomalies, budget
live
Analyse causale triple
3 méthodes indépendantes de vérification
3 methodes
Interprétation IA & Exports
Gemini, PDF, Slides, CSV
IA
0
Stratégies

Trois stratégies, trois questions business

Le choix dépend de votre objectif.

Go Dark
« Ma pub génère-t-elle vraiment des ventes ? »
On coupe la pub dans les zones test pendant 3 à 6 semaines. Si les ventes baissent, c'est la preuve que la pub génère des ventes.
ROI pub = revenus perdus / dépenses média historiques
-10,7% pub active pub coupée
Heavy-Up
« Si j'investis plus, combien je gagne de plus ? »
On augmente le budget média dans les zones test. La différence de ventes vs. témoins = le revenu supplémentaire.
ROI pub = revenus incrémentaux / surcoût média
+8,2% budget normal budget amplifié
Holdback
« Cette nouvelle tactique, ça marche ? »
Les zones test reçoivent la nouvelle campagne, les témoins non. Idéal pour tester un nouveau canal ou un nouveau format.
ROI pub = revenus incrémentaux / dépense nouvelle tactique
+6,4% sans campagne nouvelle campagne
Résultats

Ce que nos clients découvrent

Des preuves causales, pas des estimations.

-10,7%
Enseigne nationale — Retail / Électroménager
La coupure des médias Meta a entraîné une baisse de 10,7% des ventes dans les zones test. Chaque 1€ de pub génère 5,8€ de revenus.
Go Dark
5,8x
Enseigne nationale — Retour sur investissement
Retour sur investissement publicitaire de 5,8x (fourchette : 3,9x à 7,8x). Fiabilité statistique > 99,9%. Score de fiabilité : 13/15.
Confiance haute
Plateforme

Une plateforme, de A à Z

De la création de l'expérience à l'export des résultats.

app.causafact.io/experiments/results
Go Dark — Impact Média Q1 2026 13.0/15 IMPACT SUR LES VENTES -10,7% Fourchette : -13,8% — -7,4% RETOUR SUR INVESTISSEMENT 5,8x 3,9x — 7,8x CONFIANCE Haute Ventes après coupure vs scénario avec média Exporter PDF CSV Slides
Dashboard temps réel
Suivi en continu de chaque expérience active avec alertes
Exports PDF & Slides
Rapports prêts à partager avec votre direction
Interprétation IA
Résumé exécutif généré par Gemini, soumis à validation humaine
Score de fiabilité
Qualité transparente : échantillonnage + analyse, composant par composant
Positionnement

Pourquoi pas les autres méthodes ?

Chaque approche a sa place. Voici où se situe la géo-expérimentation sur l'échelle de la preuve.

CONFIANCE corrélation causalité
01
Attribution
Suit les clics. Assigne la conversion au dernier point de contact.
Ignore l'offline. Biaisée vers le bas de funnel.
02
Marketing Mix Model
Modélise le mix média sur 12 à 18 mois de données historiques.
Corrélation, pas causalité. Lent à mettre en place.
03
A/B Test Digital
Expérimentation contrôlée, mais uniquement sur les canaux digitaux.
Pas d'impact magasin mesurable. Périmètre limité.
Causafact
Géo-expérimentation
A/B test géographique. Mesure l'impact causal sur les ventes totales — web + magasin — en 4 à 8 semaines.
Preuve statistique. p-value. Toutes plateformes.

Prêt à mesurer ce qui compte ?

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