Allocation

On cherche ici à répondre à une question centrale :

où mettre nos ressources pour maximiser un objectif (CA, profit, croissance…) ?

Contrairement au forecasting pur (qui prédit), ici on veut décider.

🎯 Le problème derrière l’allocation

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On a toujours une contrainte :

• budget marketing limité
• stock limité
• temps / équipes limités

Et plusieurs options :

• canaux marketing (Google Ads, Meta, email…)
• produits / catégories
• zones géographiques
• projets

👉 Le vrai problème devient :

quel est le meilleur usage marginal de chaque euro / ressource ?

⚠️ Le piège classique

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On pourrait être tenté de faire simple :

• “Google Ads génère le plus de ventes → on met tout dessus”
• “ce produit vend le plus → on le stocke davantage”

Mais ça, c’est corrélation ≠ causalité.

Exemples :

• Google Ads performe parce qu’il capte la demande existante
• un produit vend bien parce qu’il est déjà mis en avant

👉 Si on réalloue mal, on peut détruire de la valeur.

🧠 Bonne manière de penser

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On veut raisonner en termes de :

effet causal marginal

C’est-à-dire :

• si j’ajoute 1€ ici, qu’est-ce que ça change vraiment ?

📦 Cas 1 : Budget marketing

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Objectif :

allouer un budget entre plusieurs canaux

Approches :

• A/B testing → mesurer l’impact réel d’un canal
• modèles causaux → estimer l’incrémentalité
• marketing mix modeling (MMM) → vision agrégée dans le temps

👉 On ne cherche pas le canal qui “performe”, mais celui qui apporte le plus en plus.

📊 Cas 2 : Allocation de stock

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Objectif :

répartir le stock entre produits / magasins

Problème :

• la demande est incertaine (time series)
• le stock influence la vente (causalité)

Exemples :

• rupture de stock → perte de ventes (cachée)
• sur-stock → coût + risque d’invendu

👉 On cherche un équilibre entre :

• prévision de la demande
• coût d’erreur (stockout vs surplus)

👥 Cas 3 : Allocation de ressources

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Objectif :

affecter des équipes / temps à différents projets

Exemples :

• produit A vs produit B
• acquisition vs rétention
• court terme vs long terme

👉 Ici, le problème est souvent plus flou :

• effets différés dans le temps
• interactions entre décisions

On est proche de :

• causalité longitudinale
• effets dynamiques

🔗 Lien avec time series

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Les décisions d’allocation se font dans le temps :

• budget réparti chaque semaine
• stock ajusté en continu
• ressources réallouées périodiquement

👉 On a donc :

• dynamique temporelle
• dépendances
• effets retardés

🔬 Lien avec causal inference

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Sans causalité, on optimise… le passé.

Avec causalité, on essaie d’optimiser :

ce qui va réellement se passer si on change quelque chose

🧩 Résumé

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Allocation = intersection de :

• prévoir (time series)
• comprendre l’impact (causalité)
• optimiser sous contrainte

👉 En pratique :

on cherche toujours le meilleur retour marginal d’une décision.