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 #
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 #
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 #
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 #
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 #
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 #
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 #
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 #
Sans causalité, on optimise… le passé.
Avec causalité, on essaie d’optimiser :
ce qui va réellement se passer si on change quelque chose
🧩 Résumé #
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.
