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COMMENT BIEN CHOISIR SON MODÈLE D’ATTRIBUTION?


 

L’un des principaux atouts du marketing numérique est la capacité à mesurer les interactions. Cela permet entre autres de tracker le nombre de conversions générées par chaque canal de diffusion (SEM, Programmatique, Réseaux sociaux, Email…) afin d’identifier les plus rentables et ainsi déterminer la meilleure répartition budgétaire.

C’est là qu’entre en jeu la notion d’attribution qui permet de répartir les conversions enregistrées entre les leviers marketing selon un modèle pertinent.

Prenons un exemple concret :

Si un client achète sur mon site après avoir cliqué sur une annonce SEM, doit-on considérer que la vente s’est faite uniquement grâce à ce dernier clic ? Doit-on attribuer 100% du revenu à cette seule annonce ?

Pas si simple en vérité, car avant d’acheter, le client a pu connaître la marque grâce à une vidéo diffusée sur son fil d’actualité Instagram ; puis être exposé à une bannière en programmatique display ; comparer différents produits sur Google Shopping avant de finaliser son achat après un clic sur une annonce textuelle.

 

 

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Ces différentes interactions constituent des points de contact essentiels pour être présent tout au long du processus d’achat du client tant dans les phases de notoriété, que de considération et d’achat.

Le choix du modèle d’attribution est alors crucial pour connaître quels sont les leviers efficaces pour générer des conversions et calculer la rentabilité de ses investissements.

Tous les outils utilisant des modèles d’attribution vont alors répartir chaque transaction et son revenu entre plusieurs leviers d’acquisition.

Une conversion ayant généré un revenu de 100 $ pourra être répartie à 30 $ pour Instagram, à 20 $ pour le SEM et à 50 $ pour le SEO.

 

Quels sont les modèles d’attribution possibles ?

 

 

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  • Le modèle de la dernière interaction (last click) attribue la conversion au dernier levier ayant généré une interaction comme un clic par exemple. C’est le modèle d’attribution par défaut de Google Analytics ou Google Ads et donc le plus communément utilisé, toutefois pas le plus juste pour autant, car il favorise les leviers de fin de tunnel comme le search et le retargeting.

 

  • Le modèle de la première interaction (first click), plus rarement utilisé, attribue 100% de la conversion au levier qui a généré le premier contact avec l’acheteur. La limite de ce modèle est que plus le nombre d’interactions est grand avant une transaction, plus il est compliqué de savoir quelle a été la première interaction et si elle a vraiment été décisive dans le processus. 

 

  • La dépréciation dans le temps (time decay) donne plus de poids aux canaux ayant généré une interaction peu avant l’achat. À l’inverse, plus une interaction a été faite longtemps avant la transaction,  moins elle sera valorisée.

 

  • Le modèle linéaire (linear) attribue la même part à chaque levier ayant participé à une conversion.

 

  • L’attribution basée sur la position (position based) valorise le premier et dernier point de contact avec le client.

 

  • L’attribution basée sur les données (data driven) est le modèle le plus avancé et le plus fiable, car il attribue une part de revenu plus ou moins importante aux leviers en fonction de leur apport sur la base de l’analyse des chemins de conversion. C’est le modèle Shapley, basé sur la théorie des jeux.

 

Idéalement et lorsque c’est possible, mieux vaut privilégier le modèle basé sur les données. Google Ads va d’ailleurs en faire son modèle par défaut d’ici début 2022.

Cependant, si ce modèle est le moins imparfait, il n’est pas sans limites. Limites qu’il est important de garder à l’esprit pour éviter les biais d’analyse :

Les impressions ne sont pas toujours prises en compte comme des interactions sur certains outils, ce qui va favoriser les leviers générateurs de clic comme le search, au détriment des leviers plus en amont de tunnel comme les réseaux sociaux ou la programmatique. Leviers qui sont pourtant essentiels au parcours d’achat.

Même sur les outils d’attribution qui prennent en compte les impressions, la pose de pixels d’impressions n’est pas possible sur les réseaux sociaux. Seules quelques solutions comme l’outil d’attribution Wizaly permettent d’extrapoler le volume d’impressions.

Le data driven nécessite un volume de conversions important pour fonctionner.

À mesure que les parcours clients se complexifient, l’attribution devient une notion essentielle à prendre en compte. Si aucun modèle parfait n’existe, le plus fiable est la data driven. Ce modèle peut-être utilisé sur les plateformes Google, mais aussi pour des outils d’attribution ou de webanalyse comme : 

 

 

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