A – Constat
Cela peut sembler comme une évidence: les équipes marketing doivent pouvoir connaître l’impact
de leurs actions pour déterminer lesquels de leurs efforts ont porté des fruits. Pourtant techniquement ce n’est pas si simple et pose de nombreuses problématiques comme le choix du modèle d’attribution. Avec l’essor des sources et des canaux d’acquisition et ainsi de leurs possibles entrecoupements, l’attribution est devenue une question aujourd’hui véritablement centrale pour les marques dans toute stratégie d’acquisition marketing en ligne.
Elles s’en rendent généralement compte quand elles emploient différent prestataires pour accompagner leurs campagnes d’acquisition sur différents canaux: ces derniers se battent parfois pour être crédités des mêmes conversions !
B – Pourquoi ces problèmes ?
Un utilisateur qui a vu une première pub sur mobile, recherché votre marque sur ordinateur, puis cliqué sur une autre pub avant d’être converti, autrement dit qui a eu de nombreux points de contact avec votre marque avant sa conversion, doit-il être attribué totalement à la dernière publicité ?
Ce modèle d’attribution, appelé le modèle du « dernier clique », est encore largement utilisé mais représente rarement vos parcours utilisateur d’une manière réaliste et on lui préfère donc aujourd’hui d’autres modèles descriptifs comme le modèle linéaire, par position, ou progressif ou bien des modèles statistiques nourris des données utilisateur et utilisant généralement des outils de big data & de machine learning.
De plus, beaucoup de marques et agences de marketing utilisent encore les outils des acteurs publicitaires eux-mêmes, pour suivre leurs conversions, outils qui ne prennent en compte que les points de contact dont ces mêmes acteurs sont responsables.
C – La solution
À moins de vouloir réinventer la roue c’est à l’aide d‘outils d’analyse indépendants des différents acteurs publicitaires que vous pouvez aujourd’hui définir vos modèles d’attribution et suivre vos utilisateurs à travers vos différents points de contact quelque soient leurs appareils et leurs sources. Cela vous permet de mesurer ainsi toute la portée de vos campagnes publicitaire à l’aide d’indicateurs indépendants, clairs et aussi précis que possible quelques soient vos partenaires publicitaires.
Mais il faut tout d’abord définir une stratégie d’attribution correspondante à vos besoins: en listant l’intégralité de vos points de contact, en choisissant vos modèles d’attributions principaux, en définissant vos canaux et sources d’acquisition, vos besoins en matière d’intégration technique et en estimant la valeur à vie de vos clients.
1 – Lister ses points de contact
Les points de contact sont toutes les interactions que peuvent avoir vos clients avec votre marque avant une conversion, par exemple: une impression publicitaire.
Ces interactions peuvent concerner vos propres services, comme votre site internet, aussi bien que des services extérieurs, comme une régie publicitaire. Elles peuvent même concerner des interactions dans le monde réel !
La première étape est donc d’établir une liste des différents points de contact de vos parcours utilisateur ce qui permettra de quantifier leur importance, de vérifier la possibilité de remonter des données les concernant et ainsi d’établir votre premier modèle d’attribution.
2 – Choisir un ou plusieurs modèles d’attributions adaptés
Un modèle d’attribution est un ensemble de règles permettant d’attribuer totalement ou partiellement
une conversion à respectivement une ou plusieurs sources d’acquisition. Il n’existe cependant pas de modèle
d’attribution parfait car celui-ci dépend entièrement de votre présence en ligne et de votre activité. Après une première définition il convient ainsi d’observer ses effets sur les différents leviers d’acquisition et de procéder à des ajustements si besoin.
Vous retrouverez ci-dessous les grands cas typiques de modèles d’attribution:
Si les modèles statistiques, regroupés ici dans le modèle « selon les données », sont clairement supérieurs aux modèles dits descriptifs, ces premiers n’engagent pas non plus les mêmes coûts puisqu’il faut alors pour en tirer le meilleur parti employer des outils de big data et de machine learning à la pointe de la technologie. Il leur faut aussi une certaine période de mise en place et d’entraînement qui ne correspondra pas forcément à vos envies de croissance dans l’immédiat. C’est pourquoi on va plutôt dans un premier temps généralement, après avoir établi la liste des points de contact et leur importance, choisir entre le modèle « progressif », « linéaire » ou par « position » le temps d’unifier la récolte des données utilisateurs (avec Segment par exemple).
3 – Vérifier la capacité d’intégration et définir les fenêtres d’attribution de chaque source
Une fois un premier modèle d’attribution retenu il conviendra d’établir une liste de vos différentes sources d’acquisition afin de pouvoir vérifier leurs intégrations aux différents outils d’analyse. Facebook dispose par exemple d’une API qui permet d’enrichir grandement vos données sur la plupart des outils d’analyse indépendants. Et il est bien entendu toujours utile de se demander si vous prévoyez d’utiliser de nouvelles solutions à court / moyen terme.
Nous pouvons en même temps en profiter pour définir, pour chaque source, sa fenêtre d’attribution, c’est-à-dire combien de jours ses données gardent de l’importance. Par exemple: une impression publicitaire Facebook doit-elle être comptée alors que l’utilisateur a été converti suite à une recherche Google 60J plus tard
4 – Estimer la valeur à vie d’un client
Il est aussi primordial d’être en mesure de prévoir et de mettre à jour (voir: tracking serveur à serveur) la valeur sur la vie d’un client le plus finement et correctement possible. Un utilisateur qui loue des berlines tous les mois sur un site de location de véhicules aura par exemple une plus grande valeur à vie pour votre entreprise qu’un utilisateur qui loue des Twingos de temps en temps.
Combiné à un modèle d’attribution plus fin cela vous permettra de mieux cerner quelles sources de trafic vous apportent réellement le plus de valeur sur le long terme et aidera de surcroît les équipes marketing à orienter le budget des campagnes.
5 – Choisir la solution technique adapté
Pour pouvoir répondre à vos besoins la solution technique devra correspondre au maximum à la stratégie retenue, à votre budget et à vos envies d’évolutions.
En plus des questions techniques de base:
▪ L’intégration est-elle possible sur notre stack technique ?
▪ La solution est-elle stable et bien documentée ?
▪ La solution affectera-t-elle la performance de nos services en ligne ?
▪ La solution est-elle conforme à la réglementation RGPD ?
De votre stratégie, découlent plusieurs questions naturelles:
▪ Quels modèles d’attributions sont couverts par cette solution ?
▪ La solution est-elle multicancale et couvre, elle, tous nos points de contact ?
▪ La solution propose, elle, la segmentation d’audience ?
▪ La solution supporte, elle, les intégrations avancées des différents acteurs publicitaires ?
▪ La solution permet-elle de remonter les données de points de contact physiques ?
▪ La solution fait-elle usage de modèles d’attribution statistiques utilisant le machine learning ?
▪ La solution intègre-t-elle une API ?
Avec, bien évidemment, l’éternelle question de son coût !
Nous répondons à beaucoup de ces questions dans le tableau comparatif suivant:
Comme nous l’avons vu, mettre en place un outil d’attribution est essentiel afin d’avoir une visibilité fine sur la valeur rapportée par vos différents canaux d’acquisition et possibles prestataires, c’est aujourd’hui l’une des pierres angulaires de toute stratégie marketing en ligne avancée avec:
- La segmentation d’audience
- Le tracking serveur à serveur
- Les plateformes de communication client