Dans le monde du marketing numérique, nous ne travaillons plus en vase clos et les marques investissent dans de multiples canaux: numérique, affichage, télévision, radio et presse écrite. Il est crucial pour les spécialistes du marketing de comprendre quels canaux génèrent des ventes, afin d’optimiser l'attribution de leurs conversions. Depuis l’époque des campagnes utilisant un seul canal, jusqu’aux écosystèmes numériques complexes de 2024, les spécialistes du marketing n’ont cessé de chercher de meilleurs moyens d’attribuer les conversions à leurs sources légitimes.
Dans cet article, nous allons explorer l’évolution des modèles d’attribution et comment ils ont été modifiés pour répondre aux exigences numériques actuelles, afin d'élaborer des stratégies marketing plus efficaces.
Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution?
La méthode d’attribution consiste à créditer les points de contact qu’un consommateur rencontre tout au long de son parcours et permet de comprendre quels canaux, campagnes ou actions spécifiques ont contribué à la décision d’achat.
De nos jours le marketing mix peut rapidement évoluer et il inclut désormais les réseaux sociaux, les partenariats avec des influenceurs, ou encore la recherche vocale et les expériences de réalité augmentée, nécessitant une approche de l’attribution plus actuelle. Cependant, l’introduction du RGPD, du CCPA et d’autres législations axées sur la protection de la vie privée, a redéfini la manière dont les données sont collectées et analysées, rendant nécessaire de réaliser une attribution transparente et de considérer en premier la question du respect de la vie privée lors de l’attribution des données.
Revoir le modèle d’attribution en 2024
Le dernier point de contact: De nombreux spécialistes du marketing adoptent un modèle d'attribution où le dernier point de contact avant la conversion reçoit tout le crédit. Toutefois, grâce aux outils d'analyse modernes, il est désormais possible d'obtenir une perspective plus nuancée et holistique, en évaluant non seulement la dernière interaction, mais aussi l'importance des contacts précédents dans le parcours de conversion.
Le dernier clic non direct: Le modèle du dernier clic non direct, par exemple, crédite 100 % au point de contact juste avant la conversion, sous l'hypothèse que c'est ce contact qui a déclenché l'action. Cette approche a évolué pour inclure non seulement les publicités traditionnelles mais également des interactions via de nouveaux canaux, comme les stories sur les réseaux sociaux ou les publicités interactives sur les plateformes de streaming.
Le premier point de contact: Le modèle du « coup de foudre » a pris de l’ampleur avec l’avènement de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique, qui permettent de mieux quantifier l’impact du premier engagement d’un consommateur avec une marque sur divers canaux, en s’adaptant au parcours non linéaire du consommateur moderne jusqu’à l’achat.
Linéaire: Ce modèle, qui attribuait initialement le même crédit à chaque point de contact, a été affiné pour refléter l'impact variable de chaque interaction en fonction des mesures d'engagement et des retours des consommateurs, s'alignant ainsi sur les campagnes intégrées multi-canaux actuelles.
La décroissance temporelle: Ce modèle multi-touch utilise une formule qui attribue progressivement moins de crédit aux points de contact antérieurs, valorisant ainsi le plus récent. Il reflète la nature éphémère de l'attention des consommateurs dans l'ère numérique et permet d'ajuster les taux de décroissance en fonction des dynamiques de marché actuelles et des performances de la campagne.
Basé sur la position ou en forme de U: Ce modèle valorise non seulement les premiers et derniers points de contact, mais aussi les engagements à mi-parcours, comme les annonces de reciblage et le marketing par e-mail personnalisé, qui jouent un rôle crucial dans les décisions des consommateurs.
Modélisation personnalisée: Grâce à l'analyse des données et à l'IA, les modèles personnalisés sont désormais accessibles, permettant aux entreprises de créer des solutions sur mesure qui reflètent leur position sur le marché, les comportements des clients et les objectifs stratégiques. Ces modèles exploitent de vastes ensembles de données et des algorithmes sophistiqués pour offrir des perspectives inédites dans l'attribution.
Comment l’attribution linéaire multi-touch fonctionne-t-elle en pratique?
Imaginez Alex, un consommateur en quête d’un nouveau smartphone. Voici son parcours :
- Réflexion : Alex voit une publicité sur Facebook pour un nouveau smartphone.
- Planification : Quelques jours plus tard, il recherche des avis sur Google et clique sur un article.
- Planification : Après avoir lu l’article, il reçoit un courriel proposant une réduction sur le smartphone.
- Action : Enfin, Alex clique sur le lien du courriel et achète le smartphone.
Dans le modèle d’attribution linéaire, chaque point de contact (publicité sur Facebook, recherche Google, courriel, achat) reçoit un crédit égal pour la conversion. Si le smartphone coûte 800 dollars, chaque point de contact reçoit 200 dollars de recettes. Ce modèle donne une vue d’ensemble des efforts de marketing, surtout dans les cycles de vente longs avec de multiples interactions.
Avantages:
- Vision équilibrée reconnaissant chaque point de contact.
- Utile pour les entreprises axées sur les relations à long terme et souhaitant comprendre toutes les interactions client.
Inconvénients:
- Simplifie l’impact des points de contact cruciaux.
- Moins idéal pour les campagnes où certaines interactions sont plus décisives.
Les perspectives pour l’avenir : De nouvelles dimensions pour le modèle d’attribution
1- Attribution de la protection de la vie privée
Face aux préoccupations croissantes sur la confidentialité des données, les spécialistes du marketing adoptent des modèles d’attribution qui privilégient la confidentialité. Ils utilisent des données de première main, c’est-à-dire d’informations directement collectées auprès de votre public dans le cadre d’interactions avec votre marque, collectées directement auprès des clients, comme les visites de sites web ou les programmes de fidélité, tout en protégeant les données des clients.
Les données de tiers sont quant à elles anonymisées pour protéger les identités Cela peut inclure l'agrégation des données de médias sociaux pour identifier des tendances sans les relier à des utilisateurs spécifiques.
2 - L’attribution multi-appareils
Le consommateur moyen utilise quotidiennement plusieurs appareils, l’attribution multi-appareils est donc devenue la pierre angulaire des stratégies de marketing modernes. Cette approche s’appuie sur des technologies de suivi avancées, telles que les identifiants clients unifiés et la modélisation probabiliste, pour assembler les interactions des utilisateurs sur les smartphones, les tablettes, les ordinateurs portables, etc.
Imaginez un scénario dans lequel un consommateur voit une publicité pour un produit sur son smartphone, effectue des recherches sur une tablette et procède à un achat sur un ordinateur portable. L’attribution inter-appareils permet aux spécialistes du marketing de suivre ce parcours de manière transparente, en attribuant correctement les ventes à chaque point de contact. Par exemple, une entreprise technologique peut utiliser des données inter-appareils pour comprendre comment les critiques YouTube regardées sur mobile influencent les achats de logiciels effectués sur ordinateur, offrant ainsi une vision cohérente du parcours du consommateur.
3 - Les analyses prédictives
L’analyse prédictive transforme les données historiques en informations prévisionnelles, ce qui permet aux spécialistes du marketing d’anticiper les tendances et d’adapter leurs stratégies en conséquence. Il s’agit d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les campagnes de marketing passées, les données de vente et les interactions avec les clients afin de prédire les comportements et les préférences futurs.
Par exemple, un service de streaming pourrait analyser l’historique des habitudes de visionnage, des mises à jour d’abonnement et des préférences en matière de contenu pour prédire quels genres ou titres susciteront l’engagement et la fidélisation dans les mois à venir. De même, un détaillant de mode pourrait utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les tendances saisonnières, ce qui lui permettrait d’adapter ses campagnes de marketing aux demandes à venir, en optimisant à la fois les stocks et les dépenses publicitaires.
En intégrant ces méthodologies avancées, les spécialistes du marketing peuvent naviguer plus efficacement dans les complexités du paysage numérique, en veillant à ce que leurs stratégies soient à la fois conformes à la protection de la vie privée et adaptables à l’évolution constante du comportement des consommateurs.
Tout bien considéré
Le modèle d’attribution peut être appliqué aux activités en ligne et hors ligne et peut également s’étendre à des éléments sur lesquels vous n'avez aucun contrôle.
Les éléments d’attribution en ligne comprennent votre site web, les campagnes de recherche et d’affichage payantes, les classements organiques dans les SERP, les médias sociaux et le contenu. L’attribution hors ligne englobe les mécanismes de marketing traditionnels tels que la publicité extérieure (panneaux d’affichage, transports en commun, mobilier urbain et autres), la presse écrite (magazines, journaux, dépliants et brochures), la radio et la télévision.
Cependant, même la stratégie de marketing la plus parfaitement élaborée et la plus symbiotique ne garantit pas de résultats. Les marques doivent rester très conscientes des facteurs non liés au marketing qui peuvent simultanément être en jeu et éroder le potentiel de leurs initiatives de marketing. Des variables telles que l’économie, la politique, les goûts et les préjugés culturels, la géographie et même la météo peuvent toutes perturber les campagnes de marketing. Si vous ne suivez pas l’évolution de ces facteurs, vos efforts de marketing risquent d’être réduits à néant avant même d’avoir été déployés.
Par exemple, vous avez un nouveau produit génial que vous voulez promouvoir. Vous travaillez avec vos agences pour élaborer le bon message, destiné au bon public, aux bons endroits et aux bons moments. Mais après le premier mois, il n’y a pas eu de traction et les sourcils commencent à se lever. Qu’est-ce qui a bien pu se passer ?
En y regardant de plus près, vous vous rendez compte que l’état où se trouve la plus forte concentration de votre public cible a récemment connu un énorme ralentissement de l’économie. Quelle que soit la valeur de votre produit, les poches sont serrées et le revenu disponible est au plus bas. Tant que l’économie ne s’améliorera pas, ou à moins que vous ne commenciez à offrir votre produit gratuitement, les conditions ne sont tout simplement pas réunies pour obtenir les résultats escomptés.
Pour conclure
Si les modèles d’attribution peuvent sembler intimidants, les informations qu’ils fournissent sont inestimables pour optimiser votre stratégie marketing et surpasser vos concurrents. Commencez à expérimenter différents modèles et utilisez les informations qu’ils produisent pour ajuster vos investissements marketing afin de garantir le meilleur retour sur investissement et un avantage sur vos concurrents.
Vos clients se débarrassent des données. Chaque clic, chaque appel, chaque interaction avec votre marque laisse des signaux, des indices et parfois même des guides étape par étape sur la façon de mieux les servir et les satisfaire. Votre travail consiste à écouter et à répondre. Notre rôle est de vous aider grâce à l’analyse des données. Proove Intelligence by DAC est notre équipe pluridisciplinaire d’ingénieurs en données, d’analystes et de mathématiciens spécialisés dans l’attribution. Ils travaillent en étroite collaboration avec des experts en stratégie, en contenu, en création et en médias afin de transformer l’analyse des données en une force puissante pour une croissance transformationnelle.
