Modèles d'attribution marketing : Le guide complet

L'attribution marketing fait référence à l'analyse et à la compréhension des points de contact dans un parcours client qui conduisent à une conversion.

Les clients ont de plus en plus d'interactions avec les canaux en ligne et hors ligne avant de se « convertir », qu'il s'agisse d'effectuer un achat, de télécharger une application ou simplement de s'inscrire à une newsletter. Pour les marketeurs, il est plus important que jamais de bien comprendre quelles étapes du parcours sont plus ou moins précieuses pour la conversion finale, et donc plus ou moins dignes de leur budget.

Qu'est-ce qu'un modèle d'attribution marketing ?

Les modèles d'attribution marketing aident les entreprises à visualiser la valeur de chaque étape du parcours client. Les organisations qui n'auraient peut-être pas envisagé l'attribution ont probablement opté par défaut pour un modèle de mesure simple (souvent « au dernier clic »), mais d'autres modèles dérivés des données peuvent être utilisés pour garantir une plus grande pondération aux autres points de contact du parcours, en fonction de l'impact ils avaient sur la conversion finale.

Les modèles d'attribution marketing appartiennent aux catégories à une seule touche et à plusieurs touches. Comme nous le verrons, certains sont plus répandus que d'autres, et certains sont plus efficaces pour éclairer les marketeurs sur les étapes du parcours client qui offrent le meilleur retour sur investissement. Ce faisant, ils mettent également en évidence les points de contact qui méritent une allocation budgétaire plus importante.

Dernière touche

Comme mentionné ci-dessus, le "dernier clic" est souvent le modèle d'attribution par défaut utilisé. Ce n'est pas surprenant étant donné que même une compréhension assez simplifiée des logiciels d'analyse Web facilement disponibles peut voir le dernier point de contact avec lequel un utilisateur a interagi avant d'effectuer une conversion.

Le « dernier clic » est approprié dans certains cas (par exemple, lorsqu'un investissement important a été placé sur ce dernier canal spécifique du voyage). Mais comme nous le savons, les parcours clients sont de plus en plus complexes et les individus interagissent avec de nombreux points de contact différents sur les canaux en ligne et hors ligne avant de se convertir. Le modèle d'attribution au « dernier clic » ne va donc pas assez loin.

Fay Miller, directrice du marketing chez Fospha, déclare : « Le dernier clic est la norme de l'industrie depuis que la mesure du parcours client est devenue possible. Je le vois généralement utilisé par les entreprises qui ont des modèles de reporting hérités et qui n'ont tout simplement pas de meilleur moyen de mesurer les performances de leurs campagnes marketing. Par « meilleur », j'entends une approche qui utilise des données pour analyser tous les parcours des clients et fournir des informations sur le rôle que chaque point de contact joue dans le chemin global de la conversion. »

Premier clic

Un autre exemple de modélisation d'attribution par simple contact est le « premier clic ».

Comme son nom l'indique, ce modèle attribue un poids à la première étape du parcours d'un client - il peut donc convenir à une campagne visant à créer une notoriété - mais ignore d'autres interactions potentiellement importantes par la suite.

Le spécialiste de la mesure et de l'attribution marketing chez Fospha, Jamie Bolton, note leur pertinence dans certains cas : « Le premier clic est utile en contrepoint du dernier clic. Il est disponible par défaut sur de nombreuses plateformes, il peut donc fournir un autre regard sur les données, en particulier pour les organisations qui ont des ressources limitées.

Linéaire

Le modèle d'attribution « linéaire » est sans doute le modèle multi-touch le plus simple.

Les spécialistes du marketing utilisant ce modèle reconnaissent que leurs clients interagissent avec plusieurs points de contact au cours de leur parcours. L'approche linéaire crédite tous les canaux de la même manière, donc bien qu'il s'agisse certainement d'une amélioration par rapport aux modèles à une seule touche, elle ne tient pas compte du fait que différents points de contact peuvent avoir eu plus ou moins d'impact sur la décision des clients de se convertir que d'autres.

« C'est une excellente progression logique par rapport aux modèles à touche unique », déclare Bolton. « L'attribution linéaire ouvre le parcours client complet et attribue le crédit de manière uniforme, ce qui signifie que les points de contact qui jouent un objectif de découverte, de développement ou de conversion sont tous récompensés. »

Déclin du temps

La "décroissance temporelle" est un autre modèle d'attribution multi-touch. Il crédite tous les points de contact d'un parcours utilisateur, avec une pondération accrue à mesure que le contact est proche de la conversion.

La valeur du modèle de « décroissance temporelle » et ses défauts sont assez faciles à quantifier. Bien sûr, il y aura de nombreux parcours clients où les canaux visités plus près de la conversion auront eu plus d'impact que ceux proches du début. Mais à mesure que les parcours des utilisateurs deviennent plus longs et plus complexes, ce n'est de moins en moins le cas.

La «décroissance temporelle» implique toujours une bonne quantité de conjectures et l'hypothèse que les canaux visités à proximité de la conversion méritent plus de crédit que les premiers.

Bolton souligne que la "décroissance temporelle" a de la valeur pour les spécialistes du marketing qui se concentrent sur des conversions rapides. « Pour les entreprises qui souhaitent se concentrer sur les points de contact qui jouent un rôle de conversion pour leurs clients, ce modèle prend en compte et valorise tous les canaux, mais donne la priorité à ceux qui incitent directement à la conversion. »

Basé sur la position

L'attribution en « U » ou « basée sur la position » est un autre modèle multi-touch utile qui constitue une nette amélioration par rapport aux méthodes à touche unique explorées ci-dessus.

Ce modèle crédite tous les points de contact, mais donne plus de poids (40 %) à chacun des premier et dernier canaux. Les 20 % restants du crédit sont répartis entre les canaux au milieu du parcours.

Encore une fois, le modèle "en forme de U" est pertinent, mais il peut échouer à créditer avec précision les points de contact au milieu du parcours qui peuvent avoir joué un rôle plus important dans la conversion que ce à quoi le spécialiste du marketing pourrait s'attendre.

Comme le note Bolton, « la forme en U est un excellent candidat pour les parcours clients plus longs. Le modèle fonctionne sur le principe que l'étape de découverte et l'étape de conversion contribuent le plus à une vente, mais n'écarte pas entièrement le rôle joué par les étapes de développement intermédiaires. Dans un parcours client avec plus de 10 étapes, un modèle d'attribution linéaire diluerait la valeur de la première et de la dernière étape jusqu'à ce qu'elles ne soient presque pas reconnues. Les entreprises qui veulent éviter cela peuvent utiliser un modèle basé sur la position.

Basé sur les données/Personnalisé par canal

L'attribution « pilotée par les données » est un autre modèle multi-touch. Mais contrairement à ceux dont nous avons discuté jusqu'à présent, il utilise des données entre les points de contact pour éliminer toute conjecture et attribuer du crédit aux canaux en fonction de leurs performances, plutôt que de la position dans laquelle ils se trouvent.

« Une approche axée sur les données est souvent meilleure que d'autres modèles de mesure, car elle utilise les données de parcours pour analyser le comportement des clients et l'itinéraire d'achat », explique Fay Miller de Fospha. « Cela donne un aperçu des points de contact qui surpassent les autres. De plus, il s'adapte à ce que montrent les informations sur les données de parcours historiques et s'ajustera en fonction des performances de canaux particuliers.

Comme son nom l'indique, l'attribution « axée sur les données » nécessite de disposer de données complètes et d'une vue complète du parcours client, ainsi que des moyens d'analyser et d'agir efficacement sur ces données. En 2016, Forrester a signalé que jusqu'à 73 % de toutes les données au sein d'une entreprise ne sont pas utilisées . Les entreprises ont besoin d'une plate-forme de données client pour consolider, organiser et, comme le dit Miller, « attribuer automatiquement de la valeur aux canaux et adapter la stratégie marketing en temps réel ».

« Là où les budgets le permettent », poursuit-elle, « les modèles basés sur les données devraient être le premier choix de toute équipe marketing. Bien que plus coûteuses au départ, ces dépenses pourraient facilement être compensées par un retour sur investissement plus élevé résultant de la campagne.

Exemple d'attribution basée sur les données

Une campagne de base pour votre nouveau produit peut impliquer la recherche organique, la publicité display, le marketing par e-mail et les publications sur les réseaux sociaux. Si vos annonces display sont le premier point de contact et que la recherche organique est le canal utilisé avant la conversion, l'attribution « axée sur les données » serait mieux placée pour attribuer plus ou moins de crédit aux e-mails et aux publications sur les réseaux sociaux qui pourraient apparaître entre les deux.

Il est possible, par exemple, que les e-mails que voient vos clients suscitent davantage de conversions après la dernière étape de recherche organique. Ainsi, un modèle d'attribution « axé sur les données » donnerait plus de poids à ce canal par rapport aux publications sur les réseaux sociaux.

De plus en plus d'entreprises passent à des modèles basés sur les données

Nous pouvons voir qu'avec l'accès aux données de tous les canaux à travers l'exemple de parcours ci-dessus, ce modèle offrira une attribution plus précise que les autres modèles multi-touch et single touch.

En comparaison, un modèle de « premier clic » ou de « dernier clic » ignorerait trois des quatre points de contact. Un modèle « linéaire » sur-créditerait toujours certaines étapes et sous-créditerait d'autres. La "décroissance temporelle" sous-estimerait probablement la valeur des annonces display génératrices de notoriété. Et un modèle en « U » n'offrirait pas le contrôle du transfert de poids entre les deux étapes intermédiaires, e-mail et publication sociale.

Il est donc compréhensible que les hauts responsables du marketing consacrent de plus en plus de budget initial à l'attribution « pilotée par les données ». Les informations supplémentaires provenant de données complètes et souvent facilement disponibles sont suffisantes pour réaliser des économies grâce à un meilleur retour sur investissement dans les canaux dont vous pouvez être sûr qu'ils méritent une allocation budgétaire plus importante.

Avec des données complètes et les outils pour les débloquer, le marketing multicanal peut être plus précis et agile, parfaitement adapté au monde d'aujourd'hui où les parcours clients sont de plus en plus complexes.