Attribution marketing pour le retour sur investissement : le guide ultime pour les spécialistes du marketing

Le paysage marketing d'aujourd'hui est géré par les données. Mais pour donner un sens à ces données, vous devez vous assurer de comprendre d'où elles viennent. Entrez l'attribution marketing. L'attribution marketing aide les spécialistes du marketing à comprendre d'où proviennent leurs conversions et comment utiliser ces informations pour prendre de meilleures décisions.

Qu'est-ce que l'attribution marketing ?

L'attribution marketing est un moyen de déterminer quelles communications marketing ont contribué à une conversion. En d'autres termes, il s'agit de découvrir quelles campagnes de marketing ont poussé quelqu'un à faire un achat.

Par exemple, disons que le même client a vu à la fois des publicités Facebook et des publicités LinkedIn. L'attribution marketing indiquerait au responsable marketing quelle annonce a conduit à l'achat. À partir de là, ils peuvent restructurer leur campagne pour en tenir compte.

En fin de compte, l'attribution marketing aide les spécialistes du marketing à mener des campagnes plus efficaces. De plus, cela garantit que leurs budgets marketing vont directement aux points de contact les plus réussis.

Pourquoi l'attribution marketing devient de plus en plus difficile

Il y a quelques années, la plupart des gens n'avaient qu'un seul appareil qu'ils utilisaient pour naviguer sur Internet : leur ordinateur. Finalement, cela est devenu un ordinateur de bureau et un ordinateur portable, puis des téléphones intelligents ont été ajoutés, puis des tablettes, etc.

Désormais, le même consommateur peut naviguer sur le Web à partir d'un ordinateur de bureau, d'un ordinateur portable, d'un ordinateur portable de travail, d'un smartphone, d'une tablette et d'un casque VR, le tout dans la même journée. Chacun de ceux-ci peut ressembler à un visiteur unique sur votre outil d'analyse. Comme vous pouvez l'imaginer, il est difficile d'analyser quel point de contact marketing a conduit à une conversion.

Comment mesurer l'attribution marketing pour le retour sur investissement

La première étape consiste à mettre en place un outil d'analyse comme Google Analytics ou WordPress. Une fois que tout est prêt, vous pouvez passer au choix du modèle d'attribution marketing adapté à vos besoins. Ceux-ci inclus:

Attribution au premier contact

Comme son nom l'indique, l'attribution au premier contact signifie que la première annonce avec laquelle un prospect interagit ou voit est celle qui obtient le crédit complet pour la vente.

La théorie sous-jacente est la suivante : peu importe le nombre d'annonces que le consommateur a vues, il a finalement pris la décision inconsciente de convertir après avoir vu la première annonce. Ainsi, cette annonce obtient 100 % du crédit pour la conversion.

Bien sûr, les choses ne sont jamais aussi claires, mais l'attribution au premier contact fait cette hypothèse pour des raisons pratiques. Ce type d'attribution est facile à configurer sur Google Analytics, mais il laisse également de nombreuses données en dehors de l'image.

Attribution de dernière touche

L'attribution au dernier contact est fondamentalement l'opposé de l'attribution au premier contact. Au lieu d'attribuer le crédit à la première annonce qu'un consommateur a vue, cette forme d'attribution attribue le crédit à la dernière annonce que le consommateur a vue avant la conversion.

Essentiellement, l'attribution au dernier contact suppose que la dernière annonce que vous avez vue était la plus convaincante, et c'est celle qui vous a poussé à bout et vous a amené à convertir. Par conséquent, il lui accorde 100% de crédit et ne prête aucune attention aux points de contact devant lui.

Malheureusement, tout comme l'attribution au premier contact, ce modèle ignore une grande partie de l'image en ne prenant en compte que le dernier point de contact.

Dernier clic indirect

L'attribution au dernier clic non direct est similaire à l'attribution au dernier contact. Cependant, il accorde un crédit de 100 % à la dernière annonce sur laquelle le consommateur a cliqué en dehors de votre site Web avant d'effectuer un achat.

Par exemple, si un consommateur a vu une annonce, cliqué dessus, n'a pas effectué d'achat, a vu une autre annonce, puis a effectué un achat, l'annonce sur laquelle il a cliqué obtiendrait le crédit, même si la deuxième annonce venait plus tard.

Qu'est-ce que l'attribution multi-touch et comment ça marche ?

Alors que les derniers modèles d'attribution que nous avons examinés ne concernent qu'un seul point de contact, les modèles d'attribution multi-touch prennent en compte tous les points de contact. Par conséquent, ils sont généralement considérés comme plus précis.

Pour donner un sens à toutes ces données, les modèles d'attribution multi-touch pondèrent généralement les points de contact différemment. Ainsi, vous avez certains modèles qui pondèrent plus les points de contact ultérieurs que les précédents et vice versa.

Attribution linéaire

L'attribution linéaire attribue le crédit à chacun des points de contact de manière égale - aucune préférence n'est donnée aux clics, à la proximité de la conversion ou à quoi que ce soit d'autre.

Par exemple, si vous avez 20 points de contact, chacun recevra 5 % du crédit. C'est un peu basique, mais cela peut être utile pour certaines circonstances et modèles publicitaires.

L'un des avantages de l'attribution linéaire est qu'elle permet aux spécialistes du marketing de prendre en compte l'ensemble de la situation. Cependant, il ne fournit aucune différenciation entre les points de contact.

Attribution de la décroissance temporelle

Ce modèle est le plus similaire à l'attribution au dernier contact et au dernier clic non direct. Contrairement à l'attribution linéaire, qui répartit le crédit de manière égale, l'attribution par décroissance temporelle accorde plus de crédit aux points de contact les plus proches de l'événement de conversion.

Essentiellement, plus le point de contact est proche de la conversion, plus son poids est élevé. En fin de compte, le dernier point de contact obtiendra le plus de crédit et le premier en obtiendra le moins.

Ce modèle réussit à aider les spécialistes du marketing à identifier plus facilement les points de contact qui ont conduit à des événements de conversion. Cependant, il ne fournit aucune information sur la façon dont le client a trouvé l'entreprise en premier lieu, ce qui est important à savoir.

Attribution en forme de U (basée sur la position)

Ce schéma d'attribution tente de trouver un compromis entre l'attribution au premier contact et l'attribution au dernier contact. En bref, il donne 40 % au premier point de contact, 40 % au dernier point de contact, puis divise les 20 % restants entre le nombre de points de contact intermédiaires. Donc, s'il y avait 20 points de contact, chacun obtiendrait 1 %.

Dans ce modèle, les spécialistes du marketing tentent de donner le plus de poids aux premiers et derniers points de contact - théoriquement, la première fois que le client a été présenté à l'entreprise, puis la dernière annonce avant d'effectuer un achat.

Défis et erreurs courants en matière d'attribution marketing

Même une fois que vous avez défini la méthode d'attribution que vous souhaitez utiliser, il y a encore des erreurs que vous pourriez commettre et des défis que vous rencontrerez. Faire ces erreurs peut compromettre l'intégrité de vos données et de vos informations.

Marque et comportement

L'un des pièges de l'attribution marketing est qu'elle ne prend pas correctement en compte la valeur d'une marque et la façon dont les gens y réagissent. Lorsque le marketing est réduit uniquement à des points de contact pondérés, il peut être difficile d'obtenir une image complète.

Biais basé sur la corrélation

Si vous avez déjà suivi un cours de sciences ou de mathématiques, vous avez probablement entendu l'expression « la causalité n'est pas la corrélation ». Bien qu'il s'agisse d'une phrase si célèbre, peu de gens s'en souviennent quand cela compte.

En bref, cela signifie que vous ne pouvez pas déduire qu'une chose en a causé une autre simplement parce qu'il y a apparemment quelque chose qui relie les deux. Lorsque vous recherchez des modèles, votre esprit peut parfois commencer à les inventer, à les voir là où il n'y en a pas ou à favoriser un résultat spécifique, d'où provient le biais de corrélation.

Essentiellement, lorsque vous parcourez vos données, il est important de ne pas trop vous laisser emporter par ce que vous voyez. Ne présumez pas que ce n'est pas parce que plusieurs personnes se sont converties après avoir vu une annonce spécifique qu'il doit y avoir une relation causale. Il est possible qu'il y ait simplement eu une corrélation et que la véritable cause soit une annonce entièrement différente.

Biais sur le marché

Le biais sur le marché est problématique car il inclut toutes les personnes qui ont vu vos annonces mais qui allaient de toute façon effectuer une conversion. Par exemple, cela pourrait inclure quelqu'un qui a entendu parler de votre produit par un ami, a décidé de l'acheter, puis est passé par hasard devant votre annonce sur Facebook avant d'avoir la possibilité de faire un achat.

Malheureusement, il n'y a pas de moyen facile d'en tenir compte, vous devrez donc en tenir compte lorsque vous analyserez les données. N'oubliez pas que 100 % des chiffres qui s'affichent ne proviendront pas de vos annonces et que tout devrait bien se passer.

Points clés : attribution marketing pour le retour sur investissement

L'attribution marketing est importante car elle aide les spécialistes du marketing à suivre les communications et les campagnes qui fonctionnent. En comprenant ce qui pousse les clients à effectuer des achats, vous pouvez extraire des informations précieuses et lancer des campagnes toujours plus efficaces.

Comprendre l'attribution du marché est à la fois un art et une science. Vous devrez expérimenter différents types pour trouver la meilleure solution pour votre entreprise.