Attribution autodéclarée (ou "Comment avez-vous entendu parler de nous ?") : un guide pratique

Sombre social. Commercialisation sombre. Trafic sombre.

Ce sont des termes que vous avez probablement beaucoup entendus ces derniers temps, ainsi que la "Self Reported Attribution" moins inquiétante, mais très technique.

Tout ce jargon concerne en réalité la même chose : comment suivre et découvrir d'où viennent vos clients, en particulier ceux qui n'ont pas de données de référence ou de source.

Ou dans les mots toujours verts des spécialistes du marketing à travers le temps : "Comment avez-vous entendu parler de nous ?"

Dans ce guide, j'expliquerai ce que signifie l'attribution autodéclarée, la valeur qu'elle apporte, comment l'implémenter progressivement dans vos opérations marketing et comment utiliser les données d'attribution autodéclarées pour générer des résultats commerciaux, l'acquisition de clients et la croissance. .

Qu'est-ce que l'attribution ?

À l'ère de l'#efficacité, il s'agit de comprendre où les spécialistes du marketing numérique en ont le plus pour leur argent. L'attribution est un exercice de suivi et de mesure de l'activité des clients, afin de comprendre quelle activité numérique a « fait bouger l'aiguille », déclenché ou contribué à un résultat souhaité.

Lors d'une conversation en 2022, Salesforce a affirmé que 90 % des marques utilisaient l'attribution au dernier contact. L'attribution au dernier contact est définie comme la dernière activité numérique effectuée par le client avant la conversion. Par exemple, si le client effectue une conversion après avoir regardé une vidéo, l'attribution au dernier contact indique que la vidéo a conduit à la conversion. Mais en réalité, cela peut ou non être le cas.

Dans le monde saturé de contenu d'aujourd'hui, qui regarde une seule publicité suffisamment convaincante pour déclencher une action instantanée ? À quand remonte la dernière fois que vous avez vu un panneau d'affichage, une annonce Google ou une annonce Youtube et effectué instantanément un achat ou une conversion significative à la suite de ce seul point de contact ?

Il existe de nombreux autres modèles d'attribution numérique pour mesurer le succès. Celles-ci incluent le premier contact, le multi-touch, les conversions incrémentielles, en forme de U, en forme de W, la décroissance temporelle, la modélisation du mix marketing, l'attribution fractionnée… Je pourrais continuer.

Bien que tous ces modèles soient pertinents et racontent une histoire importante, dans quelle mesure sont-ils réalistes ? L'un de ces modèles d'attribution peut-il raconter la véritable histoire des interactions du client avec la marque, et peut-il fournir les informations basées sur les données nécessaires pour prendre des décisions significatives concernant les créations et les budgets des campagnes ?

Si votre intuition est "non", voyons comment l'attribution autodéclarée correspond à l'image.

Qu'est-ce que l'attribution autodéclarée ?

L'attribution autodéclarée est une méthode de suivi et d'attribution du succès d'une campagne marketing en demandant aux clients comment ils ont entendu parler d'une entreprise ou d'un produit . Ces informations sont généralement collectées par le biais d'enquêtes "comment avez-vous entendu parler de nous" et en demandant directement aux clients lors de l'inscription, de l'intégration ou de l'entonnoir d'achat.

L'attribution autodéclarée peut bien indiquer l'activité marketing la plus percutante, car c'est le point de contact que l'utilisateur choisit comme le plus mémorable ou le plus significatif, peu importe où il s'est produit dans l'entonnoir.

Pourquoi l'attribution autodéclarée est-elle importante ?

Le dark social ou dark marketing est une activité des utilisateurs qui ne peut pas être suivie numériquement. Cela peut inclure le bouche à oreille, des campagnes hors ligne et des conversations dans les salles de réunion, les cafés et les événements.

Nous vivons déjà dans un monde sans cookies, défini par des problèmes de sécurité et de confidentialité, la dépréciation des données tierces, l'utilisation de plusieurs appareils et de longs parcours d'achat avec plusieurs décideurs. Dans cet environnement, les points de contact numériques peuvent souvent être impossibles à identifier et à suivre, et peu fiables en tant que mesure de l'impact réel de l'activité marketing .

"Comment avez-vous entendu parler de nous"

Le moyen le plus courant de collecter des données d'attribution autodéclarées consiste à ajouter un champ supplémentaire sur le formulaire d'inscription, le processus de paiement ou l'entonnoir d'intégration. Demandez au client « Comment avez-vous entendu parler de nous ? » et fournissez une liste d'options, telles que "recherche en ligne", "recommandé par un ami", "vidéo YouTube", ou même "j'ai déjà travaillé avec votre entreprise".

Inévitablement, la question la plus urgente que se posent les marketeurs est : est-ce que l'ajout d'un champ supplémentaire fait baisser le taux de conversion du formulaire ?

Ou en d'autres termes, le risque de réduire le CVR vaut-il les données d'attribution qui seront collectées et les informations et décisions qui peuvent être dérivées de ces données ?

Réponse : Vous ne le saurez pas tant que vous ne l'aurez pas testé.

Exécutez un test AB avec des paramètres clairs et bien définis pour mesurer l'impact de l'ajout du champ d'attribution autodéclarée sur les taux de conversion. Voici quelques bonnes pratiques à suivre :

• Ne compliquez pas trop, restez simple : le taux de conversion des formulaires est la principale mesure. J'ai beaucoup de mal à croire qu'un client n'achèterait pas un article d'une marque parce que vous lui avez posé une question simple : « Comment avez-vous entendu parler de nous ? Ne faites pas de liens provisoires avec l'impact indirect. Il existe de nombreux autres points de contact (intégration, paiements, formulaires) qui influencent le résultat final et ne sont pas pertinents pour ce test.
• Le temps n'a pas d'importance : un test statistiquement pertinent n'est utile qu'avec une quantité de données suffisante. Considérez cela comme la phase d'apprentissage et exécutez le test aussi longtemps que nécessaire.
• Continuez à regarder Hotjar ou d'autres outils : Et gardez un œil attentif sur les résultats pour toute anomalie.
• Augmentation ou pas de changement des taux de conversion = Résultat positif.
• Une baisse du CVR inférieure à 1 % serait également considérée comme un test réussi.
• Une diminution du taux de conversion supérieure à 1 % devrait être évaluée sur la base des données exploitables collectées ou exécutées sur une période plus longue.
• Ne vous connectez pas aux revenus : l'intention est pertinente. Quelqu'un qui a une forte intention de conversion ne remplira pas un champ.

Dans tous les tests que nous avons menés, chez Outbrain et en collaboration avec d'autres marques, je n'ai jamais vu d'impact négatif direct sur les taux de conversion ou une diminution significative qui dépasse la valeur des données collectées.

Dans l'environnement macroéconomique d'aujourd'hui, les marques peuvent être opposées à l'expérimentation, mais tester dans un environnement contrôlé est Marketing 101.

"Comment avez-vous entendu parler de nous?" Choix

Une fois que vous avez décidé d'ajouter un champ d'attribution autodéclaré à votre formulaire ou à votre paiement, l'étape suivante consiste à créer la meilleure configuration parmi les différentes options "Comment avez-vous entendu parler de nous". Voyons les principales :

Options champ ouvert (texte libre) vs champ fixe :

Le champ ouvert (texte libre) donne la possibilité d'obtenir des données plus granulaires que vous ne pourriez pas collecter autrement. Par exemple, au lieu de "YouTube", un client peut fournir plus de détails, comme "Vidéo YouTube de Joe Blogs sur la fonctionnalité ABC".

En revanche, les champs ouverts rassemblent des données qui doivent être nettoyées et structurées pour être utilisables. Par exemple, "Google Ads", "PPC Ads", "Google", "Google search", "Bing Ad" - tous ceux-ci relèvent de plusieurs catégories, et il y aura toujours un croisement entre Google Organic et Google Paid.

De plus, toutes les pistes ne sont pas égales. Soyez prêt pour des entrées non pertinentes. Par exemple, ne soyez pas surpris si vous obtenez occasionnellement la réponse « clkfadsknjadfskj » ou une réponse sarcastique « ta mère m'a dit ».

Option « Comment avez-vous entendu parler de nous » : Exemple de champ libre (texte libre)

Source : https://www.zappi.io/web/form/talk-to-us/

Pour les options Fixed Field "Comment avez-vous entendu parler de nous", le gros plus est qu'il est déjà structuré et que les données sont prêtes à l'emploi. Les clients choisissent simplement une réponse prédéfinie dans un menu.

L'inconvénient est que vous manquerez ces opportunités d'informations approfondies.

De plus, si le client ne trouve pas la bonne réponse, cela peut affecter le taux de conversion. Cependant, ce problème est généralement résolu en incluant "Autre" comme l'une des options. Tous les clients qui ne savent pas quoi répondre peuvent simplement choisir "autre".

De plus, si vous menez des campagnes sur des sources multiples et variées, avoir une liste de 20 options n'est pas idéal. Trop d'options peuvent simplement confondre ou fatiguer le client. D'autre part, limiter les options limitera également vos données.

Option « Comment avez-vous entendu parler de nous » : Exemple de champ fixe

Source : triplewhale.com

Pour les petites marques avec des conversions à faible volume provenant de sources relativement peu nombreuses, je vous recommande d'utiliser le champ ouvert.

Grandes marques avec de gros volumes de conversion : utilisez des champs fixes, surtout si vous manquez de flexibilité ou de ressources, et n'avez pas de champion de ces données.

« Comment avez-vous entendu parler de nous ? » : l'ensemble de données

Pour prendre des décisions solides, vous avez besoin d'ensembles de données complets.

Comme toute forme d'attribution numérique, l'attribution autodéclarée n'a vraiment de valeur que lorsque vous avez une image complète. Par conséquent, si vous ajoutez l'auto-attribution à votre site Web, assurez-vous de l'ajouter à tous les formulaires et entonnoirs où la question « Comment avez-vous entendu parler de nous ? » est pertinent.

Voici quelques conseils supplémentaires à suivre pour maximiser l'efficacité de vos données d'auto-attribution :

• Faites « Comment avez-vous entendu parler de nous ? » un champ obligatoire. Sinon, vous vous donnerez des coups de pied une fois que vous commencerez à utiliser les données pour vous rendre compte qu'elles sont incomplètes et que toutes vos hypothèses et idées sont satisfaites : "Je ne peux pas utiliser cela, il manque des données !"
• Connectez-vous aux revenus et aux coûts. Mesurez le CAC et la LTV par canal pour une allocation efficace du budget marketing et pour évaluer équitablement les activités hors ligne et en ligne.
• Attribution numérique vs attribution autodéclarée. Comparez l'attribution numérique à l'attribution autodéclarée pour valider la qualité et l'exactitude des deux. Intégrez-les à d'autres modèles d'attribution pour bénéficier des meilleures capacités de prise de décision hybride.

Comment utiliser les données autodéclarées

OK, une fois que vous avez les données, vous devez les utiliser pour un impact maximal.

Voici 7 façons d'utiliser les données d'auto-attribution pour obtenir des informations précieuses :

1. Suivre les tendances au fil du temps

Avec l'attribution autodéclarée, les changements dans le mix marketing peuvent être observés dans les résultats générés sur plusieurs canaux et mois.

L'impact d'un changement tactique dans un canal marketing stratégique (c'est-à-dire la réduction du budget sur un canal spécifique) peut et doit être mesuré sur l'ensemble de votre mix marketing.

Voici un exemple de rapport sur la tendance dans le temps :

2. Identifier de nouvelles opportunités

Les données d'auto-attribution vous aident à comprendre les détails granulaires d'un marketing percutant, avec un potentiel d'échelle.

Lors de l'examen des données de soumission de formulaire, vous pouvez constater qu'un nouvel influenceur, un article de blog ou un article de presse fait référence à la marque et génère de bons résultats qui peuvent être mis à l'échelle.

Par exemple, un nouveau créateur de contenu qui mentionne votre marque et génère du buzz peut être recruté pour des collaborations de co-marketing.

3. Comprendre les "anon-omalies"

Vous constatez un pic de résultats, mais la raison en est inconnue. Comment cela s'est-il produit ?

Souvent, vos meilleurs jours passent sans même comprendre comment ni pourquoi. Était-ce de la chance, une opportunité saisie ou un mélange magique d'activités marketing ?

L'utilisation de l'attribution autodéclarée est l'un des moyens les plus fiables de comprendre ces anomalies.

4. Mesurer les canaux non traçables

L'attribution autodéclarée est un outil important pour la mesure des canaux qui ne peuvent pas être suivis numériquement de la manière habituelle.

Cela inclut les podcasts, les webinaires, les panneaux d'affichage dans des endroits spécifiques, le marketing de bouche à oreille, TikTok, les installations d'applications, l'activité des influenceurs, etc.

5. Comprendre l'impact des campagnes de marque et de notoriété

Les campagnes de notoriété de marque sont notoirement difficiles à suivre et à mesurer. Les données d'attribution autodéclarées contribuent à rendre l'impact de ces campagnes plus visible.

Par exemple, la diffusion d'annonces YouTube auprès d'audiences froides avec un objectif d'amélioration de la marque est normalement mesurée par le trafic direct et la croissance des termes de recherche de la marque. L'attribution autodéclarée ajoute une autre couche pour compléter ce trio.

6. Prioriser votre stratégie de marketing numérique

En période d'#efficacité, vous devriez donner la priorité à ce qui a un impact par rapport à ce qui ne l'est pas.

Avoir un autre ensemble de données sur lequel s'appuyer pour vos efforts d'attribution numérique aide à fournir une perspective plus riche.

7. Aligner l'entreprise

Les données d'auto-attribution sont incroyablement pertinentes, alors partagez-les en interne. Cela aide tout le monde à voir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, afin que l'entreprise puisse s'aligner rapidement sur les stratégies et les activités les plus percutantes.

Attribution autodéclarée : le moment est venu

L'attribution autodéclarée ne remplacera pas la mesure numérique. Cependant, c'est un outil puissant qui, lorsqu'il est utilisé correctement, peut fournir des données extrêmement utilisables et exploitables pour stimuler la croissance.

L'auto-attribution est-elle le point de contact client le plus significatif ? Oui et non. Les meilleures campagnes de marketing sont celles qui ne donnent pas l'impression au public qu'elles sont commercialisées ou vendues - elles créent plutôt de l'intérêt et/ou de l'inspiration naturellement et captent l'attention sans coercition.

Si vous êtes un spécialiste du marketing axé sur les données qui utilisera réellement ces données pour agir, stimuler la croissance et créer des campagnes marketing efficaces, je vous recommande fortement de commencer à tester l'attribution autodéclarée dès aujourd'hui.