Les enjeux de l'attribution : quel canal produit le ROI le plus élevé ?

Le parcours d'achat des consommateurs est devenu de plus en plus complexe, la grande majorité des parcours de conversion se déroulant sur plusieurs sessions et plusieurs canaux de commercialisation. Alors, comment pouvez-vous efficacement attribuer de la valeur à chaque canal ?

Contenu réalisé en association avec Fospha.

Mesurer l'efficacité des canaux de commercialisation a toujours été une nécessité. Mais avec l'essor du marketing multicanal – et la division croissante entre les médias en ligne, hors ligne, gagnés et payants – il est désormais encore plus difficile de suivre le parcours complet d'un consommateur.

De nombreuses entreprises commercialisent essentiellement à l'aveugle, incapables de répondre à la question : quel canal produit le retour sur investissement le plus élevé ?

Considérez le nombre de canaux de marketing numérique que la plupart des marques utilisent : recherche organique, recherche payante, référencement, réseaux sociaux, marketing par e-mail… et vous pouvez commencer à imaginer les différentes manières dont les consommateurs peuvent effectuer un achat.

Prenons l'exemple du client A, qui souhaite acheter du maquillage.

• Elle recherche « bronzer » sur Google. Votre marque apparaît en premier (grâce à votre campagne PPC), et elle clique et parcourt votre site, décidant finalement de ne pas acheter. Cette action constitue la première exposition du consommateur A à votre marque.
• Pour cette raison, quelques jours plus tard, une publicité Facebook ciblée apparaît sur son fil d'actualité sur lequel, encore une fois, elle clique pour parcourir votre site Web, ajoutant même des produits au panier, mais décide de ne pas acheter.
• Enfin, elle accède à votre site Web via une recherche directe et achète ses produits.

Ici, nous voyons trois points de contact dans le parcours d'achat de ce client. Mais qui est finalement responsable de sa décision d'acheter finalement ?

Et, d'un point de vue monétaire, lequel de ces points de contact pouvons-nous considérer comme le plus intéressant pour l'argent qui y a été dépensé ?

Certains diront que le PPC ne vaut rien car il n'a pas conduit à un achat immédiat, tandis que d'autres (en particulier Google AdWords) soutiendront que dépenser de l'argent à ce stade est essentiel pour accroître la notoriété de la marque.

Alors, comment les entreprises peuvent-elles trouver la bonne réponse ?

Pourquoi utiliser un modèle d'attribution ?

Lorsqu'elle est bien faite, la modélisation d'attribution peut fournir des informations holistiques et précises sur le rendement financier de vos activités, ce qui vous permet d'ajuster ce que vous faites et d'utiliser votre budget efficacement pour offrir plus de valeur à votre entreprise et à vos clients.

Cependant, bon nombre des modèles d'attribution prêts à l'emploi actuels ne vous permettent pas réellement d'y parvenir. Jetons un coup d'œil à certains de ces modèles standard, afin que nous puissions comprendre où ils tombent.

Pour que cela reste divertissant, utilisons le football comme analogie pour comparer les différents types d'attribution.

Last Click : Ce modèle attribue 100% du but au dernier joueur ayant interagi avec le ballon.

Ainsi, le joueur F obtient 100% de la valeur.

Premier clic : ce modèle attribue 100 % du but au premier joueur qui a interagi avec le ballon.

Ainsi, le joueur A obtient 100% de la valeur.

Time Decay : Les joueurs qui ont touché le ballon en dernier obtiennent le plus grand crédit qui leur est attribué, tandis que les joueurs les plus en arrière obtiennent des valeurs plus petites.

Par exemple, le joueur A reçoit 2,5% de la valeur, B 4,5%, C 8%, D 10% , E 25% et le joueur F 50% de la valeur qui lui est attribuée.

Linéaire : Ce modèle attribue une attribution égale à chaque joueur sur le chemin du but, c'est-à-dire que chaque joueur qui a interagi avec le ballon reçoit un crédit égal.

Par exemple, tous les joueurs se voient attribuer 0,16 % du crédit pour le but.

Basé sur la position : Les premier et dernier joueurs (A et F) sont crédités de 40 % du but, et tous les autres joueurs (B, C, D et E) se partagent les 20 % restants .

Ces différents modèles méconnaissent le fait qu'un jeu est constitué de milliers de touches, et qu'on ne peut comprendre la valeur de chaque joueur qu'en se demandant ce qu'il advient de tous les autres joueurs quand on les retire.

C'est la relation entre les joueurs qui est la clé, pas nécessairement un joueur en particulier.

Présentation de l'attribution multicanal basée sur les données

L'attribution multicanal est la compréhension de la valeur à vie du client par le biais d'analyses « non-ligne » – multi-appareils, non linéaires et en ligne et hors ligne.

En identifiant un ensemble d'événements utilisateur uniques qui contribuent d'une manière ou d'une autre à une conversion, ce modèle attribue la valeur et le coût réels à chacun de ces événements. Cela signifie que vous êtes en mesure de vraiment comprendre les revenus générés par les canaux individuels, et par la suite de comprendre s'ils sont rentables.

C'est cette capacité à explorer les moindres détails qui rend l'attribution multicanal si impressionnante. Ce faisant, vous obtenez un reflet fidèle de vos coûts et de vos revenus ; plutôt que de vous fier à la mesure indirecte de la performance de vos canaux marketing que les modèles d'attribution prêts à l'emploi vous donnent.

Ainsi, dans un match de football, un modèle d'attribution multicanal prend en compte la relation entre chaque joueur et la manière dont chacun a contribué au but final. Il peut également tenir compte d'éventuelles influences hors ligne sur l'équipe, telles que la stratégie choisie par le manager ou le financement de l'équipe.

Et, dans le cas du client A, l'attribution multicanal prendra en compte la relation entre les trois points de contact et affectera les revenus en conséquence.

Comprendre l'effet d'entraînement

Lorsque nous comparons l'attribution multicanal basée sur les données à des éléments tels que l'attribution au premier et au dernier clic, il devient clair que les modèles prêts à l'emploi actuels ne fournissent pas autant d'informations que les entreprises ont besoin pour prendre des décisions sur leurs canaux de commercialisation.

Avec ce niveau de détail granulaire, la modélisation d'attribution multicanal permet aux spécialistes du marketing de vraiment comprendre l'effet d'entraînement que chacun de leurs canaux a sur les autres. Faire autre chose, c'est prendre des décisions sur l'intégralité d'une campagne marketing ou d'un budget, en utilisant les informations d'une petite partie seulement.

Si vous modifiiez votre campagne PPC, comment cela affecterait-il la recherche naturelle et la décision d'achat du client A ? Si vous enleviez Ronaldo du terrain, combien de buts votre équipe marquerait-elle ?

Une étude menée en 2011 par Forrester et iProspect a montré que les consommateurs qui voient les annonces display d'une marque sont plus susceptibles de rechercher cette marque et/ou cette catégorie par la suite.

La plupart des spécialistes du marketing savent bien que la publicité display est meilleure pour la notoriété de la marque que pour les conversions directes, mais leur modèle d'attribution reflète-t-il pleinement cette réalité ?

Ce n'est vraiment qu'en examinant une situation - qu'il s'agisse d'un match de football ou du parcours d'achat d'un consommateur - d'une manière multicanal que vous commencerez à acquérir une compréhension granulaire de la façon dont les clients progressent à travers leur multicanal, multi- voyage de l'appareil.

Il met l'accent sur l'interaction entre les canaux, plutôt que de choisir une mesure arbitraire du crédit.

Un modèle d'attribution multicanal peut aider les spécialistes du marketing à éviter de réparer les choses qui ne sont pas cassées et à concentrer leur attention sur celles qui le sont.

Cela leur permet d'identifier les canaux sur lesquels ils gaspillent de l'argent, ceux qui poussent les clients à travers l'entonnoir d'achat et où leur budget peut être redistribué pour optimiser les taux de conversion.

Il s'agit de la première partie d'une série de trois articles sur l'utilisation de l'attribution basée sur les données dans vos campagnes marketing. Lisez les prochains versements :

• Les 7 principaux obstacles à l'attribution et comment les surmonter
• Les « incontournables » sur la façon de réaliser un modèle d'attribution basé sur les données

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