Les 7 principaux obstacles à l'attribution et comment les surmonter

Un article récent de Martech Advisor a déclaré qu '« En 2017, les organisations se rendront compte que l'attribution n'est pas la panacée à leurs problèmes de mesure ». Ils soutiennent que les spécialistes du marketing ont récemment réalisé que les solutions d'attribution ne sont pas faciles à mettre en œuvre et que certains ont commencé à se demander si une attribution précise peut vraiment être obtenue.

Bien que je convienne que certains spécialistes du marketing peuvent être déçus par les avantages que l'attribution peut offrir, l'idée que ce sera sa chute semble un peu dramatique. Il semble que les spécialistes du marketing ne parviennent pas à surmonter les obstacles courants à une attribution réussie, principalement parce qu'ils n'en sont pas conscients.

Dans la première partie de cette série, nous avons examiné les défis généraux associés à l'attribution de valeur aux différents canaux de commercialisation. Dans cet article, je décrirai les 7 principaux obstacles à l'attribution que les spécialistes du marketing rencontrent le plus souvent, et comment ils peuvent être surmontés.

Enfin, dans la partie 3, nous examinerons les « incontournables » sur la façon de réaliser un modèle d'attribution basé sur les données et de maîtriser l'art de l'attribution basée sur les données.

Contenu réalisé en association avec Fospha.

1. Les données existent dans des silos non intégrés

L'examen de vos données est une première étape clé pour réussir la mise en œuvre d'un modèle d'attribution. Les clients ne font pas de distinction entre les canaux et leurs parcours d'achat zigzaguent régulièrement.

Dans cette optique, les silos de données doivent être décomposés et les données de canal unifiées dans un format holistique et cohérent, afin de garantir que les parcours des clients peuvent être suivis de manière appropriée. Une étude d'AdRoll & Econsultancy (2016) a révélé qu'un tiers des entreprises blâment des sources de données disparates pour un manque de progrès en matière d'attribution.

Faire tomber ces barrières libère inévitablement une valeur significative et apporte des gains d'efficacité significatifs aux budgets marketing.

2. Les solutions d'attribution ne prennent pas en compte tous les canaux marketing

Lors du choix d'un modèle d'attribution, il est essentiel d'avoir une vue d'ensemble. Malheureusement, la plupart des modèles sont fortement biaisés vers les canaux numériques et ont tendance à attribuer le mérite de la grande majorité des conversions aux événements en ligne (clics, inscriptions, etc.) et aux événements marketing les plus récents (promotions, campagnes par e-mail, etc.).

Cependant, le hors ligne devrait continuer à jouer un rôle important dans le mix marketing dans un avenir prévisible, et une incapacité à saisir et à attribuer avec précision le rôle des capacités de marketing hors ligne faussera considérablement vos résultats.

Même ceux qui examinent les canaux hors ligne ont tendance à surveiller uniquement les changements hors ligne à hors ligne, alors qu'il est essentiel d'intégrer les conversions en ligne à hors ligne, et vice versa, pour garantir le modèle d'attribution le plus précis.

3. Les solutions d'attribution ignorent les solutions de marque

De nombreux spécialistes du marketing attribuent tout le crédit des conversions à des canaux spécifiques, sans prendre en compte le rôle de leur marque, c'est-à-dire les clients qui sont enclins à convertir simplement en raison de leur forte affinité pour une marque.

De ce fait, la contribution de certaines chaînes est exagérée, ce qui peut conduire à des décisions d'allocation budgétaire potentiellement pénalisantes.

Ces résultats négatifs ont tendance à être considérés comme un échec de l'attribution elle-même, plutôt que comme l'exclusion du brand lift.

4. Un manque de communication transversale

Tout comme les silos de données créent des barrières, les équipes travaillant en silos peuvent entraver le succès de stratégies telles que la modélisation d'attribution.

L'étude susmentionnée d'AdRoll a également révélé que 40 % des entreprises interrogées se sentent dépassées par la complexité des données. Cela peut en partie être dû à une culture de travail cloisonnée, car des services disparates peuvent rendre plus difficile la transmission des informations.

Par exemple, une équipe de données peut ne pas considérer que son équipe marketing a besoin d'informations fournies d'une manière facilement digestible. De plus, lorsque les objectifs et les KPI ne s'alignent pas dans l'ensemble de l'organisation, le succès ne peut pas être mesuré de manière universelle, et la modélisation de l'attribution est entravée par le manque d'accord sur ce à quoi ressemble le « bon ».

Investir du temps et des efforts pour réunir des équipes distinctes afin de créer une image complète des données et des ressources disponibles peut garantir que l'attribution profite à toutes les parties.

Pour plus de conseils sur la suppression des silos et la mise en œuvre d'une approche holistique du marketing, consultez notre précédent article ClickZ sur la façon de créer un état d'esprit numérique dans toute votre organisation.

5. Manque de ressources

Dans une enquête de Marchtech (2017), 76 % des personnes interrogées ont convenu qu'elles avaient du mal à trouver le bon personnel pour tirer parti de l'attribution marketing.

Cet écart continuera de poser un défi, et l'accent mis sur le renforcement des compétences internes et la formation des individus afin que les employés se sentent habilités à gérer les données est un pas dans la bonne direction.

De plus, étant donné que de nombreuses personnes manquent de temps et ne savent pas par où commencer dans le monde de l'attribution, chercher à externaliser des experts dans ce domaine est un pas dans la bonne direction pour les entreprises souhaitant renforcer leurs efforts d'attribution avec un minimum de perturbations.

6. Infrastructures obsolètes

Même avec la bonne équipe et les bonnes ressources en place, une infrastructure obsolète peut être le talon d'Achille de la modélisation d'attribution. Cela est dû au fait que l'attribution a besoin de certains outils et technologies pour réussir - vous ne vous retrouveriez pas dans un match de football avec une balle de hockey.

De même, vous ne pouvez pas effectuer efficacement l'attribution sans la bonne boîte à outils. Ces outils aident souvent à la collecte, à l'intégration, à la visualisation, à l'interprétation et à la prévision des données.

Si les entreprises n'apprécient pas le besoin de ces ressources, les spécialistes du marketing auront beaucoup plus de mal à mener une campagne d'attribution efficace.

7. Une taille ne convient pas à tous

La combinaison et l'équilibre parfaits des canaux varient selon les entreprises, et les spécialistes du marketing doivent adopter une stratégie qui s'aligne sur le comportement de leurs clients. Cependant, c'est plus facile à dire qu'à faire et il peut devenir frustrant qu'il n'y ait pas de stratégie d'attribution unique.

S'assurer de laisser de la place à l'expérimentation et aux petits changements au fur et à mesure que vous vous lancez dans la modélisation peut vous aider à apprendre et à vous rapprocher de votre objectif, étape par étape.

Il n'est pas nécessaire d'avoir un modèle d'attribution parfait ; votre marque est palpable pour votre client à chaque point de contact, donc la capacité de réagir à chacune de ces opportunités avec la plus grande pertinence est vitale pour atteindre vos KPI.

Il s'agit de la deuxième partie d'une série d'articles sur l'utilisation de l'attribution basée sur les données dans vos campagnes marketing. Revenez la semaine prochaine pour la partie 3, où nous examinerons l'objectif ultime de l'attribution des canaux marketing basée sur les données.

Ou lisez l'épisode précédent : Les défis de l'attribution : quel canal produit le retour sur investissement le plus élevé ?

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