Adapté du mémoire de maîtrise de Xavier Champoux, avec modifications par Bofu.
Dans le marketing numérique, l’attribution consiste à analyser chaque étape du parcours utilisateur avant une conversion et à attribuer une valeur à chaque point de contact. Cette approche permet aux entreprises de comprendre comment leurs campagnes et différents canaux contribuent à une conversion, qu’il s’agisse d’une vente ou d’une inscription. Choisir le bon modèle d’attribution est crucial pour maximiser le retour sur investissement (ROI) en identifiant les canaux les plus performants et en optimisant les dépenses publicitaires.
Le choix du modèle influence directement les décisions prises, car il peut accentuer ou minimiser l’impact de certains points de contact. Différents modèles peuvent donner des résultats très différents, ce qui explique l’importance d’une bonne sélection pour obtenir une vision réaliste des performances marketing.
Les différents types de modèles d’attribution
L’attribution marketing repose sur des règles spécifiques propres à chaque modèle et dépend également de la qualité des données. Bien que certains modèles simplistes, tels que l’attribution au premier ou dernier clic, soient encore largement utilisés, les modèles multi-touch et ceux basés sur les données (data-driven) offrent une vue plus complète du parcours client.
Modèles d’attribution à point unique
Les modèles d’attribution à point unique attribuent la totalité de la valeur de la conversion à un seul point de contact, généralement le premier ou le dernier.
• Premier clic : Tout le crédit est accordé au premier point de contact qui a introduit l’utilisateur à la marque. Cela valorise les premières interactions mais néglige les étapes qui ont pu être décisives dans la phase finale.
• Dernier clic : Tout le crédit est attribué au dernier point de contact avant la conversion, ce qui avantage les canaux de recherche payante ou de retargeting, mais sous-estime les canaux de découverte.
Bien que faciles à mettre en œuvre, ces modèles peuvent donner une vision limitée du rôle réel des différents points de contact, en particulier dans les parcours clients complexes.
Modèles d’attribution multi-touch
Les modèles d’attribution multi-touch répartissent la valeur d’une conversion entre plusieurs points de contact, permettant ainsi une analyse plus détaillée des contributions de chaque canal.
• Modèle linéaire : Chaque point de contact reçoit un crédit égal pour la conversion. Cela peut être utile pour une vision globale du parcours client, mais il ne prend pas en compte l’importance relative des différentes étapes.
• Modèle en U (position-based) : Ce modèle attribue 40 % du crédit au premier et au dernier point de contact, répartissant les 20 % restants entre les points de contact intermédiaires. Il est particulièrement adapté pour les entreprises cherchant à valoriser les points d’entrée et de conversion tout en reconnaissant l’importance des étapes intermédiaires.
• Modèle par dégradation temporelle : Ce modèle donne plus de crédit aux interactions qui se sont produites juste avant la conversion, souvent utilisé pour des promotions à court terme ou des campagnes intensives.
Modèles basés sur les données et l’intelligence artificielle
Les modèles basés sur les données (data-driven) sont de plus en plus populaires grâce à leur capacité à s’adapter aux comportements réels des consommateurs en analysant les interactions avec les données empiriques collectées. Contrairement aux modèles basés sur des règles prédéfinies, ces modèles s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier quels points de contact ont le plus contribué à la conversion.
Ces modèles nécessitent une grande quantité de données pour être efficaces, mais ils permettent d’obtenir une personnalisation avancée du parcours client et une analyse fine de l’impact des campagnes.
Attribution selon le type de conversion : services vs ecommerce
Les entreprises de services et les entreprises de commerce électronique (ecommerce) ont des parcours clients différents, nécessitant des modèles d’attribution adaptés à leurs spécificités.
Attribution dans les services
Les parcours d’achat dans le secteur des services tendent à être plus longs et complexes, avec plusieurs points de contact avant la décision finale. Les clients recherchent souvent des informations approfondies et établissent une relation de confiance avant de s’engager.
• Modèle recommandé : Les modèles en U ou linéaire sont souvent les plus adaptés. Le modèle en U permet de valoriser à la fois la découverte initiale et la conversion finale, tout en reconnaissant l’importance des interactions intermédiaires, telles que des consultations d’avis ou des appels de vente.
• Exemple : Pour une entreprise de services, un client peut s’inscrire à une newsletter, participer à un webinaire, puis finalement acheter après une consultation avec un représentant commercial. Chaque point de contact joue un rôle important dans la décision finale.
Attribution dans l’eCommerce
Le parcours client dans l’ecommerce est souvent plus court, mais comporte de nombreux points de contact, tels que les publicités de retargeting, les emails promotionnels et les offres à durée limitée.
• Modèle recommandé : Les modèles basés sur les données ou le modèle par dégradation temporelle sont souvent préférés dans ce contexte. Le modèle data-driven évalue les contributions des différents points de contact, tandis que le modèle par dégradation temporelle valorise les interactions qui se produisent juste avant l’achat.
• Exemple : Un client voit une publicité sur les réseaux sociaux, visite le site sans acheter, reçoit un email de relance, et revient pour finaliser son achat via une recherche Google. Un modèle multi-touch capture l’influence de chaque interaction dans ce scénario.
La menace des cookies et l’importance des données first-party
L’une des principales menaces pesant sur le marketing numérique est la diminution progressive de l’utilisation des cookies tiers, en raison des nouvelles régulations sur la confidentialité des données. Les cookies tiers, qui permettent de suivre les utilisateurs à travers différents sites, ont longtemps été un outil clé pour les marketeurs, mais leur utilisation est de plus en plus remise en question.
First-party data vs third-party data
Les données de première partie (first-party data) sont collectées directement par l’entreprise via ses propres canaux (site web, CRM, interactions directes). Elles incluent des informations telles que les comportements d’achat, les inscriptions aux newsletters, et les données CRM. En revanche, les données de tiers (third-party data) sont collectées par des entités externes, souvent via des cookies tiers, pour suivre les utilisateurs sur plusieurs sites.
Avec la réduction des cookies tiers, la first-party data devient essentielle pour obtenir une vue précise du parcours client et maintenir des campagnes marketing efficaces. Les entreprises doivent collecter ces données directement, en s’appuyant sur des outils comme les CRM pour centraliser les interactions et personnaliser les campagnes.
L’importance d’avoir plusieurs niveaux de conversion et un CRM
Avoir plusieurs niveaux de conversion est crucial pour analyser plus finement les interactions des clients et optimiser les campagnes. Plutôt que de se concentrer uniquement sur la conversion finale (comme l’achat), il est important de suivre des micro-conversions, telles que l’ajout au panier, l’inscription à une newsletter ou la visualisation d’une vidéo. Ces étapes intermédiaires sont des indicateurs clés du niveau d’engagement des clients et aident à ajuster les stratégies marketing en temps réel.
L’intégration d’un CRM (Customer Relationship Management) permet de centraliser toutes ces données, de suivre les interactions des utilisateurs et d’attribuer plus précisément les conversions. Un CRM permet également d’améliorer la personnalisation, en offrant une vue unifiée du parcours client à travers plusieurs canaux.
Conclusion
Le choix du modèle d’attribution est une décision stratégique clé pour toute entreprise cherchant à optimiser ses campagnes marketing. Les modèles multi-touch, basés sur les données ou utilisant l’intelligence artificielle, offrent une vue plus précise du parcours client, mais nécessitent une collecte de données de qualité et l’utilisation d’outils adaptés.
Que vous gériez des conversions dans les services ou l’ecommerce, il est crucial de choisir un modèle qui valorise correctement chaque point de contact. L’importance croissante des first-party data, l’intégration de CRM, et la mise en place de niveaux de conversion intermédiaires permettent d’assurer une vue complète du parcours client, même dans un monde où l’utilisation des cookies est de plus en plus restreinte.
