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L’évolution des modèles d’attribution 

L’évolution des modèles d’attribution 

vendredi, mai 03, 2024
Tamara Garcia

Dans le monde du marketing numérique, nous ne travaillons plus en vase clos. En tant que marque, vous investissez probablement dans de multiples canaux : numérique, affichage, télévision, radio et presse écrite, chacun influençant le parcours du consommateur et entrant en concurrence pour bénéficier de votre budget marketing. En bref, il est essentiel de comprendre quels sont les canaux qui génèrent des ventes.

Depuis l’époque des campagnes utilisant un seul canal et jusqu’aux écosystèmes numériques à multiples facettes en 2024, les spécialistes du marketing n’ont cessé de chercher de meilleurs moyens d’attribuer les conversions à leurs sources légitimes. Dans cet article, nous allons explorer l’évolution des modèles d’attribution, en examinant les différents modèles et la façon dont ils ont été modifiés pour répondre aux exigences numériques d’aujourd’hui en matière de stratégies marketing efficaces.

Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ?

La méthode d’attribution consiste à attribuer un crédit aux points de contact qu’un consommateur rencontre tout au long de son parcours. Il s’agit essentiellement de comprendre quels canaux, campagnes ou actions spécifiques ont contribué à la décision d’achat et dans quelle mesure. Le marketing mix comprend désormais des canaux tels que les réseaux sociaux, les partenariats avec des influenceurs, la recherche vocale et les expériences de réalité augmentée, qui nécessitent tous une approche actualisée de l’attribution.

En outre, l’introduction du RGPD, du CCPA et d’autres législations axées sur la protection de la vie privée a remis en question et remodelé la manière dont les données sont collectées et analysées, rendant primordial le besoin de pratiques d’attribution transparentes et conformes. Cette période de changement ne consiste pas seulement à s’adapter aux nouvelles normes en matière de protection de la vie privée ; elle nous oblige à considérer en premier la question du respect de la vie privée dans l’attribution des données.

Revoir le modèle d’attribution en 2024

  • Le dernier point de contact: La plupart des spécialistes du marketing utilisent aujourd’hui un modèle d’attribution où le dernier point de contact avant la conversion reçoit tout le crédit. Cependant, les outils d’analyse actuels offrent des informations nuancées qui permettent d’identifier non seulement la dernière interaction, mais aussi l’importance des points de contact précédents, offrant ainsi une vision plus holistique du chemin de conversion.
  • Le dernier clic non direct: La philosophie consiste à accorder 100 % de crédit à l’avant-dernier point de contact (dernier clic non direct), car on part du principe que c’est ce qui vous a poussé à agir. Cependant, l’interprétation du clic « non direct » s’est élargie pour inclure non seulement les publicités traditionnelles, mais aussi les engagements par le biais de nouveaux canaux tels que les stories sur les réseaux sociaux ou les publicités interactives sur les plates-formes de diffusion en continu.

 

  • Le premier point de contact: Le modèle du « coup de foudre » a pris de l’ampleur avec l’avènement de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique, qui permettent de mieux quantifier l’impact du premier engagement d’un consommateur avec une marque sur divers canaux, en s’adaptant au parcours non linéaire du consommateur moderne jusqu’à l’achat.

  • Linéaire: Auparavant, ce concept accordait le même crédit à chaque point de contact, mais il a été affiné pour tenir compte de l’impact variable de chaque point de contact, sur la base des mesures d’engagement et du retour d’information des consommateurs. Ce modèle multi-touch s’aligne bien sur les campagnes intégrées d’aujourd’hui à travers de multiples canaux qui guident le parcours du consommateur.
  • La décroissance temporelle: Ce modèle multi-touch applique une formule de demi-vie (de votre choix) à chaque canal. Le dernier point de contact est le plus valorisé et les canaux précédents le sont de moins en moins après une période prédéfinie. Reflétant la nature fugace de l’attention des consommateurs à l’ère numérique, ce modèle est désormais plus réactif, avec des taux de décroissance personnalisables qui peuvent être alignés sur la dynamique du marché en temps réel et les performances de la campagne.
  • Basé sur la position ou en forme de U: Le modèle tient également compte du rôle croissant des engagements à mi-parcours, tels que les annonces de reciblage et le marketing personnalisé par courrier électronique, qui influencent les décisions des consommateurs.
  • Modélisation personnalisée: Avec la prolifération de l’analyse des données et de l’IA, les modèles personnalisés sont devenus plus accessibles, permettant aux organisations de concevoir des solutions sur mesure qui reflètent leur position unique sur le marché, les comportements des clients et les objectifs stratégiques. Ces modèles exploitent de vastes ensembles de données et des algorithmes sophistiqués pour offrir des perspectives sans précédent dans le puzzle de l’attribution.

Comment l’attribution linéaire multi-touch fonctionne-t-elle en pratique ?

Imaginez un consommateur nommé Alex, qui est à la recherche d’un nouveau smartphone. Le parcours d’achat d’Alex pourrait ressembler à ceci:

  • La réflexion: Alex voit une publicité sur Facebook pour le dernier modèle de smartphone, ce qui suscite un premier intérêt.
  • La planification: Quelques jours plus tard, Alex recherche des avis sur le téléphone sur Google et clique sur un article optimisé pour le référencement.
  • La planification: Après avoir lu l’article, Alex reçoit un courriel ciblé d’un détaillant de produits technologiques proposant une réduction sur le smartphone.
  • L’action: pour finir, Alex clique sur le lien du courrier électronique et effectue l’achat sur le site web du détaillant.

Dans le modèle d’attribution linéaire, chacun de ces quatre points de contact (publicité sur Facebook, recherche sur Google, courriel et achat) recevrait le même crédit pour la conversion. Si le smartphone a coûté 800 dollars, chaque point de contact se verra attribuer 200 dollars de recettes. Ce modèle permet d’obtenir une vue d’ensemble de tous les efforts de marketing, en particulier dans les cycles de vente plus longs où de multiples interactions contribuent à la conversion.

Les avantages du modèle linéaire

  • Il fournit une vision équilibrée en reconnaissant la contribution de chaque point de contact.  
  • Il est utile pour les entreprises qui se concentrent sur l’établissement de relations à long terme avec leurs clients et qui souhaitent comprendre toutes les interactions tout au long du parcours du client.  

Les inconvénients du modèle linéaire

  • Il risque de simplifier à l’excès l’impact des points de contact cruciaux qui sont plus influents que d’autres.
  • Il n’est pas idéal pour les campagnes où des interactions spécifiques sont conçues pour être plus décisives dans le parcours du consommateur.

Les perspectives pour l’avenir : De nouvelles dimensions pour le modèle d’attribution

1. Attribution de la protection de la vie privée

À l’ère des préoccupations accrues en matière de confidentialité des données, les spécialistes du marketing se sont tournés vers des modèles d’attribution privilégiant la confidentialité. Ces modèles privilégient l’utilisation de données de première main, c’est-à-dire d’informations directement collectées auprès de votre public dans le cadre d’interactions avec votre marque, telles que les visites de sites web, l’utilisation d’applications ou les commentaires des clients. Par exemple, une marque de vente au détail peut analyser les données de son programme de fidélisation pour comprendre quels efforts marketing conduisent à des achats répétés, tout en veillant à ce que les données des clients restent protégées.

En outre, lorsque des données de tiers sont utilisées, elles sont rendues anonymes afin de protéger les identités individuelles. Il peut s’agir d’agréger des données provenant d’interactions sur les médias sociaux afin d’identifier des tendances sans relier les informations à des utilisateurs spécifiques. Un exemple concret est celui d’une équipe de marketing qui analyse des données de localisation anonymes pour voir comment les panneaux d’affichage extérieurs influencent le comportement d’achat en ligne dans différentes régions, en veillant à ce que la vie privée des individus soit respectée.

2. L’attribution multi-appareils

Le consommateur moyen utilisant quotidiennement plusieurs appareils, l’attribution multi-appareils est devenue la pierre angulaire des stratégies de marketing modernes. Cette approche s’appuie sur des technologies de suivi avancées, telles que les identifiants clients unifiés et la modélisation probabiliste, pour assembler les interactions des utilisateurs sur les smartphones, les tablettes, les ordinateurs portables, etc.

Imaginez un scénario dans lequel un consommateur voit une publicité pour un produit sur son smartphone, effectue des recherches sur une tablette et procède à un achat sur un ordinateur portable. L’attribution inter-appareils permet aux spécialistes du marketing de suivre ce parcours de manière transparente, en attribuant correctement les ventes à chaque point de contact. Par exemple, une entreprise technologique peut utiliser des données inter-appareils pour comprendre comment les critiques YouTube regardées sur mobile influencent les achats de logiciels effectués sur ordinateur, offrant ainsi une vision cohérente du parcours du consommateur.

3. Les analyses prédictives

L’analyse prédictive transforme les données historiques en informations prévisionnelles, ce qui permet aux spécialistes du marketing d’anticiper les tendances et d’adapter leurs stratégies en conséquence. Il s’agit d’utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les campagnes de marketing passées, les données de vente et les interactions avec les clients afin de prédire les comportements et les préférences futurs.

Par exemple, un service de streaming pourrait analyser l’historique des habitudes de visionnage, des mises à jour d’abonnement et des préférences en matière de contenu pour prédire quels genres ou titres susciteront l’engagement et la fidélisation dans les mois à venir. De même, un détaillant de mode pourrait utiliser l’analyse prédictive pour prévoir les tendances saisonnières, ce qui lui permettrait d’adapter ses campagnes de marketing aux demandes à venir, en optimisant à la fois les stocks et les dépenses publicitaires.

En intégrant ces méthodologies avancées, les spécialistes du marketing peuvent naviguer plus efficacement dans les complexités du paysage numérique, en veillant à ce que leurs stratégies soient à la fois conformes à la protection de la vie privée et adaptables à l’évolution constante du comportement des consommateurs.

En fin de compte

Le modèle d’attribution peut être appliqué aux activités en ligne et hors ligne et peut également s’étendre à des éléments sur lesquels vous n’avez aucun contrôle.

Les éléments d’attribution en ligne comprennent votre site web, les campagnes de recherche et d’affichage payantes, les classements organiques dans les SERP, les médias sociaux et le contenu. L’attribution hors ligne englobe les mécanismes de marketing traditionnels tels que la publicité extérieure (panneaux d’affichage, transports en commun, mobilier urbain et autres), la presse écrite (magazines, journaux, dépliants et brochures), la radio et la télévision.

Cependant, même la stratégie de marketing la plus parfaitement élaborée et la plus symbiotique ne garantit pas de résultats. Les marques doivent rester très conscientes des facteurs non liés au marketing qui peuvent simultanément être en jeu et éroder le potentiel de leurs initiatives de marketing. Des variables telles que l’économie, la politique, les goûts et les préjugés culturels, la géographie et même la météo peuvent toutes perturber les campagnes de marketing. Si vous ne suivez pas l’évolution de ces facteurs, vos efforts de marketing risquent d’être réduits à néant avant même d’avoir été déployés.

Par exemple, vous avez un nouveau produit génial que vous voulez promouvoir. Vous travaillez avec vos agences pour élaborer le bon message, destiné au bon public, aux bons endroits et aux bons moments. Mais après le premier mois, il n’y a pas eu de traction et les sourcils commencent à se lever. Qu’est-ce qui a bien pu se passer ?

En y regardant de plus près, vous vous rendez compte que l’État où se trouve la plus forte concentration de votre public cible a récemment connu un énorme ralentissement de l’économie. Quelle que soit la valeur de votre produit, les poches sont serrées et le revenu disponible est au plus bas. Tant que l’économie ne s’améliorera pas, ou à moins que vous ne commenciez à offrir votre produit gratuitement, les conditions ne sont tout simplement pas réunies pour obtenir les résultats escomptés.

Le mot de la fin

Si les modèles d’attribution peuvent sembler intimidants, les informations qu’ils fournissent sont inestimables pour optimiser votre stratégie marketing et surpasser vos concurrents. Commencez à expérimenter différents modèles et utilisez les informations qu’ils produisent pour ajuster vos investissements marketing afin de garantir le meilleur retour sur investissement et un avantage sur vos concurrents.

Vos clients se débarrassent des données. Chaque clic, chaque appel, chaque interaction avec votre marque laisse des signaux, des indices et parfois même des guides étape par étape sur la façon de mieux les servir et les satisfaire. Votre travail consiste à écouter et à répondre. Notre rôle est de vous aider grâce à l’analyse des données. Proove Intelligence by DAC est notre équipe pluridisciplinaire d’ingénieurs en données, d’analystes et de mathématiciens spécialisés dans l’attribution. Ils travaillent en étroite collaboration avec des experts en stratégie, en contenu, en création et en médias afin de transformer l’analyse des données en une force puissante pour une croissance transformationnelle.

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