Mieux comprendre l’attribution – élément clé pour mesurer sa performance Webmarketing

Depuis quelques mois, Google multiplie les conférences et les annonces sur l’attribution, et son évolution.

Problématique majeure pour les annonceurs qui veulent miser sur les canaux les plus générateurs de rentabilité, l’attribution est la discipline qui permet de déterminer, grâce au comportement de l’utilisateur, les actions marketing qui ont préparé et déclenché l’acte d’achat. Avec la multiplication des canaux marketing (entre appareil et leviers d’acquisition), il devient de plus en plus important de déterminer la rentabilité des différents leviers pour pouvoir ajuster une stratégie webmarketing avec le maximum de bon sens.

La fin des modèles classiques d’attribution

Le modèle d’attribution le plus utilisée par le passé (et encore aujourd’hui d’après les données officielles de Google) et l’attribution en « last clic » comme par défaut sur Google Analytics. Ce modèle permet de connaitre le chiffre d’affaire généré par une annonce lorsque l’acte d’achat suit directement l’annonce. Le problème majeur de cette méthode est qu’elle ne permet pas de valoriser tout le parcours de l’utilisateur.

Si, par exemple, un utilisateur a eu connaissance de votre marque via du display puis a fait un premier parcours sur votre site grâce à une annonce shopping, et finalise l’acte d’achat après avoir cliqué sur une annonce du search alors l’intégralité du chiffre d’affaire généré par cet internaute sera attribuée au search … puisqu’il s’agit du dernier canal qui a permis de réaliser la vente. Pourtant les autre canaux (Display et shopping) ont joué un rôle qui peut être prépondérant dans la réalisation de cette vente. Il est donc important de leur allouer une valeur dans la réalisation de la vente.

Le problème évident auquel est confronté celui qui s’intéresse à l’acquisition est le tracking : pour connaitre et valoriser toutes les actions d’un parcours utilisateur, il faut pouvoir le suivre du début à la fin. Il fallait donc une réponse technologique, qui grâce au machine learning, commence à apparaitre.

L’essor des modèles d’attribution mixtes

Le tracking des internautes fonctionne sur deux principes différents : soit un tracking via les cookies déposés dans le navigateur, soit un tracking via le login d’une personne particulière. La première méthode est la plus employée par les utilisateurs de Google Analytics notamment, tandis que la seconde est plus propre à Facebook (à ce propos, nous proposions ici un guide sur les écarts de tracking entre plateformes). Cette dernière est bien plus précise, puisque généralement elle permet d’avoir des données sur un utilisateur précis, et non sur une machine qui pourrait être utilisée par plusieurs personnes différentes, dans un cadre familial par exemple.

Pour pallier ce problème, Google propose désormais un nouveau système de calcul d’attribution, fondé sur les progrès du machine learning.

On parle d’une attribution « data-driven », c’est-à-dire d’un modèle fondé sur les données et les statistiques comparées d’un grand nombre d’interactions entre l’utilisateur et vos canaux marketing.

L’objectif avoué de Google par cette manœuvre est de devenir le leader des problématiques d’attribution, notamment via l’unification de tous les canaux et de toutes les statistiques sur une seule plateforme. La modification du système d’attribution est pour l’instant plutôt indiqué pour les portefeuilles conséquents. En effet, plus la quantité de données est importante, plus le modèle d’attribution sera fiable. De plus, lors de la transition entre les modèles d’attribution, l’annonceur doit subir une période de « flou » où les attributions seront lissées entre les différents canaux avec du retard, il est donc conseillé de faire la transition pendant une période calme.

Les données prises en compte par le nouveau modèle sont les suivantes :

  • Quantité d’interactions avec les annonces,
  • L’ordre dans lequel les interactions ont eu lieu, entre les différents canaux,
  • La nature elle-même de l’annonce,
  • Le rapport entre le click sur l’annonce et la date de conversion finale, en parallèle du panier moyen généré.

 

Bien que l’attribution dirigée par les données apparaissent effectivement comme une solution d’avenir, il faut se méfier de son niveau de précision, qui n’est pas encore optimale, notamment pour les portefeuilles de volume modérés.

L’expertise d’une agence compétente en webmarketing est très utile dans ce cas : la multitude de portefeuilles gérés et l’expérience accumulée permet aux consultants de connaitre l’incidence moyenne des différents canaux, même si ceux-ci souffrent d’une valorisation imprécise via les modèles d’attribution classiques.

Pour en savoir plus sur le nouveau modèle proposé par Google, cliquez ici.

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