Quentin Durantay

Quentin Durantay

Growth Hacker @ Dolead


L'Attribution en Marketing Digital : Guide Pratique

Tout directeur marketing le sait, le digital n'est plus du tout négligeable. Les dépenses marketing en ligne représentaient déjà 72 milliards d'euros en 2012, pour passer à 128 milliards en 2017 (selon une étude de Magna Global, Digital Media Forecast).

Derrière ces budgets énormes se cache une complexité croissante. En effet, le digital regroupe plusieurs canaux, que ce soit le Display, le Search, le Social ou même le mobile. Dès lors, il devient très difficile de savoir comment ajuster son budget selon chaque canal, et le retour sur investissements qu'il apporte.

Pour pallier à ce problème, la plupart des entreprises ont recours à l'utilisation d'un modèle d'attribution. Le plus connu est celui du "Dernier Clic". Ce modèle est très utilisé, car c'est le plus simple à mettre en place. Comme son nom l'indique, l'attribution d'une conversion revient entièrement au canal ayant précédé la conversion. Le problème de ce modèle est flagrant : en n'attribuant rien aux canaux marketing ayant précédé ce dernier clic, l'entreprise va avoir tendance à surévaluer le budget marketing à attribuer à ce canal au détriment des autres, qui ont pourtant joué un rôle dans la prise de décision de l'internaute.

Pour ce faire, nous allons voir ensemble quels sont les différents modèles d'attributions les plus connus dans le digital, tout en expliquant les forces et faiblesses de chacun.

Définition : L'Attribution en Marketing

Revenons tout d'abord rapidement sur la définition de l'attribution.

L'attribution est la pratique cherchant à mesurer le rôle joué par les différents canaux avant qu'un client ne convertisse. Concrètement, on cherche avec l'attribution à allouer un poids à chaque canal marketing ayant influencé le client dans sa prise de décision.

Selon l'étude "Comprendre l'attribution en marketing" d'Adobe (2013):

  • 58% des directeurs marketing pensent qu'une attribution parfaite est impossible.
  • 54% des entreprises utilisent partiellement des modèles d'attribution.
  • 38% des entreprises utilisent un process d'attribution.

Les Différents Modèles d'Attribution

Les Modèles à Clic Unique

Le Modèle au "Dernier Clic" (Last Clic)

Comme nous l'avons évoqué en introduction, il s'agit du modèle le plus connu et le plus utilisé. 20% des annonceurs l'utilisent (selon une étude de TagMan, Marketing Agility, Win the fight against wasted digital spend).

Ce modèle attribue tout le crédit de la conversion au canal ayant déclenché le dernier clic juste avant la conversion, et n'attribue rien du tout aux autres canaux.

Attribution au dernier clic

Le Modèle au "Premier Clic" (First Clic)

Il s'agit du modèle inverse du précédent. Tout le crédit de la conversion étant attribué au canal ayant initié le funnel de conversion.

Ce modèle part du principe que sans ce premier touchpoint, l'internaute n'aurait jamais connu votre produit ou votre marque.

Attribution au premier clic

Les Modèles Multi-Clics

Comme vous pouvez vous en douter, les modèles à clic unique sont très, voir trop "simplistes". Ne pas accorder de valeur aux canaux intermédiaires est une erreur. Le fait de nurturer un prospect étant crucial pour l'amener à convertir, notamment dans le B2B ou certaines verticales B2C où les prix sont élevés et la prise de décision du prospect plus longue.

C'est pourquoi, ces dernières années, la plupart des services marketing évoluent vers des systèmes d'attribution multi-clics, pour mieux comprendre le rôle des différents canaux au sein du funnel de conversion.

Le Modèle Linéaire (Linear)

Le plus simple et répandu des modèles d'attribution multi-clics est le modèle linéaire, car c'est le plus facile à mettre en place.

Concrètement, ce modèle attribue une valeur égale à tous les canaux ayant entraîné la conversion.

Attribution linéaire

Ce modèles est certes avantageux par rapport à un modèle au clic unique, mais il n'en est pas moins exempt de défauts. Considérer que chaque canal marketing a joué un rôle équivalent dans le funnel de conversion supprime tout autre métrique, comme le temps écoulé entre chaque étape du funnel, la sensibilisation à l'offre ou la position dans la chaîne de conversion.

Le Modèle avec Dépréciation dans le Temps

Pour résoudre le problème du temps écoulé avant la conversion (la latence), le modèle avec dépréciation dans le temps a été mis en place.

Ce modèle attribue linéairement de plus en plus de valeur aux canaux proche de la conversion.

Attribution avec dépréciation dans le temps

Le problème de ce modèle, c'est qu'il tend souvent à sous-évaluer le premier clic, et à surévaluer le dernier.

Le Modèle basé sur la Position

Ce modèle ajuste la pondération de la valeur en cherchant à surévaluer le premier et le dernier clic.

Attribution basée sur la position

Le principal problème de ce modèle, est qu'il es totalement arbitraire et ne reflète pas une donnée réelle.

Le Modèle par Régression et le Modèle Algorithmique

La modèle par régression, aussi parfois appelé modèle algorithmique, est le modèle d'attribution marketing le plus poussé.

Ce modèle s'appuie sur l'analyse régressive historique des performances. Comprenez par là que l'algorithme va se baser sur plusieurs données, comme la position du clic dans le funnel de conversion, le canal où le clic s'est produit, le type de mot-clé ayant entraîné l'apparition de l'annonce, ou même la position de l'annonce sur la page où elle est apparue.

A noter que ce genre de modèle se doit d'être adapté pour chaque entreprise/produit, l'exemple suivant est donc purement fictif. Il se base sur une première annonce Display, une seconde annonce Search sur un terme de recherche générique, une troisième annonce Display de Retargeting et enfin une ultime annonce Search sur une campagne de type Marque.

Attribution par régression ou modèle algorithmique

Ici, le modèle donne une forte valeur au premier clic, car il a joué un rôle important pour faire connaître la marque ou le produit à l'internaute.

Le modèle attribue ensuite la valeur la plus forte au second clic, car ce dernier provient d'une campagne sur un terme de recherche générique. Il a guidé l'internaute d'une recherche peu ciblée vers une page produit, faisant grandement augmenter la propension de l'internaute à acheter le produit.

Les troisièmes et quatrièmes clics ont reçu moins de valeur, car le retargeting et la recherche sur un mot-clé de marque signifient que l'internaute connaissait déjà la marque ou l'entreprise. Ces annonces résultant des deux précédentes, elles n'ont pas eu autant d'importance dans la prise de conscience de l'internaute envers le produit. A noter que le quatrième clic a un peu plus de valeur que le troisième, car il intervient juste avant la conversion.

Les modèles par régression sont très puissants, mais ont eux aussi leurs désavantages...

Tout d'abord, il faut déjà avoir beaucoup de données pour créer un modèle performant. Ces modèles se basant sur la donnée historique, avoir peu de données amènera à un modèle peu significatif.

Ensuite, il faut se souvenir que ce type de modèle est très utile pour analyser l'attribution rétroactivement, mais ils sont peu utiles pour prédire l'attribution future. En effet, l'efficacité d'une campagne dépend souvent de la saisonnalité, ce que ce genre de modèle aura du mal à prédire sans des data historiques sur un très long laps de temps.

Enfin, cela dépend tout naturellement de la qualité de la donnée. Comme ils dépendent d'une analyse statistique des funnels ayant mené vers une conversion ou non par le passé, si ces données sont partielles ou erronés, le modèle le sera lui aussi.

Pourquoi Avoir une Bonne Attribution Marketing est une Chose Importante ?

Avoir une bonne méthode d'attribution en marketing digital sert principalement à trois choses :

  • Justifier les dépenses en marketing
  • Mieux comprendre le comportement de l'internaute
  • Optimiser le mix marketing sur internet

Par exemple, dans le cas d'un modèle d'attribution au dernier clic, tout le budget marketing irait normalement au dernier canal. Alors qu'avec un meilleur modèle d'attribution, le budget serait plus logiquement réparti sur chaque canal selon sa contribution à la conversion.

Vous comprenez donc logiquement que le choix d'un mauvais modèle d'attribution peut avoir des choix dramatiques sur la répartition du budget marketing. Il ne faut pas oublier que certaines campagnes ne font certes que de l'awareness, quand d'autres vont réellement pousser une offre au prospect. Mais pour autant tuer votre campagne awareness serait une erreur, car c'est sûrement cette dernière qui a fait connaître votre marque dans un premier temps.

Les Principaux Défis Liés à l'Attribution en Marketing Digital

Tout d'abord, il faut savoir que seules 54% des entreprises ont mis en place un modèle d'attribution (selon l'étude Econsultancy Marketing Attribution, valuing the customer journey).

Derrière ce nombre faible, se cache une réalité : pour mettre en place un bon modèle d'attribution, il faut disposer de données.

Or la plupart des grosses entreprises ont des outils différents pour tracker leurs données selon chaque service. Difficile dans ce cas de toutes les regrouper.

Se pose ensuite le problème de la consolidation de la donnée. Sans identifiant unique au niveau de l'entreprise, un prospect pourrait être comptabilisé plusieurs fois au sein de différents outils, alors que c'est pourtant la même personne.

Enfin, ce genre de modèle repose sur des compétences en analyse de données, souvent peu présentes au sein des services marketing traditionnels. Il faut donc trouver des Data Analysts ou Data Scientists, dont le profil est très disputé ces derniers temps.

Que Va Devenir l'Attribution dans les Années à Venir

Toujours selon l'étude d'Econsultancy, 58% des directeurs marketing pensent qu'une attribution parfaite est impossible. Malgré tout, l'avenir laisse présager le meilleur.

En effet, grâce à l'explosion du Big Data, on voit apparaître de plus en plus d'outils permettant spécifiquement de stocker, mesurer, analyser, interpréter et exploiter les données d'attribution.

De plus, si seulement 35% des entreprises font le lien entre point de contact en ligne et hors ligne (toujours selon la même étude), il devient de plus en plus facile d'ajouter des métriques offline à l'analyse de l'attribution.

Par exemple, Google AdWords vous laisse facilement ajouter les conversions offline du type appel téléphonique ou visite en magasin.

Conclusion

Le digital est de plus en plus complexe, c'est un fait. Moins de la moitié des entreprises ont mis en place un modèle d'attribution digne de ce nom.

Malgré tout, les evolutions récentes en analyse et stockage des données permettent désormais de mieux comprendre le parcours client avant conversion. Obtenir un modèle d'attribution digital cohérent est la clé pour optimiser son budget marketing.

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