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La planification, lancement et gestion de campagnes font partie du quotidien des responsables marketing. En tant que chefs d’orchestre de leurs investissements média, l’un des points les plus complexes est de déterminer quels sont les canaux qui permettent d’atteindre le meilleur ROI et donc tirer la croissance vers le haut. En effet, une conversion, de nos jours, implique différents partenaires. Chacun d’entre eux y joue un rôle, plus ou moins déterminant, et mérite ainsi d’en être récompensé.
Pour cela, il y existe des modèles d’attribution. Des groupes des règles qui déterminent comment la valeur des ventes et conversions est assignée aux points de contact entre le consommateur et la marque. Mais dans l’univers du web analytics, très peu de choses sont plus ardues que de trouver le modèle d’attribution adapté à son propre business.
Du Last Click au MTA
Des modèles d’attribution, il en existe de nombreux : linéaire, first click, time decay, etc. Pourtant, il y en a un qui se détache. Celui qui a la faveur des annonceurs est celui du last click. Référentiel commun dans la publicité, ce modèle, facile à comprendre et à implémenter, représentait le choix logique dans un monde où, historiquement, le web analytics limitait nos connaissances sur le parcours client au seul environnement site de l’annonceur. Et cette connaissance était généralement le dernier touchpoint avant la conversion. Aujourd’hui, dans un contexte où le cross-canal prime et les outils nous permettent d’analyser les données de tous les leviers marketing, ce modèle parait « légèrement » obsolète.
Pensez-y. Si Messi marque un but, est-ce dû à son seul mérite ? Est-ce lui qui a remonté la balle sur tout le terrain ? D’accord, c’est peut-être le seul joueur au monde à pouvoir le faire en fait… mais personne d’autre ne l’a vraiment aidé ? Combien de joueurs ont participé à l’action ?
Campagnes d’emailing, réseaux sociaux, SEO, SEM…De la même manière que Messi ne doit pas être le seul à être gratifié pour son travail (même si c’est le buteur), les conversions ne sont pas dues au travail d’un seul canal / partenaire.
A l’heure actuelle, une grande quantité de données générées par les interactions d’un consommateur peuvent être collectées et mesurées. Pratique pour faire un choix éclairé en termes d’attribution. On l’aura compris, cette attribution doit aujourd’hui être multiple. Bienvenue à la Multi-Touch Attribution (MTA).
Maintenant que cette multiplicité est actée, nous pouvons passer à la deuxième étape : le choix du poids à attribuer à chacun des canaux impliqués dans la conversion. A cette étape de l’histoire, plusieurs facteurs devront rentrer en compte:
- Le comportement de vos utilisateurs/clients (online et offline)
- Votre secteur d’activité
- La position de votre business dans ce secteur
- La complexité de votre parcours client
A partir de l’analyse de ces données, il sera possible de fixer votre stratégie digitale selon vos objectifs marketing (acquisition, conversion ou fidélisation), et donc définir un modèle d’attribution personnalisé et adapté.
Alors, comment savoir quel poids il faut assigner à chaque partenaire ? En regardant les données qui sont à disposition !
En examinant l’historique de conversions, il est possible d’établir une première pondération. Grâce aux conversions déjà enregistrées, vous pourrez déterminer et prioriser les leviers qui interviennent le plus souvent dans les chemins de conversion, ceux qui initient les ventes, etc.
Une fois le choix d’une pondération spécifique effectué, il faudra passer par l’étape incontournable du test & learn. De la même façon que les goûts des utilisateurs changent, leurs parcours avant la conversion évoluent. Il faut donc pouvoir se tenir prêt à revoir et (ré) adapter son modèle d’attribution, tant au niveau opérationnel qu’au niveau stratégique.
Pour aller (encore) plus loin
Au-delà de la distribution de la valeur des investissements sur l’ensemble du customer journey, certaines directions marketing décident d’intégrer des objectifs de conversion intermédiaires au cœur même de leur modèle MTA.
Comment ça fonctionne ?
Imaginez. Vous faîtes partie de l’équipe marketing d’un acteur de la banque en ligne et vous préparez la stratégie média visant à promouvoir le lancement d’un nouveau livret d’épargne.
Tout d’abord, vous pourriez définir quels sont vos objectifs de conversion intermédiaires (acquisition de trafic, téléchargement de la brochure d’information, upload des documents pour ouvrir un compte, etc.).
Ensuite, vous pourriez opter pour un modèle MTA data-driven, qui va compiler l’ensemble des informations des parcours clients et calculer une « contribution à l’effort de conversion » de chaque partenaire, pour chaque objectif.
Enfin, vous pourriez même filtrer la population sur laquelle s’applique votre modèle MTA data-driven. Par exemple, vous pourriez faire un focus sur les parcours de vos « nouveaux clients », et comparer les performances de vos partenaires par rapport à une cible « clients existants ».
Ou encore faire travailler votre modèle sur catégories de produits complémentaires, comme les cartes bancaires. Les possibilités sont donc infinies, mais visent toujours à répondre à des problématiques business précises.
En somme, choisir le bon modèle d’attribution vous permettra de mesurer la performance réelle de vos investissements et ainsi réallouer vos budgets futurs plus efficacement. Les limitations du pilotage au last-click sont aujourd’hui plus que jamais considérées comme un réel frein à la croissance pour une entreprise. Et la Multi-Touch Attribution pourrait bien être une des clefs vos futurs succès.
