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Apr 27, 2018 | 7 min de lecture

‎Économie

Les dessous de l’attribution

Du last-click au data-driven

Benoit Jameu

Media Specialist


FABERNOVEL DATA & MEDIA
too long; didn't read
  • L’attribution permet de piloter sa stratégie digitale en ventilant de manière optimisée ses dépenses en fonction des performances de chaque canal
  • Si pendant longtemps il a été possible de s’accommoder du modèle last-click, aujourd’hui la multiplication des interactions (et des devices !) contribuant à la conversion remet définitivement en cause la viabilité d’un tel modèle, et soulève plusieurs axes de réflexion
  • En revalorisant l'ensemble des leviers intervenant dans la conversion, un modèle d'attribution multi-touch permet le déploiement de stratégie beaucoup plus adaptée et granulaire
  • Il n'existe pas de modèle d'attribution parfait. Pensez à développer un modèle d'attribution custom répondant aux objectifs et contraintes de VOTRE business et industrie
  • Si les modèles d'attribution data-driven sont souvent considérés comme le Graal en termes d'attribution, ils peuvent impliquer la mise en place de changements structurels et organisationnels conséquents au sein d’une entreprise
En valorisant certains moments stratégiques du chemin de conversion en fonction des spécificités de chaque marque, l’attribution permet d’avoir une vision éclairée des canaux les plus performants et à privilégier pour augmenter les ventes. En somme, sans attribution, difficile d’optimiser sa stratégie d’acquisition. Cependant certains modèles offrent une vision biaisée des réalités et sont aujourd’hui à proscrire. Finalement, quelles sont les mutations à l’oeuvre en termes d’attribution, et quel(s) modèle(s) d’attribution choisir ?

L’attribution pour quoi faire ?

Tout d’abord, attention à ne pas confondre contribution et attribution. Comme son nom l’indique, la contribution permet de mesurer la participation de chaque levier engagé dans le processus de conversion. Ainsi, grâce à une analyse de contribution il peut facilement être démontré qu’un levier, que l’on pensait peu performant, intervient en réalité dans 50% des chemins de conversion, et inversement on peut s’interroger sur la légitimité d’un levier qui n’interviendrait qu’à hauteur de 5% des ventes (au regard de l’investissement (budget, temps passé pour le pilotage du levier, etc)).

L’attribution, quant à elle, permet le pilotage de la stratégie. En valorisant certains moments stratégiques du chemin de conversion en fonction des spécificités de chaque marque, l’attribution permet d’avoir une vision éclairée des canaux les plus performants et à privilégier pour augmenter les ventes, mais également mesurer combien un euro investi dans un canal génère de chiffre d’affaires. Finalement, l’attribution permet de mieux ventiler les dépenses en fonction des performances de chaque canal.

En ces termes, l’intérêt stratégique et opérationnel de l’attribution n’est pas à démontrer. Cependant, c’était sans compter la complexification du parcours client et l’utilisation d’un modèle d’attribution devenu obsolète : l’attribution au dernier clic, plus connu sous sa version anglaise le “last-click”, attribuant l’intégralité du crédit au dernier canal activé avant l’acte d’achat.

Prenons par exemple le parcours relativement classique d’un individu qui après avoir été exposé à un spot TV, utilise son téléphone pour en savoir plus sur le produit présenté, et clique sur une annonce Adword pour accéder au site de la marque – sans convertir. Quelques jours plus tard, alors que ce dernier flâne sur Facebook, il tombe sur une annonce sponsorisée de la marque et se rend à nouveau sur le site – toujours sans convertir. C’est finalement le lendemain, via une bannière display, que ce dernier accède au site et finit par convertir. Avec un modèle d’attribution au last-click, seule la dernière interaction, à savoir le Display, est comptabilisée comme ayant contribué à la conversion.

Si pendant longtemps il a été possible de s’accommoder de ce modèle d’attribution (imposé par les limites techniques et de mesures historiques), aujourd’hui la multiplication des interactions (et des devices !) contribuant à la conversion remet définitivement en cause la viabilité d’un tel modèle, et soulève plusieurs axes de réflexion.

L’enjeu de la pression publicitaire

Aujourd’hui la logique “un clic = une conversion” n’est plus recevable, et certaines expositions publicitaires, bien que ne générant pas de conversion immédiate, contribuent au maintien de la pression publicitaire tout au long du parcours d’achat. Sans ces dernières, la conversion n’aurait peut être jamais lieu, et ne sont donc pas à sous-estimer. En effet, la vision tronquée du modèle last-click peut engendrer des raccourcis dans la façon dont les marketeurs conçoivent leur stratégie média et allouent leur budget. Or, rien ne garantit qu’en attribuant l’intégralité du budget média au dernier levier, jugé le plus performant, le volume de conversions augmentera ou restera constant.

La réalité de l’omnicanal

Cette réflexion est d’autant plus préoccupante à l’heure de l’omnicanal, où un client passe indifféremment du monde physique au monde digital. Ainsi, une étude menée en collaboration avec Eram a démontré que dans un référentiel omnicanal, capable de reconstituer le parcours client du online vers le offline, certains leviers digitaux étaient beaucoup plus performants qu’il n’y paraissait, et ont vu leur taux de conversion multiplié par trois. Aussi, des leviers, mots-clés, ou campagnes, qui ne généraient que peu de conversions online, se sont révélés très performants en termes de conversions offline, laissant place à de toutes nouvelles stratégies développées en ligne à destination du offline.

Vers un modèle d’attribution multi-source ?

S’il n’existe aucun modèle d’attribution parfait, une chose est sûre, le modèle last-click est à bannir ! Mais lequel choisir ?

Un modèle d’attribution multi-touch : premier pas vers une vision éclairée

Sans prendre de décision radicale concernant l’attribution, il est impératif d’adopter un modèle tenant compte de la complexité et de la multiplication des points de contact intervenant dans le parcours d’achat. On oublie donc tous les modèles attribuant l’intégralité du crédit d’une conversion à un seul canal : le modèle last-click (évidemment !), le modèle first-click, le modèle au dernier clic AdWords, etc.

A contrario, on revalorise l’ensemble des leviers en optant pour un modèle d’attribution multi-touch. On pense dans un premier temps au modèle d’attribution linéaire, permettant de revaloriser l’ensemble des leviers ayant impacté le parcours d’achat, en distribuant de manière égale l’intégralité du crédit. Sans être parfait, ce modèle permet de faire un premier pas vers une vision d’attribution éclairée.

Passer à la vitesse supérieure avec un modèle d’attribution custom

Si le modèle linéaire réintègre l’ensemble des leviers, il néglige encore l’impact de leur contribution dans le processus d’achat. En effet, dans une conversion donnée, il y a systématiquement un (parfois plusieurs) canal jouant un rôle prédominant. L’idéal est de construire son propre modèle d’attribution répondant aux spécificités et contraintes de l’industrie, la typologie d’entreprise, la saisonnalité, etc.

Par exemple, une marque encore peu connue sur le marché aura tendance à valoriser le levier ayant généré un premier contact avec la marque. A l’inverse, une marque bénéficiant d’une forte notoriété valorisera les points de contact en bas de funnel. Idem, en période de soldes où le chemin de conversion est généralement court, on s’attardera davantage sur le point de contact qui précède la conversion.

e.g. Marque bénéficiant d’une forte notoriété :

Le modèle data-driven : un modèle idéal ?

La limite majeure d’un modèle d’attribution custom est qu’il est toujours basé sur des hypothèses, plus ou moins arbitraires, et ne rend pas forcément compte de la complexité et de la spécificité des parcours clients. Une vision data-driven reflète quant à elle cette complexité et apporte une meilleure compréhension au moment de la prise de décision. Mais comment ça marche ?

Les modèles data-driven reposent sur des algorithmes qui s’enrichissent et apprennent continuellement de la donnée récoltée. Et pour cause, ils analysent un nombre incommensurable de données (typologie, nombre, et séquences des points de contact) ayant conduit à la conversion (sans oublier les leviers branding). Ainsi, il est alors possible, et ce sans se baser sur des hypothèses mais bien de la donnée réelle, d’identifier les mots-clés, annonces, groupes d’annonces ou campagnes les plus pertinents et performants pour atteindre les objectifs de conversion fixés.

Cependant, le chemin vers le déploiement d’un modèle d’attribution data-driven est long, et nécessite quelques pré-requis. À commencer par la mise à disposition d’un socle data propre alliant à la fois quantité et qualité. En effet, les modèles data-driven nécessitent un nombre important de données (de qualité !) pour être en mesure de créer des modèles fiables. Google évoque la barre limite des “10 000 clics pour le compte ou 400 conversions pour l’action de conversion sur une période de 30 jours”. De même, la mise en place d’un tel modèle peut impliquer des changements structurels et organisationnels au sein d’une entreprise, afin de briser les silos de données et d’obtenir une vue unifiée de la donnée. Enfin, attention à ne pas se lancer à l’aveugle dans un tel chantier. Il est nécessaire de penser en amont des méthodes pour mesurer le succès et la performance du modèle déployé.

Et si l’on devait résumer tout ça ?

D’un modèle d’attribution découle une vision de la performance. S’il n’existe pas de modèle d’attribution idéal, certains sont néanmoins à proscrire. First-click, Last-click, ou tout autre modèle ne valorisant qu’un seul point de contact sont désormais trop éloignés des modes de consommation actuel, et biaisent le pilotage des stratégies média. On favorise donc les modèles multi-touch intégrant, comme leur nom l’indique, l’ensemble des points de contact intervenant dans le parcours d’achat. Le choix du modèle d’attribution (linéaire, custom, data-driven, etc) dépendra ensuite de votre entreprise, sa maturité, son secteur d’activité, etc.

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