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Le nouveau visage de l'attribution dans le marketing numérique

Julian Litvak
Publié le
2/12/2024
Imaginez la situation suivante : vous venez de terminer une campagne d'e-mailing de grande envergure et vous êtes impatient d'en voir les résultats. Vous vous plongez dans vos analyses, mais selon le modèle d'attribution que vous utilisez, cette même campagne peut être considérée comme un énorme succès ou comme un échec total. L'attribution dans le marketing numérique est essentielle, mais ses principes changent constamment à mesure que le paysage évolue.

Pendant des années, nous nous sommes appuyés sur des modèles tels que l'attribution au dernier clic pour savoir d'où venaient nos clients, mais le paysage est en train de changer. Avec le renforcement des réglementations en matière de protection de la vie privée et la montée en puissance de modèles d'apprentissage automatique plus intelligents, tels que l'attribution pilotée par les données (DDA) de Google, les spécialistes du marketing repensent la manière dont ils attribuent le mérite des conversions. Voyons comment ces changements influencent la façon dont nous comprenons le parcours du client, et ce que cela signifie pour les spécialistes du marketing que nous sommes aujourd'hui.

Le changement de paradigme en matière de protection de la vie privée

Nous avons tous entendu parler de réglementations telles que le GDPR et le CCPA, ainsi que du mouvement plus large de protection de la vie privée des utilisateurs. Ces cadres juridiques ne sont qu'une pièce du puzzle lorsqu'il s'agit de modifier la collecte des données. D'un point de vue technique, les cookies tiers, qui constituent depuis longtemps la pierre angulaire du suivi numérique, perdent rapidement de leur efficacité. Des navigateurs comme Safari et Firefox les bloquent déjà. En outre, le comportement des utilisateurs a également changé : ils sont plus nombreux que jamais à se tourner vers les bloqueurs de publicité pour prendre le contrôle de leur expérience en ligne. Si ces actions menées par les utilisateurs peuvent avoir un impact moindre par rapport aux changements réglementaires et techniques, elles s'inscrivent néanmoins dans une tendance plus large qui remodèle le marketing numérique et l'analyse, et montrent que de plus en plus d'utilisateurs ne veulent pas être suivis et ne font pas confiance aux entreprises pour ce qui est de leurs données. Cela signifie qu'il est important pour l'expérience en ligne de vos utilisateurs de leur donner un moyen de refuser d'être suivis, de leur montrer que leurs données seront traitées de manière sûre et responsable, et qu'ils tireront des avantages de la collecte de leurs données par nos équipes de marketing.

Qu'est-ce que cela signifie pour l'attribution ? En termes simples, cela a rendu les choses un peu plus compliquées. Les spécialistes du marketing ne peuvent plus compter uniquement sur les cookies pour suivre les utilisateurs sur le web, ce qui nous oblige à repenser la manière dont nous suivons et attribuons les conversions. Les données de première main sont désormais reines.

Chez fifty-five, nous avons été aux premières loges pour observer ces changements en travaillant avec des marques européennes de commerce électronique qui font face aux défis de l'après RGPD. Il est évident que le fait de s'en tenir aux méthodes historiques d'attribution pourrait laisser des angles morts à votre stratégie de marketing. Les spécialistes du marketing doivent désormais adopter une approche plus réfléchie, en impliquant les équipes juridiques dès le début des nouvelles initiatives et en intégrant des solutions de protection de la vie privée telles que le mode consentement et les plateformes de gestion du consentement.

Nous avons également constaté un changement dans la manière dont l'attribution est appliquée. Alors que les cookies tiers permettaient autrefois une attribution à grande échelle pour diverses activités de marketing, les équipes d'aujourd'hui diversifient leur approche. L'attribution est désormais davantage axée sur l'analyse en temps réel des campagnes au jour le jour, tandis que les informations à plus long terme sont de plus en plus souvent fournies par des outils tels que la modélisation du marketing mix (MMM) et machine learning en général. Obtenir des informations sur les meilleures stratégies - du ciblage de l'audience à l'optimisation de la création - est devenu plus complexe. Les spécialistes du marketing ont de plus en plus recours à des expériences telles que les tests géographiques, qui ne dépendent pas de cookies tiers. Pour rester compétitifs, les spécialistes du marketing doivent s'adapter en adoptant de nouveaux processus et outils.

Attribution pilotée par les données de Google vs. attribution au dernier clic : Quelle est la différence ?

Si vous utilisez Google Analytics 4 (GA4), vous avez probablement entendu parler du nouveau modèle Data-Driven Attribution (DDA) de Google. Ce modèle marque un changement important par rapport à l'attribution au dernier clic, offrant une approche plus nuancée pour comprendre comment les différents points de contact contribuent aux conversions. Le modèle DDA prend en compte l'ensemble du parcours de l'utilisateur, plutôt que la seule interaction finale, ce qui permet aux responsables marketing d'avoir une vision plus claire des performances réelles de leurs campagnes sur plusieurs canaux.

Laissez-moi vous brosser un tableau : imaginez qu'un utilisateur voit une publicité pour votre marque, qu'il effectue ensuite une recherche organique et qu'il se convertisse enfin en cliquant sur une annonce de recherche payante. Avec l'attribution au dernier clic, seule la dernière interaction - l'annonce de recherche payante - serait créditée de la conversion. Mais nous savons tous que les points de contact précédents ont également joué un rôle, n'est-ce pas ? C'est là que l'attribution au dernier clic se révèle efficace.

La DDA (Data-Driven Attribution) utilise machine learning pour évaluer l'impact de chaque point de contact tout au long du parcours du client, en attribuant le mérite non seulement au dernier point de contact, mais en le répartissant en fonction de la contribution de chaque canal. Cette approche holistique permet de mieux comprendre comment les efforts marketing se conjuguent pour générer des conversions. Cependant, le mode Consentement est le véritable élément qui comble les lacunes de GA4. Lorsque les utilisateurs refusent le suivi, le mode consentement intervient pour estimer ou simuler les données manquantes, créant ainsi un ensemble de données plus complet. DDA utilise ensuite ces données modélisées par le mode consentement pour attribuer avec précision les crédits de conversion, même lorsque les données de l'utilisateur sont limitées en raison de choix de confidentialité.

D'après mon expérience, le modèle DDA a considérablement transformé la façon dont nous mesurons le succès des campagnes multicanal. En adoptant le modèle DDA, nos clients ont une vision plus claire de la manière dont leurs efforts de sensibilisation, tels que les campagnes d'e-mailing et les campagnes payantes, contribuent réellement aux conversions. Le modèle du dernier clic n'est souvent pas à la hauteur en donnant à ces campagnes moins de crédit qu'elles n'en méritent, mais le modèle DDA comble les lacunes en révélant des informations qui, autrement, seraient passées inaperçues.

Cependant, il est également important de reconnaître les limites de la DDA dans l'AG4. Actuellement, la DDA n'est utilisable qu'avec quelques dimensions et mesures sélectionnées, ce qui peut limiter la granularité de votre analyse. En outre, la complexité de la DDA signifie que Google doit traiter beaucoup plus de points de données et les faire passer par les modèles machine learning . Cette complexité accrue peut parfois se traduire par des délais de traitement des données plus lents, les données du GA4 mettant plusieurs jours à être entièrement disponibles. Bien que le DDA offre une vision plus riche des interactions avec les utilisateurs, ces compromis en termes de rapidité et de flexibilité sont des facteurs à prendre en compte lorsque vous décidez de la manière d'exploiter l'attribution dans votre analyse.

Au-delà du GA4 : d'autres modèles d'attribution à connaître

Si le modèle DDA de GA4 offre des informations précieuses, il n'est pas le seul outil d'attribution à la disposition des spécialistes du marketing. En fonction des besoins de votre entreprise, plusieurs autres plateformes proposent des modèles puissants pour vous aider à mieux comprendre l'impact de votre marketing :

  • Adobe Analytics : Adobe Analytics propose un large éventail de modèles d'attribution, notamment des options basées sur des règles telles que le premier clic, le modèle linéaire et le modèle à décomposition temporelle, ainsi que des modèles algorithmiques. Cette souplesse permet aux responsables marketing d'adapter les méthodes d'attribution à leurs besoins spécifiques.
  • Salesforce Marketing Cloud : Salesforce Marketing Cloud propose des modèles d'attribution multi-touch qui aident les responsables marketing à suivre et à comprendre l'influence de chaque interaction tout au long du parcours client. La plate-forme met l'accent sur des modèles d'attribution personnalisables, tels que le premier contact, le dernier contact et la position, ce qui permet aux responsables marketing d'adapter leur approche en fonction de processus de vente et de marketing uniques. Elle est particulièrement précieuse pour les organisations dont le parcours client est complexe, comme les entreprises B2B, qui ont besoin d'une approche d'attribution plus personnalisée.
  • Attribution des publicités Amazon : Amazon Ads Attribution permet aux marketeurs de mesurer l'impact de leur publicité sur les canaux Amazon et non-Amazon sur les activités d'achat et les conversions sur Amazon. Elle fournit aux annonceurs des informations sur les interactions avec les clients à travers différents points de contact, ce qui les aide à prendre des décisions éclairées en matière de dépenses publicitaires. L'attribution d'Amazon propose plusieurs modèles basés sur des règles, tels que l'attribution de la dernière touche, mais se concentre principalement sur la visibilité du parcours complet du client, de la prise de conscience à la conversion.
  • Meta (anciennement Facebook) : Les outils d'attribution de Meta aident les annonceurs à mesurer l'impact de leurs publicités sur Facebook, Instagram et d'autres entités de l'écosystème Meta. La plateforme propose plusieurs modèles d'attribution, dont le dernier contact, le premier contact et des modèles personnalisés, ce qui permet aux spécialistes du marketing d'adapter leur stratégie d'attribution à des objectifs commerciaux spécifiques. L'attribution de Meta se concentre sur la mesure inter-appareils et inter-plateformes, aidant les entreprises à comprendre comment leurs publicités génèrent des conversions tout au long du parcours client.

Chacun de ces outils a ses propres atouts, et l'essentiel est de choisir celui qui correspond le mieux à vos objectifs de marketing et aux données dont vous disposez. La compréhension de ces modèles vous aidera à prendre des décisions plus éclairées sur la manière d'investir votre budget marketing pour obtenir un impact maximal.

Conclusion

L'attribution a toujours été essentielle, mais elle exige aujourd'hui une approche plus réfléchie pour sélectionner le bon modèle d'attribution. Alors que les réglementations en matière de protection de la vie privée continuent d'évoluer et que de nouveaux outils apparaissent, les spécialistes du marketing doivent garder une longueur d'avance. L'abandon de l'attribution au dernier clic au profit de modèles plus avancés tels que le DDA de Google est un pas dans la bonne direction, mais il ne s'agit pas d'une solution unique. Comprendre le parcours de vos clients et choisir le bon modèle d'attribution pour vos besoins vous aidera à prendre des décisions plus intelligentes, à optimiser vos dépenses et, en fin de compte, à obtenir de meilleurs résultats.

Il est temps d'examiner attentivement votre stratégie d'attribution actuelle. Êtes-vous prêt pour la nouvelle ère du marketing numérique ?

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