Modèles d'attribution marketing: les avantages et les inconvénients

À mesure que les cookies tiers s'élèvent, la mesure des performances marketing devient de plus en plus complexe.

Les annonceurs s'appuient sur diverses méthodes d'attribution, chacune ayant des forces et des limites. Choisir le bon nécessite de comprendre leurs différences.

Par exemple, Google Analytics ne capture pas les formulaires de génération de leads LinkedIn, tandis que l'attribution multi-touch (MTA) le fait.

MTA, cependant, manque les vues YouTube et les autres initiatives de Funnel supérieur. Les comptes MMM.

Cet article décompose les avantages et les inconvénients de:

Modèles d'attribution communs: les avantages et les inconvénients

1. Google Analytics (attribution basée sur la session)

Google Analytics se concentre sur les séances utilisateur et utilise différents modèles d'attribution (par exemple, en dernier clic, en premier clic ou axé sur les données) pour attribuer un crédit dans une session.

Les pros

• Données granulaires: Fournit des informations détaillées sur le comportement des utilisateurs au niveau de session.
• Modèles personnalisables: Permet aux spécialistes du marketing de choisir ou de personnaliser les modèles d'attribution pour répondre à leurs besoins commerciaux.
• Suivi en temps réel: Capture les interactions utilisateur en temps réel, offrant des commentaires immédiats sur les performances.
• Informations sur le canal transversal: Intègre les données de plusieurs canaux (organiques, payés, références, etc.), permettant une meilleure analyse cross-canal.

Les inconvénients

• Limité aux données possédées: Repose sur des données de premier parti, ce qui les rend moins efficaces dans des environnements avec un mauvais suivi (par exemple, restrictions de cookies, JavaScript bloqué).
• Biais vers les interactions mesurables: Ne tient pas compte des influences hors ligne ou non tramables (par exemple, le bouche à oreille).
• Focus centré sur la session: Peut ignorer le parcours client plus large, en particulier pour les cycles d'achat plus longs.

2. Plateformes publicitaires (attribution de clics et d'impression)

Les plates-formes PPC comme Google Ads et Facebook ADS attribuent les conversions en clics ou impressions liées à leurs annonces spécifiques.

Les pros

• Informations spécifiques au canal: Fournir des mesures de performance détaillées pour les plateformes de publicité individuelles.
• Suivi immédiat du retour sur investissement: Excellent pour suivre les campagnes de réponse directe et la publicité basée sur les performances.
• Données d'impression: Comprend les données de visibilité même si l'utilisateur ne clique pas, permettant une analyse plus large de la notoriété de la marque.

Les inconvénients

• Jardins muraux: Chaque plate-forme opère dans son écosystème, surestimant souvent son rôle dans les conversions en raison d'un manque de visibilité multiplateforme.
• Attribution qui se chevauche: Différentes plateformes peuvent demander un crédit pour la même conversion, ce qui a conduit à un double comptage.
• Focus à court terme: Souvent surestimer les clics et les conversions directes, en négligeant les effets de marque à long terme ou les parcours multiples.

3. Attribution multi-touch

MTA attribue un crédit à plusieurs points de contact menant à une conversion plutôt qu'à la première ou à la dernière interaction.

Il est généralement basé sur des clics (parfois des impressions) mais ne tient pas compte des initiatives de marque.

Les pros

• Vue complète: Capture la contribution de chaque point de contact dans le parcours client.
• Optimise les campagnes: Permet une meilleure allocation budgétaire en mettant en évidence les canaux percutants.
• Modèles personnalisables: Prend en charge diverses méthodes telles que les modèles linéaires, de décroissance temporelle ou algorithmiques.

Les inconvénients

• Implémentation complexe: Nécessite un suivi et une intégration avancées entre les canaux.
• Limites de suivi: Les restrictions de cookies et les silos de données peuvent entraver la précision.
• Surcharge de données: Le traitement et l'interprétation de la grande quantité de données peuvent être difficiles pour les petites équipes.
• Cécité de marque: Comme indiqué ci-dessus, les campagnes de marque sans clics ou impressions mesurables (pensez: tout ce qui est analogique, hors domicile, etc.) ne sont pas inclus dans l'analyse.

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4. Salesforce (attribution basée sur CRM)

Salesforce utilise les données CRM pour suivre l'ensemble du cycle de vie du client, de la génération de leads aux ventes et à la rétention, offrant une attribution pour les interactions en ligne et hors ligne.

Les pros

• Vue complète: Suit les interactions entre les ventes, le marketing et le service client.
• Intégration hors ligne et en ligne: Combine des données hors ligne (par exemple, les ventes en personne) et les données en ligne.
• Rapports personnalisés: Hautement personnalisable pour s'aligner sur des objectifs commerciaux spécifiques.
• Rétention et idées LTV: Trace les métriques post-conversion comme la valeur à vie du client (LTV).

Les inconvénients

• Dépendance des données: Repose fortement sur la saisie et la segmentation des données précises et complètes entre les départements.
• Complexité: Nécessite une intégration avec d'autres systèmes et un effort d'installation important.
• Rétroaction retardée: Peut ne pas être aussi en temps réel que les outils axés sur l'analyse Web.

5. Shopify (attribution de commerce électronique)

Shopify suit les interactions des clients et les ventes sur sa plate-forme, offrant un aperçu du comportement d'achat et des performances de la campagne.

Les pros

• Spécifique au commerce électronique: Associé pour le suivi des achats en ligne, des chariots abandonnés et des revenus.
• Intégration transparente: Fonctionne nativement avec les magasins Shopify, nécessitant une configuration minimale.
• Métriques en temps réel: Fournit des informations immédiates sur les ventes et les performances de la campagne.
• Outils intégrés: S'intègre aux applications marketing et aux canaux comme Email, Facebook et Google.

Les inconvénients

• Informations limitées à canal inter-canal: Se concentre principalement sur les interactions axées sur Shopify.
• En fonction de l'écosystème Shopify: Pas idéal pour les entreprises avec des ventes importantes hors ligne ou non-shopify.
• Reliance des cookies: Affecté par les restrictions de confidentialité et les limitations de suivi dans les navigateurs.

6. Modélisation des mélanges de médias (attribution basée sur les dépenses)

Cette approche utilise des modèles statistiques pour analyser la relation entre les dépenses de marketing et les résultats commerciaux (par exemple, les ventes).

Les pros

• Vue holistique: Capture l'impact de tous les efforts de marketing, y compris les chaînes hors ligne (TV, radio, imprimé).
• Analyse d'impact à long terme: Explique les activités de création de marque et les effets de conversion retardés.
• Pas de dépendance aux cookies: Non affecté par les restrictions de suivi numérique, car elle est basée sur des données agrégées.

Les inconvénients

• Informations retardées: Les résultats sont rétrospectifs et nécessitent des données historiques substantielles, ce qui les rend moins adaptés à la prise de décision en temps réel.
• Complexité: Nécessite une expertise en science des données et en techniques de modélisation avancées.
• Perte d'agrégation: Manque de granularité, car il se concentre sur les tendances de haut niveau plutôt que sur le comportement individuel de l'utilisateur.

Lequel devriez-vous choisir?

Aucun modèle d'attribution unique n'est parfait.

La meilleure approche consiste à comprendre ce que chaque modèle capture (et ce qu'il ne fait pas) afin que vous puissiez les combiner stratégiquement.

Voici une ventilation rapide du moment où chaque modèle fonctionne le mieux:

• Google Analytics est idéal pour les informations globales sur le comportement basées sur la session.
• Plates-formes de publicité sont idéaux pour optimiser les campagnes au sein de leurs écosystèmes – jusqu'au niveau de l'annonce.
• MTA Fournit une vue nuancée du parcours client numérique et aide à atténuer l'attribution de chevauchement entre les canaux.
• Salesforce est puissant pour suivre le parcours client, y compris les interactions hors ligne et l'évaluation de la qualité du plomb.
• Faire du shoprif Excelle dans les informations spécifiques au commerce électronique pour les commerçants au sein de sa plate-forme, telles que la distinction des achats et des abonnements uniques.
• Modélisation de mix de médias est adapté à la prise de décision stratégique et omnicanal et à des comptes pour l'ensemble du parcours client, de l'image de marque aux activités de la descente.

La meilleure stratégie d'attribution: une approche équilibrée

Dans mon agence, nous aimons gérer régulièrement MMM pour donner aux initiatives de marque le crédit qu'ils méritent, aidant à affiner les stratégies de marketing pour un succès à long terme.

Cependant, aucun modèle unique n'est suffisant seul.

La meilleure approche consiste à intégrer plusieurs outils d'attribution pour une vue plus complète des performances marketing sur les plateformes et les points de contact.

L'attribution est une science inexacte. Il nécessite des tests et des ajustements continus.

Commencez par vous aligner sur les KPI qui comptent le plus dans votre équipe marketing, puis choisissez les modèles qui évaluent le mieux votre succès.