L’attribution marketing KESAKO ?

Est-ce votre campagne display qui a permis de convertir votre prospects en client ou est-ce un autre levier d’acquisition comme du mailing ou des annonces google ads ? A qui vais-je attribuer la conversion du prospect en client ? C’est ce qu’on appelle de l’attribution marketing! 

 

Le modèle attribution marketing permet de déterminer le niveau de contribution de vos leviers d’acquisition. Pour cela, différents modèles existent en fonction du type de produit et du type de conversion. Le modèle utilisé par défaut par les outils de webanalytique (exemple: google analytics) est souvent le modèle au dernier clic. 

Cela signifie que le modèle attribuera la conversion de votre prospect en client avec le dernier levier d’acquisition utilisé soit le dernier clic. Ce modèle est assez réducteur car il ne prend pas en compte les autres leviers marketing contribuant à la conversion et surestime en général le rôle des leviers SEA et SEO. A l’heure où les parcours clients se complexifient, ce modèle est inadapté et dépassé. Aujourd’hui seulement 14% des marketers considèrent le modèle dernier clic comme pertinent, il est temps de revoir les modèles d’attribution et d’avantages se centrer autour du client, de la data ! 

 fin du last et first click

La fin du last click !

 

Il existe d’autres modèles d’attribution basés sur l’emplacement, on peut les appeler les multi touch attribution (MTA); nous trouvons le modèle dépréciation, linéaire et modèle en U.

Le modèle linéaire permet de d’attribuer la part de conversion et de CA de manière égale à tous les canaux du parcours client. C’est la manière la plus simple d’analyser les campagne marketing avec une approche multicanal mais cela signifie que tous les points de contact se voient attribuer la même valeur, il est donc impossible d’optimiser des leviers ciblés. 

Le modèle de dépréciation lui prendra en compte la place des points de contact par rapport à la conversion. C’est à dire, plus le point de contact sera proche de la conversion, plus il sera élevé. 

Ce modèle met en avant le parcours client en donnant de plus en plus d’importance aux leviers d’acquisition proche de la conversion mais cela donne une trop faible importance aux leviers d’acquisition qui se trouvent à la phase découverte du prospect. 

Enfin le modèle en U, mets en avant le premier et le dernier point clic en prenant en charge 80% des conversions. (40% le premier clic et 40% le dernier). Il y a une prise en compte de tous les points de contact mais cela peut amener une trop forte cotation pour le first et last clic.

modèle attribution emplacement

 

Ces modèles MTA sont des modèles qui sont non personnalisables. Dans un contexte où le parcours d’achat se complexifie (omni canal, multi écrans, client centric), il est essentiel de savoir comment pondérer au mieux les investissements marketing en fonction de l’importance réelle de chaque levier. 

Cap vers le data driven !

 

Une nouvelle méthode d’attribution voit le jour, c’est le people-based, basée sur la data et adaptée au customer journey

Un levier d’acquisition doit être adapté en fonction de l’étape du tunnel de conversion. En effet, je mettrai en place du display pour faire connaître ma marque (phase de découverte) et je mettrai en place du mailing pour la fidélisation du client. Chaque levier a un rôle à jouer dans le customer journey.

 

Customer journey

 

Un modèle d’attribution data driven est un modèle algorithmique va qui donner la contribution de chaque point de contact dans la réalisation d’un objectif. C’est un enjeu crucial pour la mesure de la performance marketing.

Cette analyse permet de comparer et de révéler les éléments qui ont changé dans le parcours clients et, grâce à un algorithme d’apprentissage automatique, d’associer les modifications notables apportées aux actions des clients.

Selon une étude réalisée par IBM, la performance globale sur les investissements marketing augmente de 25 à 50% grâce au passage d’un modèle data driven (vs modèle classique).

Enfin, si ces outils sont indispensables à l’analyse des données, ils sont également utiles à l’automatisation des processus marketing. Ainsi la sophistication des algorithmes est telle qu’elle permet d’envoyer automatiquement des mails, des sms personnalisés, ou des promos aux clients au moment même où ils interrompent leurs processus d’achat.

Afin de mettre en place une stratégie data driven efficace, il faut vérifier que la data offline et online soit bien centralisée et organisés en cohortes: CRM, DMP, partenaires etc. Il faut une connaissance des différents tunnels de conversion des prospects et clients afin de mettre en avant les points de contacts. Il faut être capable de définir un objectif commun sur ces silos de données. La pertinence du modèle data driven est mesuré avec de l’A/B testing en testant les modèles classique VS les modèles data driven afin de comparer les performances et être capable de prendre des décisions en fonction de ses résultats.

Attribution marketing et IA : le combo gagnant

 

L’intelligence artificielle a un rôle à jouer dans ce nouveau modèle d’attribution. En effet, l’IA permet de toucher les prospects sur des points de contact avec davantage de finesse, de prédire des schémas de conversion et peut même créer du contenu à la bonne personne au bon moment, au bon device. 

L’IA permet de segmenter plus finement et intelligemment avec une diffusion plus précise des leviers d’acquisition. C’est le cas du groupe Pernod-Ricard qui fait de l’utilisation de l’intelligence artificielle l’une de ses priorités en 2019. La stratégie première du groupe est d’être au plus proche de ses consommateurs finaux. Pour cela l’enjeu était de maîtriser sa data afin de diffuser le bon contenu à la bonne personne au bon moment, de façon automatisé et tout cela avec une pointe d’intelligence artificielle pour perfectionner le tout ! 

Concrètement le groupe a pour projet de mieux contrôler leurs outils de reporting et de mesure de la performance afin de maîtriser les coûts et avoir plus de transparence.

Cela passe par une internalisation de l’achat média et par des développements de modèles prédictifs et d’attribution. 

donnée is king

 

Il est temps de se concentrer sur le client et non sur le produit comme l’ont fait les GAFA. La maitrise de la donnée et le contrôle de la chaine de valeur avec la mise en place d’algorithme pour optimiser les leviers d’acquisition sont les clés du succès !