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Méthodes et modèles : Guide de l'attribution multi-touch

5 minute de lecture | mai 2019

L'attribution multi-touch est une vaste discipline qui comprend plusieurs méthodes et modèles. Le choix du modèle le mieux adapté aux besoins de votre entreprise dépend de l'utilisation que vous souhaitez faire des résultats.

Cet article explique les principes fondamentaux de l'attribution multi-touch, souligne les différences entre les méthodes et les modèles disponibles et vous aide à choisir le bon modèle pour votre entreprise.

Qu'est-ce que l'attribution multi-touch ?

L'attribution multi-touch est une technique de mesure de l'efficacité marketing qui prend en considération tous les points de contact du parcours du consommateur et attribue un crédit fractionné à chacun d'entre eux, de sorte qu'un spécialiste du marketing puisse voir l'influence de chaque canal sur une vente.

L'attribution multi-touch offre une alternative plus sophistiquée aux approches d'attribution traditionnelles basées sur des règles, telles que la première et la dernière touche, qui attribuent tout le mérite au premier ou au dernier point de contact marketing avant que le consommateur ne se convertisse par un achat, un téléchargement ou tout autre événement.

En appliquant arbitrairement des règles, ces méthodes ne permettent pas de mesurer avec précision la contribution de chaque point de contact dans le parcours du consommateur, ce qui conduit les spécialistes du marketing à prendre des décisions fondées sur des données faussées.

L'attribution multi-touch élimine les biais en attribuant algorithmiquement un crédit à chaque élément de chaque point de contact dans le parcours du consommateur, à travers les canaux et les tactiques de marketing et de publicité, en fonction de son influence sur la réalisation d'un événement de conversion.

En exploitant les données individuelles au niveau de l'utilisateur dans les canaux adressables, tels que le publipostage, l'affichage en ligne et la recherche payée, l'attribution multi-touch calcule et attribue le crédit d'un indicateur de performance clé (KPI) aux points de contact marketing qui ont influencé un résultat commercial souhaité.

Ces informations sur les performances passées peuvent également être utilisées pour prendre des décisions de planification et d'optimisation plus efficaces et plus efficientes pour les campagnes futures, ainsi que pour celles déjà en cours.

Choisir un modèle d'attribution multi-touch

Il existe de nombreux types de modèles d'attribution multi-touch, et le niveau de sophistication de chacun d'entre eux peut varier considérablement.

Les méthodes fondées sur des règles sont subjectives, car elles s'appuient sur les spécialistes du marketing pour définir les règles d'attribution des crédits à un ou plusieurs points du parcours du consommateur.

En comparaison, les méthodologies algorithmiques utilisent des techniques objectives de modélisation statistique et d'apprentissage automatique. Les résultats d'un modèle algorithmique peuvent être utilisés pour prédire les résultats afin d'aider les spécialistes du marketing à planifier ou à optimiser les efforts de marketing futurs.

Mais même les modèles algorithmiques varient en termes de sophistication et de granularité des prédictions.

Quelle que soit la méthode, tous les modèles d'attribution multi-touch aident les responsables marketing à déterminer l'impact de leurs investissements marketing à des niveaux granulaires en attribuant le crédit d'un événement KPI (par exemple, une conversion, un lead, etc.) à un ou plusieurs points de contact.

Voici un aperçu de plusieurs modèles d'attribution courants :

Attribution d'une touche unique basée sur des règles :

Dernière touche : dans un modèle de dernière touche, le dernier point de contact dans le parcours du consommateur reçoit 100 % du crédit pour l'événement de l'indicateur clé de performance. En raison de son histoire en tant que méthodologie de mesure marketing par défaut, les spécialistes du marketing utilisent souvent ce modèle comme référence pour comparer d'autres modèles d'attribution multi-touch.

Premier contact : dans un modèle de premier contact, le premier point de contact dans le parcours du consommateur reçoit 100 % du crédit pour l'événement de l'ICP. Les spécialistes du marketing utilisent souvent ce modèle pour mesurer les efforts de marketing qui visent à sensibiliser les consommateurs en les touchant pour la première fois.

Attribution multi-touch basée sur des règles

Pondération égale : Dans un modèle à pondération égale, également connu sous le nom de modèle linéaire, tous les points de contact dans le parcours du consommateur reçoivent le même crédit pour l'événement de l'ICP. Les spécialistes du marketing utilisent souvent ce modèle pour mesurer les efforts de marketing qui ont de longs cycles de considération, d'où l'importance de renforcer le message à de nombreuses reprises tout au long du parcours du consommateur. Il s'agit également d'un bon point de départ pour les spécialistes du marketing qui découvrent l'attribution multi-touch et qui n'ont pas encore une bonne compréhension du parcours type du consommateur à travers les différents canaux.

Basé sur la position : Dans un modèle basé sur la position, également connu sous le nom de modèle en baignoire ou en U, les premier et dernier points de contact dans le parcours du consommateur reçoivent un pourcentage plus élevé de crédit que les points de contact intermédiaires. Les spécialistes du marketing utilisent souvent ce modèle lorsqu'ils souhaitent favoriser davantage les points de contact "d'ouverture" et "de proximité" que les points de contact "de soutien" situés au milieu du parcours du consommateur.

Décroissance temporelle : Dans un modèle de décroissance temporelle, le pourcentage de crédit augmente progressivement jusqu'au dernier point de contact dans le parcours du consommateur. Les spécialistes du marketing utilisent souvent ce modèle pour mesurer les efforts de marketing qui ont des cycles de considération courts, tels que les campagnes promotionnelles.

Attribution algorithmique multi-touch

Attribution fractionnée : L'attribution fractionnée utilise l'apprentissage automatique pour calculer et attribuer un crédit fractionné pour une mesure de succès donnée aux points de contact marketing influents et aux dimensions (campagne, placement, éditeur, création, offre, etc.) tout au long du parcours du consommateur, et pour informer les futures allocations de dépenses marketing.

Les responsables marketing peuvent non seulement comprendre l'allocation optimale du budget au niveau du canal et du sous-canal, mais aussi aux niveaux les plus granulaires tels que le mot-clé, le placement et la création. Les modèles sont reconstruits quotidiennement, ce qui permet aux responsables marketing de prendre des décisions d'optimisation alors que les campagnes sont encore en cours.

Attribution incrémentale : L'incrémentalité est la mesure de l'impact des dépenses publicitaires sur le taux de conversion. L'incrémentalité est le meilleur moyen de déterminer non seulement où allouer le budget, mais aussi quel budget allouer.

Les spécialistes du marketing peuvent déterminer quelles campagnes, créations et placements sont les plus performants et s'ils doivent investir dans ces derniers. L'incrémentalité tient également compte d'autres facteurs, tels que la notoriété préexistante de la marque et les facteurs démographiques, ce qui n'est pas le cas de l'attribution fractionnée.

Quel est le meilleur modèle pour vous ?

À une époque où les spécialistes du marketing sont de plus en plus tenus de rendre compte des résultats, chacun de ces modèles est préférable à une mesure cloisonnée des canaux ou à l'absence totale de mesure. Ces méthodes vous donneront une vision du parcours du consommateur que vous n'aviez pas auparavant.

En fin de compte, le choix de la solution d'attribution multi-touch qui vous convient le mieux dépend de vos objectifs, de vos exigences commerciales et de la manière dont vous souhaitez utiliser les résultats pour améliorer l'efficacité de votre marketing.

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