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Pourquoi l'attribution est-elle la clé de l'efficacité budgétaire ?

Caroline Poyet
par Caroline Poyet

Lecture : 5 min

Le 8 décembre, Arcane participait à la Journée de l’Acquisition Digitale organisée par AntVoice

A cette occasion, Paul - Data Scientist - et Adrien - Data Analyst - se sont prêtés à l’exercice du webinar. 

Nos deux experts sont intervenus sur un sujet clé et qui nous tient à cœur : l’attribution. Il s’agissait de le traiter sous le prisme de l’efficacité budgétaire pour garantir un ROI maximum

Aujourd’hui, nous revenons avec vous sur l’événement et mettons la vidéo replay juste ici !

Qu’est-ce que l’attribution ?

Pour entrer dans le vif du sujet, il s’agit de définir précisément ce qu’est l’attribution.

Si l’on se place quelques années en arrière, la lecture des performances publicitaires était simple. Un utilisateur disposait généralement d’un device, pouvait éventuellement arriver sur un site via un levier marketing, puis convertir (en réalisant un achat, par exemple) ou non. 

On pouvait alors mesurer aisément l’efficacité de chaque canal d’acquisition en analysant les coûts pour ce levier, VS le nombre de conversions ou les revenus associés.

Les parcours de conversion de ces mêmes utilisateurs sont aujourd’hui bien plus complexes pour plusieurs raisons : 

  • Les internautes utilisent plus de devices, plus de points de contact et plus de leviers (SEO, SEA, Direct etc.)
  • Les internautes développent des mécanismes de prise de décision différents reposant sur la mise en concurrence des sites et des produits.
  • Les internautes sont probablement davantage sollicités au cours de cette prise de décision. 

Pour toutes ces raisons, les parcours de conversion sont bien plus complexes. Les solutions publicitaires elles-mêmes reflètent bien cette nouvelle complexité : focus sur le haut ou bas de funnel, focus nouveaux clients, focus abandonnistes avec des actions de remarketing, etc. 

Ainsi, envisager la lecture de la performance sous le seul angle du levier qui a entraîné la conversion n’a plus de sens. Cela serait faire abstraction de la complexité des parcours et de la diversité du rôle de chaque levier.

L’attribution est cette science qui permet d’attribuer des crédits aux points de contact marketing qui ont contribué à une conversion.

Voici un exemple de parcours de conversion avec plusieurs points de contact : 

Parcours-de-conversion-multiples-points-de-contact

De manière encore plus imagée, on peut comparer l’attribution au football : à qui revient le mérite quand un but est marqué ? Faut-il féliciter le joueur qui a marqué, ou celui qui a fait une passe décisive ?

L’attribution permet de mettre de la perspective entre les différents canaux marketing.

Suite à une macro-étude réalisée parmi nos clients sur 2020, le constat est frappant : 18% des conversions, en moyenne, sur nos clients sont mal attribuées. Cela signifie que le calcul de rentabilité des différents canaux marketing peut se retrouver très éloigné de la réalité.

Vous l’aurez compris : s’intéresser à l’attribution permet de réaliser un arbitrage budgétaire plus rationnel entre les campagnes et les leviers.

Les analyses d’attribution permettent d’obtenir le ROI le plus juste possible pour chaque levier ou chaque campagne, en prenant en compte l’ensemble des points de contact qui mènent à des conversions. 

Notre expérience avec de nombreux clients nous a permis de mettre en place des modèles personnalisés selon la longueur des parcours d’achat, leurs objectifs, leur cible, leur secteur etc. 

Un modèle d’attribution est donc un ensemble de règles qui permettent d’attribuer des poids à différents points de contact sur le chemin de conversion. Il existe plusieurs modèles classiques que nous allons vous expliquer en suivant notre idée de match de foot.

Les modèle last click et last click non-direct

La règle est simple : attribuer au dernier levier d’un chemin de conversion, l'ensemble de la valeur de la conversion. Seul le buteur est considéré comme responsable de la victoire, en quelque sorte !

Le last click non-direct reprend la même logique que le last click, mais ignore tous les accès directs : si le dernier canal est un accès direct, on remonte à l’avant dernier canal et ainsi de suite. C’est un modèle qui valorise toujours le buteur, sauf s’il s’agit d’un joueur en particulier.

 

Last-click-model Modèle d'attribution last click

 

Le modèle first click

C’est la même chose que la last click, sauf que tout le mérite de la conversion est attribué au premier levier : comme si le joueur récompensé pour le but était le premier joueur à avoir récupéré la balle !

 

First-click-model Modèle d'attribution first click

 

Le modèle dit linéaire

Il s’agit simplement d’attribuer le même poids à tous les leviers marketing qui ont participé à la conversion. C’est comme si tous les joueurs récoltaient les mêmes honneurs après un but, quelle que soit leur participation.

 

 Modèle d'attribution linéaire

 

Le modèle time decay

Il privilégie les leviers de la fin du chemin de conversion, contrairement aux leviers en début de chemin de conversion qui auront un poids moindre. Ainsi, les joueurs qui sont intervenus à la fin de l’action sont considérés comme plus méritants que les autres.

 

time-decay-model Modèle d'attribution time-decay

 

Le modèle position based, ou U-shape

Il privilégie les leviers au début du parcours et en fin de parcours pour délaisser ceux au milieu du chemin de conversion. C’est comme si les milieux de terrain étaient considérés comme secondaires dans notre match de foot.

 

position-based-model Modèle d'attribution Position Based

 

Le modèle data-driven

Il se distingue des autres modèles puisqu’il se base sur des règles issues des données des chemins de conversion. On regarde les interactions entre les différents leviers pour en dégager des règles et identifier le levier qui participe le plus à la conversion.

Les modèles data driven se distinguent des autres car les règles y sont déterminées grâce aux algorithmes, par l’analyse de l’ensemble des chemins de conversion. Elles varient donc d’un client à l’autre.

Les modèles data-driven les plus communs sont le modèle de Markov (qui repose sur les chaînes de Markov en calculant l’impact du retrait d’un levier dans un chemin) et le modèle de Shapley (qui repose sur la théorie des jeux pour quantifier l’impact des leviers entre eux).

Chez Arcane, notre méthodologie nous permet d’analyser les données et de proposer le modèle d’attribution le plus adapté à chaque client.

Notre vision de l’attribution chez Arcane

Nous avons développé une méthodologie qui reflète notre vision de l’attribution. Celle-ci se découpe en trois étapes.

L’analyse

La première étape consiste à analyser l’ensemble des chemins de conversion sur une période de temps, pour en dégager des tendances et construire un modèle d’attribution cohérent. 

Elle permet également de mieux connaître le comportement de ses utilisateurs et de ses leviers marketings.

Cette étape comprend notamment l’analyse du nombre de points de contact, du rôle de chacun des leviers, de leurs interactions et la comparaison de différents modèles d’attribution appliqués aux chemins de conversion.

La proposition d’un nouveau modèle

Dans un second temps, nous proposons donc un nouveau modèle d’attribution qui reflète à la fois le comportement des utilisateurs, des leviers et les objectifs business d’un client. 

Chacun des critères relevés va nous permettre de proposer une règle particulière pour le modèle, par exemple une sur-pondération du premier point de contact si le client cherche à acquérir de nouveaux clients, ou une sous-pondération du levier direct s’il cannibalise d’autres leviers.

Un reporting personnalisé

Comment utiliser le modèle d’attribution au quotidien pour avoir une bonne vision sur son efficacité budgétaire ? Nous proposons pour cela un reporting centralisé pour une meilleure vision de l’efficacité budgétaire. Pour cela, nous utilisons notre technologie HubMetrics, qui, contrairement à Google Analytics, fournit des données sur les coûts de tous les leviers et applique le modèle d’attribution choisi. 

 

Hubmetrics-features Comparaison des fonctionnalités Hubmetrics VS Google Analytics

 

Enfin, trois critères nous semblent particulièrement essentiels pour un modèle d’attribution performant et pour que l’analyse soit pertinente : 

  • La fiabilité des données, qu’il s’agisse des données de transaction ou de revenus dans Google Analytics
  • La volumétrie des données : il faut un minimum de conversions par levier sur la période d’analyse
  • La richesse du mix-média : avoir au moins trois leviers payants (à la granularité choisie, plateforme ou campagne)

 

Vous connaissez tout sur notre vision de l’attribution chez Arcane, mais vous pouvez creuser le sujet avec notre vidéo ! Comme vous l’aurez compris, c’est aujourd’hui la fin du last-clic, pourtant, ce modèle reste encore le plus répandu : il y a encore du chemin à faire. Si vous souhaitez avoir une meilleure vision de la performance de vos leviers d’acquisition, contactez-nous !

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