Imaginez, pendant un instant, que vous mangez dans un restaurant. Vous êtes passé devant ce restaurant à plusieurs reprises, de plus, ils ont fait de la publicité dans votre quartier et sur les médias sociaux et après quelques mois, vous avez finalement décidé d’y manger. Vous commandez un burger végétarien, et c’est plutôt délicieux. Le décor est charmant. Le serveur vous sert rapidement, et vous lui donnez un bon pourboire. Vous laissez une bonne critique de l’endroit.
À qui revient le mérite de l’avis ?
Premièrement : Qu’est-ce que l’attribution multicanal ?
Pour mieux comprendre l’attribution multicanal, il est utile d’imaginer le parcours d’un client. Pour traduire la métaphore du restaurant ci-dessus, disons que quelqu’un recherche « agence de marketing SEO » sur Google et voit votre annonce Adwords mais ne clique pas dessus. Quelques jours plus tard, elle voit votre bannière publicitaire en lisant le New York Times. Une semaine plus tard, ils voient un post que vous avez boosté sur Facebook. Le mois suivant, lorsqu’ils ont enfin le temps et l’argent supplémentaire à consacrer à une société de référencement, ils se souviennent de votre marque, la recherchent, cliquent sur un lien organique et s’inscrivent à partir de là. Dans un modèle d’attribution typique, la « dernière interaction » indiquerait que votre canal de recherche organique devrait obtenir 100 % du crédit pour cette vente. Mais en réalité, il s’agissait d’un effort combiné au fil du temps.
En réalité, il se peut que des panneaux d’affichage et le bouche-à-oreille soient également impliqués, mais en raison de la nature du marketing, nous risquons tout simplement de ne jamais connaître l’ensemble du tableau. Nous limitons donc notre analyse à la sphère du marketing numérique pour le moment.
Quels sont les types d’attribution multicanal ?
Si vous cherchez un modèle alternatif à la « dernière interaction », il en existe plusieurs souvent utilisés. Il en existe d’autres qui attribuent 100 % du crédit à un seul canal. Ces trois sont :
Dernier clic Adwords est un modèle parfois utile qui, comme la « dernière interaction », attribue 100 % du crédit à la campagne Adwords la plus récente sur laquelle votre client a cliqué avant de remplir un formulaire, de télécharger une ressource ou de faire un achat. Si vous voulez déterminer quelle annonce Google fait la plus forte impression, ce modèle est précieux.
Dernier clic non direct est un modèle standard de Google Analytics, qui accorde un crédit de conversion au dernier canal à partir duquel on a cliqué, qu’il s’agisse de social, d’email ou d’organique. C’est généralement plus large, mais plus facile à comprendre.
Première interaction est, comme son nom l’indique, l’opposé de la « dernière interaction » – ce qui revient à dire que la première impression que quelqu’un a de votre marque ne serait-elle pas la plus importante ? Si vous voulez voir où vos clients vous découvrent pour la première fois, cette méthode est également utile et peut vous aider à commencer à construire plus clairement vos parcours clients. Et puis il y a trois autres modèles qui adoptent une approche plus nuancée. Plutôt que d’attribuer tout le crédit à un seul canal, ils le répartissent équitablement entre plusieurs canaux.
L’attribution linéaire attribue le même poids à chaque interaction qu’un client a eue avant de faire un achat. C’est rarement précis, car il est peu probable qu’une personne soit autant influencée par une bannière publicitaire que par une campagne sociale ou un résultat de recherche Google, mais c’est bien pour mettre en évidence toutes les façons dont les gens pourraient découvrir votre marque.
Décroissance temporelle est intéressante, dans la mesure où elle attribue une valeur plus élevée aux interactions plus récentes avec les clients. Par exemple, si quelqu’un a vu trois de vos publicités numériques, la plus récente pourrait obtenir 50 % du crédit, tandis que celle d’avant pourrait obtenir 30 %, puis 20 % pour la première. Cela suppose, avec une certaine justification, que la répétition est le moyen le plus fort de convaincre quelqu’un d’acheter quelque chose.
Position-based est le dernier modèle. Il vous permet d’attribuer des quantités particulières de crédit à certains canaux , par défaut, Google Analytics attribue 40 % à la première et à la dernière interaction, et 20 % répartis entre les interactions intermédiaires. Typiquement, la première et la dernière impression devraient être les plus impactantes, il y a donc une certaine logique derrière cela ; cependant, vous pouvez modifier cela et créer votre propre modèle en fonction de vos données.
Quel modèle d’attribution est le bon pour vous ?
La démarche la plus intelligente consiste à créer votre propre modèle d’attribution en utilisant vos propres données historiques. Cela nécessitera quelques mois, voire quelques années, d’informations à décortiquer et à exploiter, mais une fois que vous aurez établi les habitudes d’achat de vos clients, vous pourrez mieux comprendre où les gens décrochent dans votre entonnoir. Pour un B2B qui commence tout juste à élaborer un modèle d’attribution multicanal, Google Analytics est un excellent point de départ.
Il est important de savoir où se trouve le client.
