Attribution en marketing – L’importance de l’analyse de données

Mis à jour le 16 avril 2023

L’attribution est un élément clé du marketing digital qui permet aux annonceurs de comprendre comment les consommateurs interagissent avec leur marque sur différents canaux. Elle consiste à suivre les actions des utilisateurs et à attribuer une valeur à ces actions, ainsi qu’aux canaux sur lesquels ces actions ont eu lieu. L’objectif est d’optimiser les campagnes marketing et d’augmenter le retour sur investissement (ROI) en identifiant les canaux les plus efficaces pour atteindre les objectifs de l’entreprise.

Cependant, pour réussir une bonne attribution, il est important d’avoir une analyse de données solide en place. Dans cet article, nous allons examiner l’attribution en marketing et son importance pour les annonceurs, ainsi que le rôle clé de l’analyse de données dans ce processus. Nous allons également passer en revue les différents modèles et méthodes d’attribution, les outils d’attribution et d’analyse de données disponibles, ainsi que les enjeux et bonnes pratiques pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données.

Les différents modèles d’attribution

L’un des principaux défis auxquels les annonceurs sont confrontés lorsqu’ils essaient de mesurer l’impact de leurs campagnes de marketing est de déterminer quel canal ou quelle action a conduit à une conversion. Pour résoudre ce problème, il existe plusieurs modèles d’attribution en marketing qui permettent d’assigner la conversion à un ou plusieurs canaux publicitaires en fonction des interactions des consommateurs avec la marque.

Dans ce chapitre, nous allons passer en revue les trois modèles d’attribution les plus courants : l’attribution first-touch, l’attribution last-touch et l’attribution multi-touch. Nous allons également examiner les avantages et les inconvénients de chaque modèle, et comment ils peuvent être utilisés pour aider les annonceurs à mieux comprendre le comportement des consommateurs et à optimiser leur stratégie marketing.

• Attribution first-touch

  L’attribution first-touch est un modèle d’attribution qui attribue la conversion au premier point de contact entre le consommateur et la marque. Cela signifie que la valeur totale de la conversion est attribuée au canal publicitaire qui a permis au consommateur de découvrir la marque pour la première fois.

  Ce modèle est souvent utilisé pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires visant à attirer de nouveaux clients. Par exemple, si un utilisateur clique sur une annonce Google Ads pour visiter un site web et finit par effectuer un achat, la conversion sera attribuée à Google Ads.

  Cependant, l’attribution first-touch ne tient pas compte des autres points de contact que le consommateur pourrait avoir eus avec la marque avant de faire l’achat. Il peut donc être trompeur en termes de contribution réelle de chaque canal publicitaire.

  L’attribution first-touch est un modèle simple et utile pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires de prospection, mais il ne doit pas être utilisé comme seul indicateur de performance.

• Attribution last-touch

  L’attribution last-touch est un modèle d’attribution qui attribue la conversion au dernier point de contact entre le consommateur et la marque. Cela signifie que la valeur totale de la conversion est attribuée au canal publicitaire qui a conduit directement à la conversion finale.

  Ce modèle est souvent utilisé pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires visant à inciter les consommateurs à effectuer une action spécifique, comme un achat ou une inscription à une newsletter. Par exemple, si un consommateur clique sur une annonce Facebook, visite un site web, puis revient plus tard en cliquant sur une annonce Google Ads pour effectuer un achat, la conversion sera attribuée à Google Ads.

  Cependant, l’attribution last-touch ne tient pas compte des autres points de contact que le consommateur pourrait avoir eus avec la marque avant la dernière étape de conversion. Il peut donc également être trompeur en termes de contribution réelle de chaque canal publicitaire.

  L’attribution last-touch est un modèle simple et utile pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires incitant à une action spécifique, mais il ne doit pas être utilisé comme seul indicateur de performance.

• Attribution multi-touch

  L’attribution multi-touch est un modèle d’attribution qui attribue la conversion à plusieurs points de contact entre le consommateur et la marque. Cela signifie que la valeur de la conversion est répartie entre les différents canaux publicitaires qui ont été impliqués dans le parcours du consommateur, en fonction de leur contribution respective.

  Ce modèle est souvent utilisé pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires à plusieurs niveaux, qui peuvent inclure des publicités sur les réseaux sociaux, des campagnes de référencement naturel, des campagnes par e-mail, des publicités display, etc.

  L’attribution multi-touch permet de mieux comprendre le parcours d’achat des consommateurs et de mesurer l’impact de chaque canal publicitaire sur le parcours d’achat global. Par exemple, si un consommateur clique sur une annonce Facebook, visite un site web, puis revient plus tard en cliquant sur une annonce Google Ads pour effectuer un achat, la valeur de la conversion sera répartie entre Facebook et Google Ads.

  Cependant, l’attribution multi-touch peut être complexe et nécessite souvent l’utilisation d’outils d’attribution et d’analyse de données avancés pour calculer les contributions de chaque canal publicitaire. En outre, il peut être difficile de déterminer le pourcentage de valeur qui doit être attribué à chaque canal publicitaire en fonction de sa contribution réelle.

  L’attribution multi-touch est un modèle plus complet et plus précis pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires, mais il peut nécessiter plus de ressources et d’expertise pour être correctement mis en place.

Avantages et inconvénients de chaque modèle en termes d’analyse de données

Chaque modèle d’attribution a ses avantages et ses inconvénients en termes d’analyse de données.

L’attribution first-touch est un modèle simple et facile à mettre en place, ce qui en fait un choix populaire pour les annonceurs débutants. Il est également utile pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires de prospection. Cependant, il ne prend pas en compte les autres points de contact que le consommateur pourrait avoir eus avec la marque avant de faire l’achat, ce qui peut être trompeur en termes de contribution réelle de chaque canal publicitaire.

L’attribution last-touch est également simple à mettre en place et est utile pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires incitant à une action spécifique. Cependant, il ne tient pas compte des autres points de contact que le consommateur pourrait avoir eus avec la marque avant la dernière étape de conversion, ce qui peut également être trompeur en termes de contribution réelle de chaque canal publicitaire.

L’attribution multi-touch est le modèle le plus complet et le plus précis pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires, car il prend en compte tous les points de contact du consommateur avec la marque. Il permet de mieux comprendre le parcours d’achat des consommateurs et de mesurer l’impact de chaque canal publicitaire sur le parcours d’achat global. Cependant, il peut être complexe et nécessiter l’utilisation d’outils d’attribution et d’analyse de données avancés pour être correctement mis en place. En outre, il peut être difficile de déterminer le pourcentage de valeur qui doit être attribué à chaque canal publicitaire en fonction de sa contribution réelle.

Chaque modèle d’attribution a ses avantages et ses inconvénients en termes d’analyse de données. Il est important pour les annonceurs de choisir le modèle qui convient le mieux à leurs objectifs marketing et de disposer des outils et de l’expertise nécessaires pour mesurer avec précision l’efficacité de leurs campagnes publicitaires.

Les méthodes d’attribution

Les méthodes d’attribution sont des approches utilisées pour attribuer une valeur à chaque point de contact entre le consommateur et la marque, afin de comprendre l’impact de chaque canal publicitaire sur le parcours d’achat global. Il existe deux principales méthodes d’attribution : les approches déterministes et les approches probabilistes.

Les approches déterministes utilisent des règles claires pour attribuer la valeur de la conversion à chaque point de contact. Elles sont souvent utilisées pour les canaux publicitaires qui permettent de suivre les conversions de manière fiable, tels que les clics sur les annonces ou les codes de suivi.

Les approches probabilistes, quant à elles, utilisent des modèles statistiques pour estimer la probabilité qu’un point de contact donné ait contribué à une conversion. Elles sont souvent utilisées pour les canaux publicitaires qui ne permettent pas de suivre les conversions de manière fiable, tels que la publicité display.

Dans ce chapitre, nous allons passer en revue les approches déterministes et probabilistes d’attribution, ainsi que leurs avantages et inconvénients en termes d’analyse de données. Nous examinerons également les limites de chaque méthode et comment les annonceurs peuvent choisir la méthode la plus appropriée pour leurs objectifs marketing.

Les approches déterministes et leur utilisation dans l’analyse de données

Les approches déterministes sont des méthodes d’attribution qui attribuent une valeur de conversion à chaque point de contact en utilisant des règles claires et pré-définies. Elles sont souvent utilisées pour les canaux publicitaires qui permettent de suivre les conversions de manière fiable, tels que les clics sur les annonces ou les codes de suivi.

Les approches déterministes les plus courantes sont l’attribution first-touch, l’attribution last-touch et l’attribution multi-touch. Chacune de ces approches utilise des règles différentes pour attribuer la valeur de conversion à chaque point de contact.

En utilisant les approches déterministes, les annonceurs peuvent mesurer l’efficacité de chaque canal publicitaire en termes de conversions. Ils peuvent également mesurer l’impact de chaque point de contact sur le parcours d’achat global, ce qui leur permet d’optimiser leurs campagnes publicitaires en fonction des canaux et des points de contact les plus efficaces.

Cependant, les approches déterministes ont des limites en termes d’analyse de données. Elles ne prennent pas en compte les interactions entre les canaux publicitaires, ce qui peut rendre difficile l’attribution de la valeur de conversion à chaque canal. Elles peuvent également ne pas tenir compte de facteurs externes qui peuvent influencer le comportement d’achat des consommateurs.

Les approches déterministes sont utiles pour mesurer l’efficacité de chaque canal publicitaire en termes de conversions, mais elles peuvent avoir des limites en termes d’analyse de données. Les annonceurs doivent donc utiliser ces approches en combinaison avec d’autres méthodes d’attribution pour obtenir une vue complète de l’impact de leurs campagnes publicitaires sur le comportement d’achat des consommateurs.

Les approches probabilistes et leur utilisation dans l’analyse de données

Les approches probabilistes sont des méthodes d’attribution qui utilisent des modèles statistiques pour estimer la probabilité qu’un point de contact donné ait contribué à une conversion. Elles sont souvent utilisées pour les canaux publicitaires qui ne permettent pas de suivre les conversions de manière fiable, tels que la publicité display.

Les approches probabilistes peuvent utiliser des techniques telles que la modélisation de la diffusion, la régression logistique ou l’analyse de survie pour attribuer une valeur de conversion à chaque point de contact. En utilisant ces modèles, les annonceurs peuvent estimer la probabilité qu’un point de contact ait contribué à une conversion en fonction de facteurs tels que le moment de l’exposition à l’annonce, la fréquence d’exposition et la pertinence du message publicitaire.

En utilisant les approches probabilistes, les annonceurs peuvent mieux comprendre comment chaque canal publicitaire contribue au parcours d’achat global des consommateurs, même s’ils ne peuvent pas suivre toutes les conversions de manière fiable. Les approches probabilistes peuvent également tenir compte des interactions entre les canaux publicitaires, ce qui permet une attribution plus précise de la valeur de conversion à chaque canal.

Cependant, les approches probabilistes ont également des limites en termes d’analyse de données. Elles nécessitent souvent des données volumineuses pour construire des modèles précis, ce qui peut nécessiter des ressources et des compétences en analyse de données avancées. De plus, les résultats des modèles probabilistes peuvent être difficiles à interpréter et à communiquer aux parties prenantes.

Les approches probabilistes sont utiles pour attribuer la valeur de conversion à chaque point de contact, même si les conversions ne peuvent pas être suivies de manière fiable. Cependant, elles peuvent nécessiter des compétences avancées en analyse de données et peuvent avoir des limites en termes d’interprétation des résultats. Les annonceurs doivent donc utiliser ces approches en combinaison avec d’autres méthodes d’attribution pour obtenir une vue complète de l’impact de leurs campagnes publicitaires sur le comportement d’achat des consommateurs.

Les limites de chaque méthode en termes d’analyse de données

Chaque méthode d’attribution a des limites en termes d’analyse de données qui doivent être prises en compte pour obtenir une vue complète de l’impact des campagnes publicitaires sur le comportement d’achat des consommateurs.

Les approches déterministes sont limitées par leur incapacité à prendre en compte les interactions entre les canaux publicitaires. En conséquence, il peut être difficile d’attribuer de manière précise la valeur de conversion à chaque canal publicitaire et de comprendre comment les différents canaux interagissent pour influencer le comportement d’achat des consommateurs. De plus, ces approches ne tiennent souvent pas compte des facteurs externes tels que les tendances économiques ou les changements de comportement des consommateurs.

Les approches probabilistes, quant à elles, peuvent être limitées par leur nécessité de données volumineuses pour construire des modèles précis. Cela peut nécessiter des ressources et des compétences en analyse de données avancées. De plus, les résultats des modèles probabilistes peuvent être difficiles à interpréter et à communiquer aux parties prenantes.

En outre, les deux approches peuvent être limitées par la qualité des données utilisées pour mesurer les conversions et les interactions avec les canaux publicitaires. Des problèmes tels que les ad-blockers, les cookies tiers bloqués et les identifiants de suivi incohérents peuvent affecter la qualité et la précision des données.

Chaque méthode d’attribution a des limites en termes d’analyse de données qui doivent être prises en compte pour obtenir une vue complète de l’impact des campagnes publicitaires sur le comportement d’achat des consommateurs. Les annonceurs doivent donc utiliser ces approches en combinaison avec d’autres méthodes d’attribution et de mesure de l’efficacité des campagnes publicitaires pour obtenir une vue plus précise et complète de l’impact de leurs campagnes.

Les outils d’attribution et d’analyse de données

Les outils d’attribution et d’analyse de données sont essentiels pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires et comprendre comment chaque point de contact avec les consommateurs contribue au parcours d’achat global. Les outils d’analyse d’attribution permettent aux annonceurs de mesurer l’impact de chaque canal publicitaire et de chaque point de contact, tandis que les outils d’analyse de données leur permettent de comprendre les tendances et les comportements des consommateurs.

Voici quelques exemples d’outils d’attribution et d’analyse de données :

• Google Analytics : Google Analytics est un outil d’analyse de données gratuit qui permet aux annonceurs de suivre et de mesurer le trafic sur leur site web, ainsi que l’efficacité de leurs campagnes publicitaires. Il offre également des fonctionnalités d’attribution pour mesurer l’impact de chaque canal publicitaire.
• Adobe Analytics : Adobe Analytics est un outil d’analyse de données avancé qui offre des fonctionnalités d’attribution pour mesurer l’impact de chaque canal publicitaire. Il permet également aux annonceurs de mesurer l’efficacité de leurs campagnes publicitaires sur différents appareils et canaux.
• AdRoll : AdRoll est une plateforme de retargeting qui offre des fonctionnalités d’attribution pour mesurer l’impact de chaque canal publicitaire sur les conversions. Elle permet également aux annonceurs de diffuser des publicités personnalisées en fonction des comportements d’achat des consommateurs.
• Google Ads : Google Ads est une plateforme de publicité en ligne qui offre des fonctionnalités d’attribution pour mesurer l’impact de chaque annonce sur les conversions. Elle permet également aux annonceurs de diffuser des publicités sur différents appareils et canaux.
• Marketo : Marketo est une plateforme de marketing automation qui offre des fonctionnalités d’analyse de données pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires. Elle permet également aux annonceurs de suivre les comportements d’achat des consommateurs et de diffuser des campagnes personnalisées en fonction de ces comportements.
• Salesforce Marketing Cloud : Salesforce Marketing Cloud est une plateforme de marketing automation qui offre des fonctionnalités d’analyse de données pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires. Elle permet également aux annonceurs de suivre les comportements d’achat des consommateurs et de diffuser des campagnes personnalisées en fonction de ces comportements.

Les outils d’attribution et d’analyse de données sont essentiels pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires et comprendre comment chaque point de contact avec les consommateurs contribue au parcours d’achat global. Les annonceurs peuvent utiliser une variété d’outils, tels que Google Analytics, Adobe Analytics, AdRoll, Google Ads, Marketo et Salesforce Marketing Cloud, pour mesurer l’impact de leurs campagnes publicitaires et optimiser leurs stratégies de marketing en conséquence.

Les bonnes pratiques pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données

L’attribution est un processus complexe qui nécessite une bonne compréhension des modèles d’attribution, des outils d’analyse de données et des meilleures pratiques en matière de collecte et de traitement des données. Voici quelques bonnes pratiques à suivre pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données :

1. Définir des objectifs clairs en termes d’analyse de données : Avant de commencer l’attribution, il est important de définir des objectifs clairs en termes de ce que l’on souhaite mesurer et de ce que l’on espère accomplir avec les résultats de l’attribution. Cela permettra de définir les KPI pertinents et de s’assurer que les résultats de l’attribution sont alignés sur les objectifs de l’entreprise.
2. Bien choisir son modèle et sa méthode d’attribution en termes d’analyse de données : Choisir le bon modèle et la bonne méthode d’attribution dépend des objectifs de l’entreprise, des canaux publicitaires utilisés et des données disponibles. Les annonceurs doivent tenir compte des avantages et des limites de chaque méthode pour choisir celle qui convient le mieux à leurs besoins.
3. Mettre en place des tests A/B pour améliorer l’analyse de données : Les tests A/B permettent de comparer les résultats de différentes méthodes d’attribution et de comprendre comment les variations de la méthode affectent les résultats de l’attribution. Cela peut aider les annonceurs à identifier les méthodes les plus efficaces pour mesurer l’impact de leurs campagnes publicitaires.
4. Impliquer l’ensemble des équipes marketing dans l’analyse de données : L’attribution ne doit pas être considérée comme une tâche qui incombe uniquement à une seule équipe ou personne. Toutes les équipes marketing doivent être impliquées dans le processus d’attribution et comprendre les résultats pour prendre des décisions éclairées en matière de marketing.

La réussite de l’attribution dépend d’une bonne compréhension des modèles d’attribution, des outils d’analyse de données et des meilleures pratiques en matière de collecte et de traitement des données. Les annonceurs doivent définir des objectifs clairs en termes d’analyse de données, choisir le bon modèle et la bonne méthode d’attribution, mettre en place des tests A/B pour améliorer l’analyse de données et impliquer l’ensemble des équipes marketing dans le processus d’attribution.

Conclusion

L’attribution en marketing grâce à l’analyse de données est un processus essentiel pour comprendre comment chaque point de contact avec les consommateurs contribue au parcours d’achat global et pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires. Les approches déterministes et probabilistes offrent chacune des avantages et des limites en termes d’analyse de données, et les annonceurs doivent choisir la méthode qui convient le mieux à leurs besoins en matière de marketing.

Les outils d’attribution et d’analyse de données sont de plus en plus sophistiqués et permettent aux annonceurs de suivre et de mesurer l’impact de leurs campagnes publicitaires sur différents canaux et appareils. Les plateformes de marketing automation et les solutions de gestion de données offrent également des fonctionnalités d’analyse de données pour aider les annonceurs à comprendre les tendances et les comportements des consommateurs.

Pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données, les annonceurs doivent définir des objectifs clairs, choisir la méthode d’attribution appropriée, mettre en place des tests A/B pour améliorer l’analyse de données et impliquer toutes les équipes marketing dans le processus d’attribution.

Les perspectives d’avenir pour l’attribution en marketing grâce à l’analyse de données sont prometteuses, car les annonceurs continuent de chercher des moyens plus précis et plus complets de mesurer l’impact de leurs campagnes publicitaires. Les développements dans l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive peuvent également aider les annonceurs à prédire le comportement d’achat des consommateurs et à optimiser leur stratégie de marketing en conséquence.

L’attribution en marketing grâce à l’analyse de données est un processus essentiel pour mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires et comprendre comment chaque point de contact avec les consommateurs contribue au parcours d’achat global. Les annonceurs peuvent utiliser une variété d’outils et de méthodes pour réussir leur attribution, et les perspectives d’avenir pour l’attribution en marketing grâce à l’analyse de données sont prometteuses grâce aux développements dans l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive.

Foire aux questions

Qu’est-ce que l’attribution en marketing ?
L’attribution en marketing est le processus qui consiste à identifier les canaux publicitaires qui ont contribué à une conversion donnée, afin d’attribuer la valeur de cette conversion à chaque canal publicitaire.

Pourquoi l’attribution en marketing est-elle importante ?
L’attribution en marketing est importante car elle permet aux annonceurs de comprendre comment chaque point de contact avec les consommateurs contribue au parcours d’achat global et de mesurer l’efficacité des campagnes publicitaires.

Quels sont les différents modèles d’attribution en marketing ?
Les trois modèles courants d’attribution en marketing sont l’attribution first-touch, l’attribution last-touch et l’attribution multi-touch.

Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque modèle d’attribution en termes d’analyse de données ?
Chaque modèle d’attribution a des avantages et des inconvénients en termes d’analyse de données. Par exemple, l’attribution first-touch est utile pour comprendre l’impact de la publicité sur la sensibilisation des consommateurs, tandis que l’attribution last-touch est utile pour comprendre l’impact de la publicité sur la décision d’achat. L’attribution multi-touch permet de prendre en compte toutes les interactions avec les consommateurs tout au long du parcours d’achat, mais peut être plus complexe à analyser.

Quels sont les outils d’analyse d’attribution disponibles ?
Il existe de nombreux outils d’analyse d’attribution disponibles, tels que Google Analytics, Adobe Analytics, AdRoll et Google AdWords.

Comment les outils d’analyse d’attribution peuvent-ils être intégrés avec les outils d’analyse de données ?
Les outils d’analyse d’attribution peuvent être intégrés avec les outils d’analyse de données pour fournir une vue complète de l’efficacité des campagnes publicitaires et du comportement d’achat des consommateurs.

Quelles sont les bonnes pratiques pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données ?
Les bonnes pratiques pour réussir son attribution grâce à l’analyse de données incluent la définition d’objectifs clairs en termes d’analyse de données, le choix du bon modèle et de la bonne méthode d’attribution, la mise en place de tests A/B pour améliorer l’analyse de données et l’implication de toutes les équipes marketing dans le processus d’attribution.

Quelles sont les perspectives d’avenir pour l’attribution en marketing grâce à l’analyse de données ?
Les perspectives d’avenir pour l’attribution en marketing grâce à l’analyse de données sont prometteuses, car les annonceurs continuent de chercher des moyens plus précis et plus complets de mesurer l’impact de leurs campagnes publicitaires. Les développements dans l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive peuvent également aider les annonceurs à prédire le comportement d’achat des consommateurs et à optimiser leur stratégie de marketing en conséquence.

Comment peut-on mesurer l’efficacité d’une campagne publicitaire en utilisant l’attribution en marketing ?
L’efficacité d’une campagne publicitaire peut être mesurée en utilisant l’attribution en marketing en déterminant les canaux publicitaires qui ont contribué à une conversion donnée. En comprenant les canaux publicitaires qui ont généré des conversions, les annonceurs peuvent optimiser leur stratégie de marketing pour améliorer leur retour sur investissement.

Comment peut-on collecter des données pour l’attribution en marketing ?
Les données pour l’attribution en marketing peuvent être collectées à l’aide de codes de suivi de conversion, de cookies, de pixels de suivi et de codes d’URL. Les plateformes de marketing automation peuvent également aider à collecter des données pour l’attribution en marketing.

Comment peut-on choisir la méthode d’attribution appropriée pour son entreprise ?
Pour choisir la méthode d’attribution appropriée pour son entreprise, il est important de prendre en compte les objectifs de l’entreprise, les canaux publicitaires utilisés et les données disponibles. Les annonceurs doivent également tenir compte des avantages et des limites de chaque méthode pour choisir celle qui convient le mieux à leurs besoins.