Tout savoir sur les différents modèles d'attribution marketing

L’attribution consiste à pondérer l’impact de chaque canal marketing, dans la réalisation d’un objectif de conversion. Autrement dit, il s'agit d'explorer les parcours d’achat et de mettre en évidence les canaux les plus performants.

La contribution désigne le rôle qu’a un levier marketing dans le parcours de conversion (initiateur, autonome, passeur ou buteur).

Avec la montée en puissance de l’omnicanalité, les parcours de conversion sont multicanaux, majoritairement composés de plusieurs touches et soumis aux réglementations de l’e-privacy. Les équipes marketing doivent manipuler plusieurs outils pour récolter des données consommateurs dispersées et répondre à des enjeux métiers et stratégiques : 

• Quel est le levier le plus contributeur aux conversions online et offline ? 

• Comment savoir qu’un levier est rentable par rapport au budget investi ? 

• Comment prendre les bonnes décisions en termes d’investissement média ? 

• Quel modèle d’attribution choisir ? 

Il existe plusieurs modèles d’attribution dont le choix aura un impact direct sur l’analyse des performances de vos leviers marketing : 

• Les modèles traditionnels
• Les modèles basés sur la position
• Les modèles algorithmiques ou data-driven
• Le modèle Easyence

LES MODÈLES TRADITIONNELS

Ces modèles sont historiques. Ils ne tiennent généralement compte que d’un seul canal, très souvent la dernière touche du parcours. Considérer uniquement ces modèles biaise l’analyse de votre mix marketing.

• L’attribution au last-clic : attribue la conversion au dernier levier dans le parcours d’achat

Modèle dernier clic 

• L’attribution au last-clic payant : attribue la conversion au dernier clic via un levier payant dans le parcours de conversion

Modèle dernier clic payant

• L’attribution au first-clic : attribue la conversion au premier levier utilisé lors du parcours d’achat
  
  

Modèle premier clic

LES MODÈLES BASÉS SUR L'EMPLACEMENT

Les modèles d’attribution basés sur l’emplacement permettent de prendre en compte plusieurs sources de trafic ayant impacté directement ou indirectement la conversion.

Ces modèles, plus simples à mettre en place, sont régulièrement utilisés par des enseignes souhaitant initier une stratégie d’attribution. En revanche, ils reposent sur un choix arbitraire et imposent une prise de parti puisque les annonceurs décident de favoriser la position de certains leviers dans le parcours d’achat. 

Modèle constant

Modèle parabolique

Modèle linéaire croissant

Modèle linéaire décroissant

Modèle exponentiel décroissant

Modèle exponentiel croissant

Quel modèle choisir ?  

• Les modèles croissants : 

Ces modèles sont particulièrement pertinents pour analyser la performance de leviers arrivant en milieu et fin de parcours. C'est notamment le cas pour les annonceurs ayant une forte notoriété spontanée, qui n’ont pas ou peu besoin d’investir dans des leviers initiateurs mais qui veulent assurer un maximum d'actes d’achat. Ces modèles sont également utilisés par les enseignes avec un panier moyen élevé, qui ont des investissements significatifs en branding. Un modèle croissant leur permettra de valoriser les leviers arrivant en fin de parcours et d'optimiser leurs coûts au maximum.  

• Les modèles décroissants : 

Ces modèles sont particulièrement utilisés par les annonceurs ayant une faible notoriété. Ceux-ci concentrent leur analyse sur les leviers initiateurs dans le but de maximiser leur performance. 

• Les modèles constants : 

Ces modèles peuvent être pertinents et justifiés pour les annonceurs souhaitant pondérer chaque interaction de manière identique. 

En résumé :

LES MODÈLES ALGORITHMIQUES OU DATA-DRIVEN

Le modèle de Markov calcule l’impact causé par la suppression d’un levier pour donner un résultat d’attribution à ce levier.

Fortement  utilisé sur le marché du retail, le modèle de Markov présente des avantages et des inconvénients : 

LE MODÈLE EASYENCE

Le modèle Easyence (anciennement Mazeberry) repose sur un algorithme de comparaison des modèles d’attribution. Il prend en compte le consensus de tous les modèles multi-touch, en conservant une approche data-driven, permettant aux annonceurs de  limiter le risque d’erreur et d’optimiser jusqu’à 20% de leurs budgets média.

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