Quel est le meilleur modèle d'attribution marketing en 2022 ?

Les spécialistes du marketing d'aujourd'hui ont un rôle difficile à jouer pour démontrer la valeur et l'impact de leurs activités de marketing. Avec de multiples canaux marketing disponibles en ligne et hors ligne et des parcours d'achat et de décision des consommateurs de plus en plus complexes, la capacité à comprendre l'influence du marketing est devenue plus importante, mais plus difficile que jamais. Dans cet article, nous examinons pourquoi les marques doivent adopter l'attribution basée sur les données (DDA) pour obtenir une meilleure visibilité des performances, faire évoluer et adapter rapidement leurs stratégies et gagner de nouveaux clients.

Les spécialistes du marketing ont lutté pendant des années pour comprendre la valeur de leurs activités. Les parcours d'achat restent ambigus pour la plupart des spécialistes du marketing malgré la disponibilité de solutions innovantes en matière d'analyse et de science des données dans l'industrie. Il est encore souvent difficile de savoir quelle influence les activités de marketing ont sur une vente, par exemple.

Cependant, les parcours d'achat peuvent être analysés à travers les interactions des clients sur les canaux marketing d'une entreprise. L'une de ces solutions consiste à déployer des modèles d'attribution marketing prêts à l'emploi dans l'analyse.

Cependant, les parcours clients sont complexes. Les spécialistes du marketing constatent souvent rapidement que les modèles prêts à l'emploi ne reflètent pas avec précision les subtilités des parcours des clients.

La voie à suivre consiste pour les spécialistes du marketing à abandonner les méthodes d'attribution marketing par défaut et prêtes à l'emploi qui sont utilisées depuis des années et à adopter l'attribution basée sur les données (DDA).

Dans cet article, nous allons explorer l'inadéquation des modèles d'attribution marketing prêts à l'emploi et nous expliquer pourquoi DDA fournit un objectif ciblé pour comprendre les parcours multi-touch.

Il est temps de faire confiance aux résultats objectifs de la machine.

Qu'est-ce que l'attribution basée sur les données (DDA) ?

L'attribution basée sur les données est une méthode d'apprentissage automatique permettant de déterminer l'influence des canaux marketing sur les décisions des clients.

Au lieu de s'appuyer sur des modèles d'attribution marketing par défaut obsolètes (avec des règles supposées sur le comportement des canaux), les modèles d'apprentissage automatique comme DDA suppriment la subjectivité, fournissant une vue détaillée de l'impact réel des canaux sur les décisions d'achat finales.

Pourquoi est-il important d'utiliser le bon modèle d'attribution marketing ?

Toutes les activités marketing ne sont pas aussi influentes les unes que les autres. Une publication sur les réseaux sociaux est susceptible d'avoir un niveau d'influence différent d'une publicité PPC, même si elle peut être liée à la même campagne globale. Par conséquent, il serait inexact de supposer que toutes les activités sont tout aussi efficaces pour générer (par exemple) des conversions.

Naturellement, il n'est pas facile pour les spécialistes du marketing de découvrir l'impact de leurs campagnes lorsque plusieurs activités s'exécutent sur plusieurs canaux, parfois en même temps.

En plus de déterminer quels canaux fonctionnent le mieux pour la messagerie ou les produits, les spécialistes du marketing voudront également planifier et budgétiser efficacement. Ceci est particulièrement critique, étant donné que les budgets marketing sont souvent les premiers à être comprimés.

Ce qui complique encore le tableau, c'est que différents canaux jouent des rôles différents dans les décisions d'achat du consommateur selon les secteurs. Par exemple, les activités de marketing numérique qui génèrent un impact pour une entreprise de vente au détail B2C se traduiront différemment dans le secteur privé de la santé.

Il en va de même pour les applications B2B. Une solution unique n'existe tout simplement pas, c'est pourquoi les modèles d'attribution marketing par défaut ne seront jamais adéquats.

Les modèles d'attribution marketing aident également les spécialistes du marketing à identifier les meilleurs canaux pour :

• Présentation d'un client à l'entreprise
• Moments de clôture et de prise de décision
• Planification et mise à l'échelle des activités marketing
• Réagir rapidement aux changements.

Il existe deux types de modèles d'attribution marketing :

De base : modèles prêts à l'emploi, tels que le premier clic, le dernier clic, basés sur le positionnement, la décroissance temporelle. Tous sont basés sur des règles, supposant généralement que les décisions sont prises par les consommateurs de manière linéaire.

DDA (Data Driven Attribution): Au lieu d'utiliser des règles et des hypothèses prédéterminées créées par les humains, les machines doivent apprendre des données et déterminer la pondération optimale des crédits pour chaque canal

Les modèles d'attribution de base basés sur des règles sont souvent la solution idéale pour les services marketing, car ils sont simples à comprendre. Mais ils ne racontent pas toute l'histoire.

Qu'est-ce qui ne va pas avec les modèles d'attribution marketing de base ?

Nous avons répertorié les principaux types de modèles d'attribution marketing de base et pourquoi ils ne sont pas idéaux :

• Dernier clic : tout le mérite revient au dernier clic avant la conversion ou l'inscription
• Premier clic : l'inverse de ce qui précède

Les méthodes ci-dessus ne prennent pas en compte les autres points de contact susceptibles d'avoir influencé le parcours client. Les méthodes ci-dessous tiennent compte des différentes étapes du processus de conversion à des degrés divers, mais elles reposent toujours sur l'hypothèse que les parcours des clients sont linéaires.

En conséquence, chaque chaîne gagne du crédit sur la récence ou sa position dans un processus de décision trop simplifié :

• Dernier clic non direct : Le dernier canal indirect utilisé avant la conversion du client reçoit tout le crédit
• Décroissance temporelle : le crédit augmente en fonction de la récence de la conversion ou de l'inscription, la dernière activité rapportant le plus de crédit
• Linéaire : chaque étape reçoit un montant égal de crédit partagé
• Basé sur la position : la première et la dernière interactions gagnent un crédit partagé égal.

La DDA est la seule méthode d'attribution qui établit une vision représentative des parcours clients, qui sont (après tout) propres à chaque entreprise.

Dans Data Driven Attribution, une machine apprend à partir de larges échantillons de parcours client sur une période donnée, analysant toutes les interactions désordonnées et complexes entre les canaux tels qu'ils sont sans supposer de linéarité.

DDA attribue un crédit en fonction des relations entre les canaux qui ont été analysées par ordinateur. Par conséquent, les modèles DDA peuvent garantir que le crédit est attribué de manière plus objective. C'est nettement plus représentatif de la réalité des parcours clients réels, qui sont désordonnés et complexes.

Le « meilleur » modèle d'attribution marketing est… ? Subjectif

DDA fournit la vue la plus complète des performances des canaux. Pourtant, d'un point de vue algorithmique, il existe plusieurs façons d'exécuter DDA. Les plates-formes marketing telles que Google Analytics 360 appliquent une approche de théorie des jeux utilisant les valeurs de Shapley.

D'autres plates-formes peuvent utiliser des méthodes probabilistes telles que la chaîne de Markov. Les entreprises les plus avancées sur le plan numérique utiliseront des modèles DDA personnalisés, qui sont régulièrement optimisés.

Cela signifie que bien que DDA soit le meilleur choix par rapport aux modèles linéaires de base, il n'y a pas de "meilleure" façon unique d'appliquer DDA. Chaque entreprise est différente et les activités de marketing varient pour des ensembles uniques de clients.

Pour les spécialistes du marketing qui ont l'intention de tester les eaux avec DDA avant de s'engager à créer leurs propres modèles personnalisés, le moyen le plus convivial et le plus accessible consiste peut-être à utiliser Google Analytics 4. Google Ads utilise désormais également DDA comme modèle d'attribution par défaut pour le marketing Pay Per Click. activité.

Donnez du crédit là où le mérite est dû avec des modèles d'attribution marketing basés sur les données

Les parcours des clients sont beaucoup plus désordonnés, plus complexes et plus difficiles à comprendre que les modèles d'attribution prêts à l'emploi. Cela ne signifie pas que les spécialistes du marketing doivent s'appuyer sur des modèles d'attribution par défaut : bien au contraire.

Avec des outils plus puissants que jamais à la disposition des spécialistes du marketing, il n'y a jamais eu de meilleur moment pour créer des modèles d'attribution basée sur les données. Une équipe de données mature peut consulter, concevoir et concevoir l'infrastructure d'analyse nécessaire pour ingérer et modéliser de grandes quantités de données sur le parcours client.

Sur toutes les plateformes, les spécialistes du marketing peuvent établir une vision claire de l'endroit où attribuer le crédit et enfin découvrir l'impact de leurs activités.

Concevoir des modèles d'attribution marketing de niveau supérieur

L'agence numérique Twentysix travaille avec des marques de tous les secteurs pour faire progresser la maturité de leurs données. Ils guident les spécialistes du marketing ambitieux dans la mise en place de leurs équipes pour réussir, en collectant, organisant et utilisant leurs données pour alimenter une excellente prise de décision.

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