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Data Analytics
Il existe 7 grands types de modèles d’attribution. Nous vous les avons listé ci-dessous avec nos commentaires et conseils pour bien les interprêter puis choisir celui qui vous correspondra le mieux.
L’attribution au premier contact donne 100% du crédit au premier point de contact d’une conversion
Ce modèle est utilisé pour les entreprises se concentrant sur la notoriété de la marque ou sur les nouveaux utilisateurs. Par contre, il surévalue le haut du funnel en omettant le reste du processus, alors qu’en général les canaux suivants sont plus importants dans la décision de conversion. Il reste intéressant pour orchestrer des canaux qui démarrent la phase de découverte.
Modèle Dernier clic non direct
L’attribution est ici donnée à 100% au dernier canal d’une conversion. Si c’est un accès direct (Rappel : un accès « direct dans Google Analytics équivaut avant tout à un accès « non identifié » par l’outil de mesure), c’est l’avant dernière touche qui sera prise en compte. Ce modèle est celui utilisé
Ce modèle, dérivé du « pur last clic » met en avant les canaux de trafic payant (et donc consommateurs de budgets d’achat publicitaire…). Bien entendu, il a pour conséquence de ne pas non plus prendre en compte le haut et le milieu du funnel. Difficilement combinable avec une analyse de performance de vos newsletters, ou de vos campagnes de notoriété en display. Il est de plus en plus obsolète, comme la plupart des modèles « one touch » présentés ci-dessus.
Le modèle d’attribution linéaire divise le crédit de manière égale entre chaque point de contact. La première, comme la dernière touche sont traitées avec la même importance.
L’attribution linéaire est le premier pas vers la prise en compte de l’ensemble de vos canaux. Si vous devez faire bouger les lignes de votre entreprise, ce modèle constitue une première bonne approche. Il révèle le poids de canaux auparavant “cachés” par les modèles One-touch. Par contre ce modèle est idéaliste car il accorde du crédit à toutes les touches alors que certaines visites ont forcément plus de poids dans un processus de décision.
Les modèles basés sur la position apportent une pondération beaucoup plus importante aux premières et dernières interactions : en synthèse, le canal qui a permis au visiteur de découvrir le site, et celui qui a finalisé l’acte de transformation en client ou prospect. Ce modèle cumule forcément les avantages et inconvénients des deux modèles first et last clic, mais a le mérite de traiter la customer journey dans son entièreté, puisqu’il attribue également un poids linéaire aux autres canaux.
Google recommande désormais dans ses outils Google Analytics et Google Ads, de suivre l’attribution des conversions grâce à ses modèles basés sur le machine learning : ainsi, l’outil de mesure va identifier les différents touchpoints et combinaisons apportant généralement des conversions sur votre site, de manière à attribuer à chaque levier « le poids qu’il mérite ». Attention cependant, ces analyses sont principalement focalisées sur les interactions « paid search », c’est-à-dire les interactions entre les internautes et les différents assets liés à vos campagnes de liens sponsorisées, de display, de shopping. Les interactions organiques ou extérieures à l’écosystème de la régie Google ne seront pas valorisées de manière équivalente dans ces algorithmes. De plus, si ces modèles sont plutôt efficaces pour optimiser vos campagnes, ils nécessitent un volume de données conséquent pour fonctionner.
Voici quelques éléments vous permettant de trouver le bon modèle pour votre business. Il est à noter que Google analytics permet également de comparer différents modèles afin de mesurer les deltas dans vos analyses de la conversion.
Pour aller au-delà des premières analyses, il faut savoir qu’il existe des outils spécialisés dans ces analyses d’attribution, comme Eaziance, Tag Commander ou Eulerian. Cependant, avant d’aller sur ce terrain, il est important de comprendre qu’un tracking correctement configuré peut vous permettre d’analyser rapidement beaucoup de choses dans l’interface de Google Analytics.
Objectif : déterminer si vous avez besoin d’optimiser le parcours utilisateur
Objectif: prendre des dispositions de réaffectation de budget
Objectif:: retravailler les configurations de campagnes, travailler en bonne intelligence avec vos prestataires et optimiser les budgets.
Nos experts en Data analytics peuvent vous accompagner dans vos choix de stratégies webmarketing en mode data driven :
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