Attribution/Contribution : clé de la performance marketing & du mix modelling

Le digital a transformé la mise en place des stratégies marketing, en multipliant les points de contact avec les clients via des canaux online ou offline. De fait, les parcours clients sont de plus en plus complexes et cela rend plus difficile le suivi de performances des campagnes marketing. Il est difficile d’identifier quel canal a vraiment contribué à une vente et à quelle hauteur. C’est dans ce contexte que les notions d’attribution/contribution sont devenues cruciales pour comprendre et optimiser les performances du mix-marketing.

Quelles différences entre l’attribution et la contribution ?

L’attribution désigne le fait d’assigner un évènement (une conversion par exemple) à un seul canal marketing. A titre d’illustration une conversion peut être la génération d’un lead suite à un formulaire rempli ou encore la réalisation d’un achat. Cette approche est considérée comme binaire car soit le levier est 100% responsable de la vente soit il ne l’est pas. Historiquement, le modèle d’attribution le plus commun est le “last click”. C’est le modèle par défaut utilisé par des outils d’analyse tels que Google Analytics. La conversion est alors attribuée au levier ayant généré le dernier clic.

Exemple du modèle attributif last click :

Sur l’exemple ci-dessus, nous constatons que la conversion est uniquement allouée au Retargeting Criteo bien que l’utilisateur ait utilisé d’autres canaux préalablement.

La contribution permet quant à elle de quantifier l’importance/la qualité de chacun des canaux ayant joué un rôle dans le parcours de conversion. La notion de contribution reconnaît ainsi qu’une conversion n’est pas le résultat d’un seul canal marketing mais plutôt le résultat cumulatif de plusieurs leviers marketing. Ainsi, chaque canal reçoit un “poids de contribution” qui représente sa part dans la réalisation de la conversion.

Exemple de poids de contribution : 

Contrairement au modèle précédent, sur cet exemple on peut voir que chaque canal utilisé par le visiteur lors de son parcours a contribué à la réalisation de la conversion à hauteur de :

• 25% pour le Paid Search
• 12,5% pour l’Organic Search
• 12,5% pour le Display
• 50% pour le retargeting (Criteo)

La répartition du poids de la contribution dépend du modèle d’analyse choisi.

En somme, la combinaison de l’attribution et de la contribution permet de mieux comprendre la performance des leviers et quels sont ceux qui ont eu le plus d’impact sur la décision finale du client. On pourra ainsi répondre à certaines questions stratégiques par exemple : 

• Est-ce que le canal qui amène le plus de trafic et aussi celui qui convertit le plus ?
• Quels sont les leviers performants en termes de notoriété ou en termes de conversion ?
• Est-ce que nos leviers se comportent comme l’objectif qui a été défini ?
• Quels sont les leviers qui initient la conversion (leviers initiateurs) ? Quels sont ceux qui ont un rôle en milieu de parcours (leviers passeurs) ? Quels sont ceux qui convertissent (leviers buteurs) ?

L’attribution/contribution permet également d’identifier les formats les plus adaptés d’une campagne marketing. En effet, lors d’une campagne Marketing, le responsable acquisition est amené à activer différents leviers publicitaires tels que les bannières display sur différents formats, le social, l’affiliation ou encore du native ads.

Une analyse d’attribution / contribution permettrait au responsable acquisition de :

• Conserver et booster la présence des supports publicitaires les plus performants. 
• Écarter et arrêter ceux n’ayant aucun impact sur la réussite de la campagne Marketing
• Optimiser le CAC (coût d’acquisition client défini dans le chapitre suivant).

Par exemple, si une bannière au format 1000×250 ne réalise aucune vue contrairement à une bannière au format 250×300 alors le responsable du canal d’acquisition va choisir de stopper la 1ère bannière afin d’optimiser son coût d’acquisition client (CAC) et se concentrer sur le format qui performe le mieux. 

Cette méthode se décline sur d’autres paramètres tels que les versions, les assets créatifs, les verbatims…

Afin de réaliser ce type d’analyse et plus largement de piloter les canaux naturels et payants, les équipes métiers peuvent se munir d’un des outils d’attribution/ contribution présents sur le marché tels que Wizaly ou encore Easyence. Ces outils restent payants et leur coût peut varier en fonction de la complexité de l’activité de l’entreprise (trafic, volume de données à analyser, etc.) et de ses objectifs. 

Pour commencer et avant d’investir dans une telle licence qui peut s’avérer coûteuse, une entreprise peut utiliser des outils de web analyse comme Google Analytics ou encore Piano Analytics pour commencer à appréhender les notions d’attribution et de contribution. Cette première étape est d’ailleurs recommandée. Un outil payant et plus complexe ne sera pas utilisé si les collaborateurs n’ont pas la maturité suffisante sur le sujet.

Quels indicateurs suivre quand on fait de l’attribution / contribution ?

Pour suivre des indicateurs clés de performances (KPI), le pré-requis nécessaire est de bien tracker ces campagnes. Par ailleurs, les outils d’attribution contribution peuvent aussi avoir leur propre nomenclature. Par exemple, Mixcommander ne se base pas sur les utms mais sur ses propres paramètres à intégrer sur l’URL.

Parmi les indicateurs principaux : 

• Impressions :  Affichage d’une annonce sur un support donné.
• Post view : Visite réalisée par un internaute suite à l’exposition de ce dernier à une impression publicitaire.
• Post clic : Évaluation des effets de la publicité qui ne tient compte que des expositions aux messages publicitaires qui ont généré des clics.
• Conversions : Nombre total de conversions ou d’objectifs atteints grâce à différentes sources de trafic.

• Revenu généré : Mesure du revenu ou de la valeur générée par chaque canal. 

• Taux de conversion : Pourcentage de visiteurs ou de prospects provenant de chaque canal qui se convertissent en clients ou réalisent l’objectif souhaité.

• Coût par conversion : Analyse des dépenses sur chaque canal générant une conversion. Cela vous permettra de comparer l’efficacité des canaux en termes de rentabilité.

Plusieurs indicateurs de coûts peuvent être analysés et utiles lors d’une telle analyse : 

• CAC – Coût d’Acquisition Client : Le CAC est le coût total que votre entreprise supporte pour acquérir un nouveau client. Il englobe toutes les dépenses liées aux activités marketing, publicitaires et de vente nécessaires pour convertir un prospect en client.

• CPC – Coût par Clic : Le CPC est un modèle de tarification publicitaire dans lequel vous payez chaque fois qu’un utilisateur clique sur votre annonce. Il est généralement utilisé dans les campagnes de publicité en ligne, telles que les annonces Google AdWords.

• CPL – Coût par Lead : Le CPL représente le coût qu’il vous en coûte pour générer un lead, c’est-à-dire un prospect potentiellement intéressé par vos produits ou services. Les leads sont souvent collectés via des formulaires en ligne, des inscriptions à la newsletter, etc.

• CPA – Coût par Action : Le CPA est un modèle de tarification publicitaire où vous payez pour une action spécifique réalisée par l’utilisateur, telle qu’un achat, une inscription, un téléchargement, etc. C’est une mesure de l’efficacité de vos campagnes marketing en fonction des résultats obtenus.

Comment juger de la bonne performance de mes campagnes marketing ?

La performance d’un canal se mesure différemment selon l’objectif à atteindre. Il est donc important de définir en amont les canaux qui seront les plus adaptés à vos objectifs, afin d’optimiser la performance de votre campagne marketing.

Par exemple, si nous sommes dans un objectif de notoriété alors le canal le plus adapté sera le display. Ces annonces visuelles attractives sont conçues pour attirer l’attention, et sensibiliser les consommateurs à la marque. En revanche, si l’objectif est la conversion alors le SEA sera plus performant. Basées sur des mots clés spécifiques, le SEA permet de diffuser des annonces sur les moteurs de recherche lorsque les utilisateurs recherchent des produits ou services similaires. Étant donné que les annonces sont pertinentes pour les requêtes de recherche, elles ont tendance à convertir plus efficacement.

Il existe ainsi des grands principes comme le fait que le display advertising est un canal qui sera fortement utilisé en amont du parcours de conversion pour faire connaître la marque. Étant donné qu’il se situe bien avant la conversion, il convertit très peu car les visiteurs ne sont pas encore prêts pour passer à l’acte d’achat ou même générer un lead. Attention, selon l’entreprise, les clients, des paramètres propres à l’enseigne, ces grands principes ne se retrouvent pas forcément. Il peut y avoir des exceptions.

Quels sont les modèles d’attribution / contribution les plus courants ?

Pour rappel, 2 types de modèles existent :

–   Les modèles attributifs comme le last click qui ne prendra en compte que le levier ayant mené à la conversion finale

–   Les modèles contributifs comme le position based (modèle en U) par exemple qui prendra en compte toutes les interactions

Avec la complexification des parcours clients, les modèles contributifs sont donc beaucoup plus intéressants et les modèles attributifs de plus en plus contestés. Le choix du modèle choisi dépendra de l’activité de l’entreprise & de ses objectifs.

Voici les modèles d’attribution/contribution les plus courants : 

Le modèle algorithmique aussi appelé Data Driven est de plus en plus courant se basant sur les modèles de Shapley ou de Markov. 

Ces modèles sont basés sur le concept de la théorie des jeux, qui permet de prendre en compte de nombreux facteurs (leviers, créas, impressions, clics, horodatage…) pour une attribution plus fine et adaptée à l’entreprise. Ainsi, le poids attribué à chaque touche sera propre aux règles définies par l’annonceur. L’algorithme sera basé sur l’observation des interactions entre les canaux ainsi que l’autonomie de chacun. Cela permet d’attribuer une valeur à chaque canal en fonction de son rôle/position dans le parcours de conversion. C’est aujourd’hui le modèle comportant le moins de biais. Les outils mentionnés plus haut tels que Wizaly et Mixcommander utilisent beaucoup des modèles data driven. 

Ces modèles data driven sont ainsi à la base du Marketing Mix Modeling (MMM).

L’attribution/contribution, prémisses d’une stratégie MMM

L’attribution/contribution est une approche qui permet d’identifier et de mesurer l’efficacité relative de différents canaux de marketing dans la conversion d’un client et in fine optimiser sa rentabilité. C’est donc une étape importante vers la mise en place d’une stratégie MMM.

Le modèle de marketing mix vise à déterminer le degré de réussite de chaque composante de votre stratégie de marketing et à prévoir les succès futurs qui peuvent être obtenus en modifiant et en optimisant le marketing mix.

Ainsi, la stratégie MMM permet d’intégrer ces informations d’acquisition dans un modèle global qui prend également en compte d’autres facteurs externes, comme la saisonnalité, la concurrence, les conditions économiques, etc. Le MMM utilise des techniques statistiques pour analyser ces données et déterminer l’impact de différents éléments du mix marketing sur les ventes ou d’autres objectifs commerciaux.

Source : https://sociality.io/blog/marketing-mix-modeling/

Ainsi, l’attribution/contribution peut être considérée comme une étape préliminaire à la mise en place d’une stratégie MMM. Elle fournit des informations détaillées sur le parcours client qui peuvent ensuite être utilisées dans le cadre du MMM pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées sur la manière de répartir leur budget marketing et d’optimiser leur mix marketing.

En conclusion, les notions d’attribution/contribution sont aujourd’hui essentielles pour mieux comprendre les parcours de conversion des clients. En effet, elles permettent de pondérer le rôle des investissements marketing. Il s’agit d’une étape clé afin d’optimiser son mix media et mettre en place une stratégie MMM. Ce dernier s’inscrit parfaitement dans la dynamique d’une entreprise data driven qui souhaite mieux prédire l’avenir pour optimiser sa rentabilité et son chiffre d’affaires.