Optimiser votre attribution grâce au Machine Learning et à l'IA

Avec plus de 65% des consommateurs interagissant avec plusieurs canaux avant d’acheter, comprendre l’impact réel de chaque levier marketing est devenu un défi stratégique. Grâce aux avancées en IA et Machine Learning, il est désormais possible d’aller au-delà des modèles d’attribution classiques pour optimiser ses investissements publicitaires et maximiser son ROI.

L’intelligence artificielle au service d’une attribution plus fiable

Les modèles traditionnels d’attribution (comme le "last click" ou le "first click") donnent une vision simplifiée du parcours client et sous-estiment l'impact de certains points de contact.

• Vision biaisée du parcours client : Ces modèles ne prennent pas en compte l’ensemble des points de contact avant la conversion
• Manque de personnalisation : Ils appliquent des règles générales sans s’adapter aux spécificités du secteur d’activité
• Difficulté à capter les interactions complexes : La synergie entre plusieurs canaux et la multiplicité des devices utilisés par un même utilisateur ne sont pas toujours bien intégrées
• Contraintes réglementaires : Depuis 2018, les restrictions sur l’utilisation des données personnelles compliquent l’analyse des parcours utilisateurs

Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning permettent d’aller plus loin en analysant l’ensemble des interactions d’un utilisateur avec une marque pour attribuer la juste valeur à chaque canal.

Grâce à ces technologies, l’attribution devient :

• Plus précise : En identifiant les canaux qui contribuent réellement aux conversions, même de manière indirecte
• Dynamique : En s’adaptant en temps réel aux comportements des utilisateurs et aux évolutions du marché
• Personnalisée : En prenant en compte les spécificités de chaque entreprise et de chaque audience.

‍Comment ça fonctionne ?

Les modèles basés sur le Machine Learning s’appuient sur de vastes ensembles de données pour détecter des schémas et améliorer l’attribution marketing. Ils permettent notamment de :

• Analyser les parcours clients dans leur globalité, en intégrant les interactions multicanal et multi-devices
• Évaluer l’impact réel de chaque levier en testant différents scénarios (ex : que se passe-t-il si un canal est retiré ?)
• Optimiser les campagnes en continu en redistribuant les budgets vers les canaux les plus performants

En plus d’une attribution plus précise, l’IA et le Machine Learning offrent des opportunités concrètes pour améliorer l’efficacité des campagnes marketing. Voici quelques applications qui permettent d’optimiser vos performances.‍

Des applications concrètes pour optimiser vos performances marketing

L’adoption du Machine Learning dans l’attribution marketing ne se limite pas à une meilleure répartition des crédits de conversion. Elle permet aussi d’optimiser concrètement les campagnes et d’améliorer la prise de décision. Voici quelques cas d’usage concrets :

Mieux répartir son budget publicitaire

Grâce à l’IA, il est possible d’identifier en temps réel quels canaux et formats publicitaires génèrent le plus de valeur. Plutôt que de se fier à des hypothèses, les entreprises peuvent ajuster leurs investissements avec des recommandations basées sur des données réelles.

‍Exemple : Un e-commerçant découvre que ses campagnes Display, souvent sous-évaluées par un modèle "last click", jouent en réalité un rôle clé dans la conversion en alimentant le haut du tunnel d’achat. Il décide alors d’augmenter son budget Display et constate une amélioration globale de ses performances.

Comprendre l’impact des interactions multi-devices

Aujourd’hui, les parcours clients sont fragmentés : un utilisateur peut voir une publicité sur mobile, faire des recherches sur desktop, puis finaliser son achat en magasin. Le Machine Learning permet d’unifier ces points de contact et d’attribuer correctement les conversions.

Exemple : Une marque de prêt-à-porter utilise l’IA pour analyser le comportement de ses clients. Elle découvre que la majorité des conversions mobiles sont influencées par des recherches effectuées sur desktop. Elle adapte alors sa stratégie en renforçant la présence de ses campagnes mobiles.

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Relier les parcours online et offline

L’IA peut combiner des données issues des canaux numériques et des interactions physiques (ventes en magasin, appels téléphoniques…) pour une attribution plus complète.

Exemple : Une enseigne de retail analyse l’impact de ses campagnes Google Ads sur les visites en magasin. Elle découvre que certaines campagnes génèrent plus de trafic en boutique que d’achats en ligne. Elle ajuste alors son reporting et optimise ses enchères en conséquence.

Une meilleure synergie entre online et offline

Les modèles d’attribution basés sur l’IA peuvent s’auto-ajuster en continu et recommander des optimisations en fonction des tendances observées.

Exemple : Une plateforme e-commerce intègre une solution de Machine Learning pour ajuster ses enchères Google Ads en temps réel. Résultat : ses coûts d’acquisition diminuent et son taux de conversion augmente de 20 %.

Grâce à ces avancées, les marketeurs peuvent prendre des décisions basées sur des insights fiables, maximiser leur retour sur investissement et améliorer l’expérience utilisateur en proposant des messages plus pertinents au bon moment.

Quels sont les bénéfices concrets pour votre entreprise ?

L’intégration de l’IA et du Machine Learning dans l’attribution marketing transforme radicalement la manière dont les entreprises analysent et optimisent leurs performances. Grâce à ces technologies, il est désormais possible d’aller bien au-delà des modèles classiques et de prendre des décisions plus précises, plus rapides et plus efficaces.

Une meilleure précision dans l’évaluation des performances

Contrairement aux modèles traditionnels (last click, linéaire, first click…), les modèles basés sur l’IA prennent en compte l’ensemble du parcours utilisateur et la contribution réelle de chaque canal.

‍Une optimisation budgétaire plus intelligente

Grâce à l’IA, vous pouvez allouer vos investissements publicitaires aux canaux les plus performants en fonction de leur réelle contribution aux conversions.

Une prise de décision en temps réel

Les modèles de Machine Learning analysent en continu les performances marketing et peuvent ajuster automatiquement les campagnes en fonction des tendances observées.

Une meilleure personnalisation des stratégies marketing

L’IA ne se contente pas d’analyser les performances, elle permet aussi de segmenter finement les audiences pour adapter les campagnes en fonction des profils et comportements des utilisateurs.

Une vision prédictive pour anticiper les tendances

Les modèles d’attribution avancés ne se contentent pas d’analyser le passé, ils peuvent aussi prévoir l’impact futur de certaines actions marketing.

Pourquoi adopter l’IA pour l’attribution marketing ?

+ de précision : Analyse fine du parcours client et de la valeur réelle de chaque canal.
+ d’efficacité : Optimisation automatique des budgets et enchères.
+ d’anticipation : Prédiction des tendances et adaptation en temps réel.
+ de synergie : Réconciliation des parcours online et offline.

En intégrant ces technologies d’attribution avancées, vous donnez à votre entreprise un avantage concurrentiel décisif. Prêt à passer à une attribution plus intelligente et performante ? C’est le moment d’exploiter tout le potentiel du Machine Learning et de l’IA dans votre stratégie marketing.