NOUVELLES / PERSPECTIVES
5 janvier 2021
Les outils d'attribution marketing, tels que Facebook Attribution, Google Analytics et Adobe Analytics, peuvent aider les responsables marketing à obtenir des informations uniques sur ce que font leurs consommateurs à travers les canaux et les points de contact - mais seulement s'ils les configurent correctement. Katharina Zilke, responsable des médias sociaux chez Artefact Allemagne, décrit les cinq étapes que les responsables marketing peuvent suivre pour se donner les meilleures chances de succès.
Étape #1. Master data collection
Quel que soit l'outil d'attribution que vous utilisez, il est essentiel de l'alimenter avec suffisamment de data de qualité. Aujourd'hui, les parcours des consommateurs sont longs, complexes et non linéaires. Il est donc essentiel de relier tous les points de contact, événements et interactions de vos utilisateurs dans votre outil d'attribution. Mesurer les canaux en silos est inefficace et vous empêchera d'obtenir une vision holistique du parcours de votre consommateur à travers toutes ses interactions.
Data convient aux outils d'attribution :
- Médias et sur place data, Les informations sur l'utilisation de l'Internet, telles que les balises de suivi insérées dans les publicités, peuvent être utiles, Module de suivi Urchin (UTM) (à partir de l'URL d'une page d'atterrissage publicitaire), les pixels du site web (qui suivent le comportement de l'utilisateur sur le site) et les kits de développement de logiciels mobiles (SDK - qui mesurent les événements dans l'application).
- CRM et hors ligne data, intégrer les conversions en magasin et les événements hors ligne tels que les appels téléphoniques et les visites de magasins.
- Coût data, qui comprend tout, des événements médiatiques en ligne (tels que les impressions, les clics et les vues) aux événements hors ligne (tels que les visites et les achats).
Étape #2. Assurer la qualité et la cohérence de data
Après avoir collecté votre data, il est essentiel de le garder propre. Comme nous le rappellent souvent les scientifiques de data : Les déchets entrent, les déchets sortent. Les meilleures pratiques sont les suivantes :
- Créer des conventions de dénomination cohérentes
Toutes les informations affichées dans votre reports d'attribution proviendront des différentes data sources mentionnées ci-dessus. Il est donc essentiel de veiller à ce que les conventions de dénomination soient cohérentes d'un outil à l'autre, de réconcilier les segments, les événements, les placements et les formats ainsi que d'obtenir une vue dédupliquée et holistique de l'ensemble des interactions. - Attribution de catégories pertinentes
Le regroupement des canaux est un processus basé sur des règles qui permet de classer les sources de trafic dans différentes catégories telles que ‘payant’, ‘organique’ et ‘direct’. Les outils d'attribution vous permettent d'accéder au reports de regroupement des canaux par défaut et de créer vos propres vues et/ou d'accéder au reports détaillé pour réorganiser vos groupes selon vos besoins. Les sources non pertinentes peuvent donc être supprimées afin d'éviter tout biais dans votre reports. - Maintien de l'assurance qualité
Comme pour toute industrialisation de flux data (dans notre cas coût, CRM et/ou data hors ligne), vous devez vous assurer que des contrôles d'assurance qualité sont mis en œuvre pour déclencher des alertes en cas de dégradation des transferts data. Les outils d'attribution proposent souvent des diagnostics intégrés qui vérifient en permanence la bonne intégration.
Étape #3. Modèle réussi
Une fois que tous vos data sont collectés et mis en correspondance, il est temps d'attribuer un poids dans la conversion à chacun des points de contact avec lesquels vos utilisateurs ont interagi. L'attribution d'un poids suivra un modèle spécifique pour expliquer quels facteurs clés ont conduit l'utilisateur vers la conversion.
Il existe deux modèles :
- Modèles basés sur des règles ou heuristiques suivent une approche descendante dans laquelle vous décidez quelle position du parcours a le plus grand impact sur la conversion finale. Ils constituent souvent la première étape de l'attribution basée sur des hypothèses commerciales, car ils nécessitent peu de configuration et sont transparents. Ils sont souvent utilisés pour commencer à construire une base de performance historique et améliorer l'optimisation des campagnes à canal unique.
- Modèles pilotés par Data suivent les algorithmes scientifiques du data qui attribuent les crédits sur la base de la valeur incrémentale estimée. Cette approche ascendante tend à être plus proche de la réalité car le data identifie le poids des canaux dans la conversion finale, indépendamment de leur position dans le parcours du consommateur.
Trouver le meilleur modèle d'attribution, le plus précis possible, peut avoir un impact considérable sur l'efficacité du budget. Pour trouver le modèle qui vous convient, essayez d'effectuer un conversion lift pour identifier les conversions incrémentales liées à un canal spécifique. En outre, testez plusieurs modèles d'attribution et fenêtres de rétroaction, et comparez la combinaison qui se rapproche le plus des résultats de l'ascension des conversions.
Étape #4. Améliorer l'analyse
Une fois que votre (vos) activation(s) est (sont) en cours et que vous avez pu collecter suffisamment de data, vous pouvez activer les premières connaissances et les premiers apprentissages. Avant de concevoir votre stratégie de campagne, réfléchissez à ce que vous voulez apprendre et identifiez comment vous allez le mesurer (quelle méthodologie allez-vous utiliser ? Quels indicateurs clés de performance ? Avez-vous besoin de groupes de contrôle ? etc.).
Si vous utilisez des outils d'attribution de plateformes, les capacités de reporting natives vous permettront d'obtenir des connaissances avancées et de répondre à des questions telles que : Quels sont les chemins de conversion les plus fréquents et les plus efficaces pour les consommateurs ? Quels sont les canaux les plus utilisés et dans quel ordre ? Et quels canaux ont le plus d'impact sur la conversion finale ?
Vous pouvez sélectionner et jouer avec de nombreuses variables telles que la fenêtre de rétroaction, le modèle d'attribution et l'ICP de conversion. Les vues personnalisées vous permettront de décomposer votre reports par campagne, audience ou annonce.
Étape #5. Allez plus loin avec les exportations brutes data et les tableaux de bord
Si le reporting natif des outils d'attribution ne répond pas à vos attentes, des outils tels que Data Studio, Tableau et Klipfolio vous permettront d'accéder à vos attributions data par extraction de fichiers ou par le biais d'API dédiées.
Cela vous permettra de retraiter et de transformer le data pour créer vos propres indicateurs de performance clés (s'ils ne sont pas disponibles dans les solutions natives), et de relier le data à des outils de visualisation spécifiques pour créer votre propre ventilation et concevoir vos propres vues et graphiques pour l'analyse.
Le plus souvent, les data accessibles seront des data agrégées correspondant à la taxonomie prédéfinie. Pour accéder aux data bruts les plus détaillés, vous devrez activer les liens et utiliser des outils spécifiques tels que Ads Data Hub pour Google data et Advanced Analytics pour Facebook.
Biais et pièges
Pour conclure, il est important de comprendre que, quel que soit l'outil data que vous utilisez, aucun outil d'attribution n'est parfait ; vous pouvez trouver des divergences lorsque vous comparez les outils. Les visites sur les pages d'atterrissage et les taux de conversion peuvent être suivis différemment dans différents outils, par exemple en raison d'un suivi des conversions contradictoire entre Facebook et GA, par exemple, ou des cookies. les problèmes de suivi.
Cependant, l'attribution reste le Saint-Graal pour les spécialistes du marketing, et les cinq étapes suivantes vous permettront de configurer vos outils d'attribution de manière à vous donner les meilleures chances de réussite.
