Modèles d’attribution marketing – Le guide complet

Les modèles d’attribution servent à optimiser la manière dont vous investissez vos ressources marketing. Ils vous permettent d’estimer au mieux le poids respectif de vos différents canaux marketing dans les conversions que vous enregistrez. Nous allons dans cet article rappeler ce qu’est un modèle d’attribution marketing et ses applications concrètes. Nous passerons ensuite en revue les principaux modèles, standards et avancés, en utilisant des exemples pour rendre les choses plus concrètes.

Qu’est-ce qu’un modèle d’attribution marketing ? [Définition]

Un modèle d’attribution permet d’identifier et de quantifier l’impact de chaque canal (publicité en ligne, e-mail, réseaux sociaux, recherche organique, etc.) dans le parcours de conversion (achat, inscription…) du client. L’objectif est d’optimiser les stratégies marketing en comprenant mieux quelles interactions influencent le plus les décisions finales des consommateurs, ce qui permet ensuite aux entreprises d’allouer leurs ressources de manière plus efficace et d’augmenter le retour sur investissement de leurs campagnes publicitaires.

Prenons l’exemple d’un consommateur qui effectue un achat après avoir vu une publicité sur les réseaux sociaux, cliqué sur un lien dans un e-mail et enfin recherché la marque sur un moteur de recherche. Quel a été le rôle de chacun des canaux dans la décision et l’acte d’achat du consommateur ? Les modèles d’attribution répondent à cette question. Il existe autant de réponses possibles que de modèles d’attribution.

Un modèle d’attribution dit « linéaire » attribuera un tiers du crédit à chacun de ces points de contact. En revanche, un modèle d’attribution en U accordera plus de crédit au premier et au dernier point de contact, en partant de l’hypothèse que le canal initial et le canal final sont plus importants que les canaux intermédiaires. Un modèle d’attribution standard, vous l’aurez compris, est forcément simplificateur.

Le but est de choisir le modèle qui correspond le mieux à votre activité et à vos parcours clients…à moins que vous ne souhaitiez créer un modèle sur-mesure basé sur de la Data Science. N’anticipons pas trop, nous vous présenterons dans quelques minutes les différents modèles standards et les modèles avancés. Avant cela, rappelons les principaux cas d’usage des modèles d’attribution.

8 cas d’usage des modèles d’attribution en marketing

#1 Optimiser les dépenses publicitaires

L’optimisation des dépenses publicitaires est primordiale dans un contexte où les budgets marketing sont scrutés de près pour leur efficacité. Les modèles d’attribution jouent un rôle clé en identifiant les canaux qui contribuent le plus à la conversion, permettant ainsi aux entreprises de réallouer leurs budgets vers ces canaux performants. Par exemple, si un modèle d’attribution révèle que les publicités sur les réseaux sociaux génèrent plus de conversions que les campagnes emails, une entreprise pourrait décider d’augmenter son budget publicitaire sur les réseaux sociaux tout en réduisant les dépenses en email marketing.

#2 Améliorer la stratégie marketing multicanal

Dans un écosystème marketing de plus en plus complexe, comprendre comment différents canaux interagissent pour influencer la décision d’achat d’un client est déterminant. Les modèles d’attribution multicanal permettent de déchiffrer cette interaction en attribuant une valeur à chaque point de contact en fonction de son rôle dans le parcours d’achat.

L’amélioration de la stratégie marketing multicanal passe donc par une compréhension fine de la synergie entre les canaux. En identifiant les combinaisons de canaux les plus efficaces, les entreprises peuvent créer des parcours client plus cohérents et engageants, augmentant ainsi les taux de conversion et améliorant l’expérience client globale.

#3 Analyser les parcours clients

L’analyse du parcours client à travers les modèles d’attribution offre une vision granulaire de la manière dont les consommateurs interagissent avec une marque avant de réaliser un achat. Cette analyse permet d’identifier les séquences d’actions les plus courantes et les points de contact clés qui influencent positivement la décision d’achat. Par exemple, il peut s’avérer que la lecture d’articles de blog est un précurseur commun à l’engagement plus profond, tel que l’inscription à une newsletter ou la participation à un webinaire, qui mène finalement à l’achat.

Comprendre ces parcours permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing, en personnalisant les messages selon les étapes du parcours client et en renforçant les canaux qui jouent un rôle crucial dans la conversion. L’analyse approfondie des parcours peut également révéler des points de friction ou des opportunités manquées, offrant ainsi des insights précieux pour optimiser l’expérience client et augmenter l’efficacité globale des stratégies marketing.

#4 Evaluer l’impact des campagnes marketing

Les modèles d’attribution permettent d’évaluer l’impact spécifique des campagnes marketing sur les conversions et les ventes, en isolant l’effet de chaque campagne des autres activités marketing. Cette évaluation aide à comprendre quelle campagne a contribué le plus au succès et mérite donc une part plus importante du budget.

L’évaluation précise de chaque campagne aide également à identifier les messages ou les offres qui résonnent le mieux auprès de votre cible. En affinant continuellement les campagnes en fonction des résultats d’attribution, vous pouvez améliorer leurs performances marketing, augmenter le retour sur investissement (ROI) et éviter les dépenses inutiles.

#5 Personnaliser les messages marketing

La personnalisation des messages marketing est un autre cas d’usage clé des modèles d’attribution, vous permettant d’adapter votre communication en fonction de l’impact de chaque canal sur le parcours client. En comprenant quelles interactions ont le plus d’influence sur les décisions d’achat, vous pouvez personnaliser vos messages pour chaque étape du parcours et augmenter ainsi la pertinence et l’efficacité de votre communication. Par exemple, si l’attribution révèle que les vidéos tutorielles sont particulièrement efficaces dans les premières phases du parcours d’achat, il est judicieux d’augmenter la production de ce type de contenu pour attirer les prospects.

La personnalisation basée sur l’attribution ne se limite pas au contenu, elle peut également s’étendre au timing et au canal de diffusion, assurant que le bon message atteigne le bon consommateur au bon moment et via le bon canal. Cette approche améliore l’expérience client en rendant la communication plus pertinente et moins intrusive, ce qui peut conduire à une augmentation des taux de conversion et de la fidélité client.

#6 Optimiser le ROI des investissements marketing

L’optimisation du ROI est au cœur des préoccupations des marketeurs, et les modèles d’attribution fournissent des données cruciales pour y parvenir. En attribuant correctement la valeur générée par chaque canal, les entreprises peuvent réallouer leurs investissements marketing vers les canaux les plus performants, maximisant ainsi le retour sur chaque euro dépensé.

L’optimisation du ROI grâce aux modèles d’attribution implique une réévaluation continue des performances des canaux, nécessitant des ajustements stratégiques en temps réel pour s’adapter aux évolutions du marché et aux comportements des consommateurs. Cette approche dynamique assure que les budgets marketing sont investis de manière à maximiser non seulement les conversions et les ventes, mais aussi la valeur à long terme des clients pour l’entreprise.

#7 Prédire les comportements futurs des clients

Les modèles d’attribution jouent un rôle essentiel dans la prévision et la planification stratégique en fournissant des insights basés sur les performances historiques des différents canaux marketing. Ces données permettent aux entreprises de prédire avec une certaine précision l’impact futur de leurs stratégies marketing sur les ventes et les conversions. En analysant les tendances de l’attribution des conversions au cours de l’année précédente, votre entreprise peut identifier les périodes où certaines campagnes ont été particulièrement efficaces et planifier à l’avance pour capitaliser sur ces tendances saisonnières.

La planification stratégique s’appuie sur ces insights pour allouer de manière optimale les ressources aux campagnes et aux canaux avec le meilleur retour sur investissement prévu. Cela permet non seulement d’améliorer l’efficacité des campagnes futures mais aussi d’anticiper les changements dans le comportement des consommateurs et dans le paysage concurrentiel, en ajustant les stratégies marketing pour maintenir ou accroître l’avantage compétitif.

#8 Augmenter le taux de rétention client

La compréhension des parcours qui mènent à la fidélisation des clients versus ceux qui conduisent à l’attrition est déterminante pour améliorer la rétention et la valeur à vie du client. Les modèles d’attribution peuvent révéler les séquences d’interactions qui prédisposent les clients à rester fidèles à une marque, permettant ainsi aux entreprises de renforcer ces parcours positifs.

En se concentrant sur l’amélioration de ces expériences et interactions clés, les entreprises peuvent développer des stratégies ciblées pour augmenter la satisfaction et la fidélisation des clients, tout en identifiant les points de friction qui mènent à l’attrition pour les adresser efficacement. Cette approche ciblée aide non seulement à réduire le taux d’attrition mais également à maximiser la valeur à long terme de chaque client, contribuant ainsi à une croissance durable de l’entreprise.

Présentation des principaux modèles d’attribution standards

#1 Modèle d’attribution au dernier clic

Le modèle d’attribution en dernier clic est l’un des plus simples et des plus utilisés dans l’analyse de l’efficacité marketing. Il attribue tout le crédit de la conversion au dernier point de contact qu’a eu le consommateur avant de réaliser l’achat ou de convertir. Ce modèle est basé sur l’hypothèse que le dernier clic est le plus déterminant dans la décision d’achat du client, ce qui simplifie l’analyse mais peut négliger l’importance des interactions précédentes dans le parcours d’achat.

Ce modèle est recommandé pour les stratégies marketing axées sur la conversion immédiate, où l’objectif principal est d’identifier le canal qui déclenche l’achat final.

Exemple : Un client a vu une publicité sur Facebook, a ensuite cliqué sur un lien dans un e-mail marketing et enfin a effectué une recherche Google pour accéder au site web et faire un achat. Selon le modèle d’attribution en dernier clic, tout le crédit pour cette vente est attribué à la recherche Google, ignorants les rôles joués par la publicité sur Facebook et l’e-mail marketing.

#2 Modèle d’attribution au premier clic

Le modèle d’attribution au premier clic donne tout le crédit de la conversion au premier point de contact qu’a eu le consommateur avec la marque. Ce modèle est fondé sur l’idée que c’est la première interaction qui a initié le parcours d’achat et, par conséquent, elle est jugée comme ayant l’impact le plus significatif sur la décision finale du client. Bien que ce modèle reconnaisse l’importance de susciter l’intérêt initial, il peut sous-évaluer les contributions des interactions subséquentes qui ont poussé le consommateur à convertir.

Ce modèle est recommandé pour évaluer l’efficacité des campagnes de sensibilisation et de découverte, en mettant l’accent sur l’identification du canal qui initie le parcours client.

Exemple : Si un consommateur voit d’abord une publicité sur Facebook, puis clique sur un lien dans un e-mail marketing, et effectue une recherche Google avant de faire un achat, le modèle d’attribution au premier clic attribuera toute la valeur de cette conversion à la publicité sur Facebook.

#3 Modèle d’attribution linéaire

Le modèle d’attribution linéaire répartit le crédit de manière égale entre tous les points de contact le long du parcours d’achat du client. Ce modèle reconnaît que chaque interaction contribue à la décision finale d’achat et cherche à donner une vue d’ensemble équilibrée du parcours client. Il est particulièrement utile pour les marketeurs qui souhaitent valoriser de manière uniforme toutes les étapes de l’entonnoir de conversion, mais il peut manquer de précision dans l’identification des points de contact les plus influents.

Ce modèle convient aux stratégies visant à maintenir une présence constante à chaque étape du parcours client, valorisant chaque interaction de manière égale.

Exemple : Reprenons l’exemple précédent où un client voit une publicité sur Facebook, clique sur un lien dans un e-mail marketing, et effectue une recherche Google avant de réaliser un achat. Dans le cadre du modèle linéaire, chaque point de contact (publicité Facebook, e-mail marketing, recherche Google) recevrait un tiers du crédit pour la conversion.

#4 Modèle d’attribution au dernier clic non direct

Le modèle d’attribution au dernier clic non direct attribue tout le crédit à l’avant-dernier point de contact, en excluant les interactions directes qui peuvent survenir juste avant la conversion. Ce modèle reconnaît l’importance des efforts marketing qui dirigent initialement un client vers la marque, tout en minimisant l’impact des visites directes qui peuvent être moins indicatives des efforts marketing.

Ce modèle est utile pour les campagnes où les interactions directes sont fréquentes mais moins significatives, en se concentrant sur le dernier canal marketing avant l’achat.

Exemple : Si un consommateur visite directement un site web pour effectuer un achat après avoir cliqué sur un lien dans un e-mail marketing et vu une publicité sur Facebook, le modèle attribuerait toute la valeur de cette conversion à l’e-mail marketing, en supposant que la visite directe est moins révélatrice de l’influence marketing.

#5 Modèle d’attribution en forme de U (Modèle d’attribution basé sur la position)

Le modèle d’attribution en forme de U, également connu sous le nom de modèle d’attribution basé sur la position, accorde plus de crédit aux premier et dernier points de contact, avec une répartition moins importante du crédit entre les interactions intermédiaires. Typiquement, 40% du crédit est attribué à chaque extrémité du parcours d’achat (premier et dernier contact), tandis que les 20% restants sont répartis entre les autres points de contact.

Ce modèle est adapté pour les stratégies qui valorisent à la fois l’acquisition de leads et la conversion, en soulignant l’importance des premières et dernières interactions.

Exemple : Dans le parcours d’un client qui voit une publicité sur Facebook, clique sur un lien dans un e-mail marketing, et termine par une recherche Google avant d’acheter, le modèle en forme de U attribuerait 40% du crédit à la publicité sur Facebook, 20% à l’e-mail marketing, et 40% à la recherche Google.

#6 Modèle d’attribution en forme de W

Le modèle d’attribution en forme de W accorde plus de crédit aux points de contact clés du parcours d’achat : l’initiation (premier contact), l’évaluation (point de contact au milieu du parcours) et la décision d’achat (dernier contact). Typiquement, 30% du crédit est attribué à chacun de ces trois moments clés, tandis que les 10% restants sont répartis entre les autres interactions. Ce modèle reconnaît l’importance de l’introduction, de la considération et de la conclusion du parcours d’achat.

Ce modèle est recommandé pour une analyse approfondie des parcours d’achat complexes, en mettant l’accent sur l’acquisition, l’évaluation, et la décision d’achat.

Exemple : Pour un client qui voit une publicité sur Facebook, clique ensuite sur un lien dans un e-mail marketing, visite une page produit à partir d’une publicité display, puis effectue une recherche Google avant d’acheter, le modèle en forme de W attribuerait 30% du crédit à la publicité sur Facebook, 10% à l’e-mail marketing et à la publicité display chacun, et 30% à la recherche Google.

#7 Modèle d’attribution basé sur le temps (Time Decay)

Le modèle d’attribution basé sur le temps attribue plus de crédit aux interactions qui se produisent plus près de la conversion. Le crédit augmente exponentiellement pour les points de contact plus récents, ce qui signifie que les interactions proches de la conversion reçoivent beaucoup plus de crédit que celles au début du parcours d’achat. Ce modèle reflète l’idée que les actions menant directement à la conversion ont un impact plus important sur la décision du client.

Ce modèle est recommandé pour les campagnes où les interactions s’intensifient à mesure que le client se rapproche de la conversion, en reconnaissant l’importance croissante des contacts rapprochés de l’achat.

Exemple : Dans le parcours d’achat d’un client impliquant les mêmes interactions que dans l’exemple précédent, le modèle Time Decay attribuerait le moins de crédit à la publicité sur Facebook, un peu plus au lien dans l’e-mail marketing, encore plus à la publicité display, et le plus de crédit à la recherche Google.

4 exemples de modèles d’attribution marketing avancés

Au-delà des modèles d’attribution standards, qui proposent une vision parfois trop simplifiée du parcours d’achat, les modèles d’attribution avancés se présentent comme une solution plus sophistiquée, exploitant les avancées de la Data Science et de l’algorithmie. Ces approches sur mesure sont conçues pour capturer avec finesse la complexité des interactions, ce qui permet d’offrir une analyse plus réaliste et précise. Si leur mise en place exige un investissement conséquent en termes de ressources, de compétences et de temps, le jeu en vaut la chandelle : elles promettent une compréhension affinée et personnalisée de l’efficacité réelle de vos canaux marketing.

Modèle d’attribution basé sur les chaînes de Markov

Ce modèle utilise les chaînes de Markov pour modéliser le parcours client comme une série d’états (points de contact) avec des probabilités de transition d’un état à l’autre. Il permet d’évaluer la probabilité qu’un point de contact spécifique conduise à une conversion, en tenant compte de la séquence des interactions et de leur influence relative sur le comportement du consommateur.

Le schéma ci-dessus illustre un exemple simplifié d’un modèle d’attribution basé sur les chaînes de Markov. Chaque nœud représente un canal de marketing (publicité sur les réseaux sociaux, e-mail marketing, recherche payante) et la conversion finale. Les flèches indiquent les transitions possibles entre les canaux, avec des probabilités (en pourcentage) qui quantifient la chance de passer d’un canal à l’autre ou d’atteindre directement la conversion.

Ce modèle permet d’analyser comment les interactions à travers différents canaux contribuent à la conversion finale, en attribuant une valeur à chaque canal basée sur son influence réelle dans le parcours d’achat.

Modèle d’attribution avec apprentissage automatique (Machine Learning)

En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les forêts aléatoires, la régression logistique ou les réseaux de neurones, ce modèle analyse les données de parcours client pour identifier les motifs et les poids attribués à chaque interaction. Il adapte dynamiquement les poids en fonction de l’impact réel de chaque point de contact sur la conversion, offrant une personnalisation et une précision accrues.

Modèle d’attribution Shapley Value

Inspiré de la théorie des jeux, le modèle Shapley Value répartit équitablement la valeur de la conversion entre tous les points de contact en fonction de leur contribution unique, en prenant en compte toutes les permutations possibles des parcours client. Cela permet d’évaluer l’impact marginal de chaque canal, en considérant à la fois son effet isolé et en combinaison avec d’autres canaux.

Modèle d’attribution basé sur les graphes

Ce modèle visualise le parcours client comme un réseau de points de contact interconnectés, analysant les chemins et les nœuds pour déterminer l’importance relative de chaque interaction. En appliquant des algorithmes de théorie des graphes, il identifie les points de contact clés qui influencent le plus la décision finale d’achat.

Modèle d’attribution temporelle avancée

Allant au-delà du simple modèle Time Decay, ce modèle utilise des analyses temporelles complexes pour ajuster le poids des interactions en fonction de leur timing par rapport à la conversion. Il peut prendre en compte des facteurs tels que le délai d’effet des campagnes, les saisonnalités, et les tendances du marché pour affiner l’attribution du crédit.

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