Mathieu Ceccarelli
Expert en acquisition digitale, Freelance.
Depuis plus de 8 ans maintenant, Mathieu aide les acteurs de la French Tech comme Qonto, Cityscoot ou Sendinblue à mettre en place les bonnes pratiques en matière d’acquisition.
Dans cette interview, Mathieu nous partage sa vision sur les enjeux de l’attribution, puis nous partage des conseils précieux pour mettre en place des modèles d’attribution précis.
Sommaire de l’ITW :
Qu’est-ce que l’attribution et quels sont les enjeux ?
Hello Mathieu, merci de nous accorder un peu de ton temps, tu connais très bien cette problématique de l’attribution pour avoir accompagné certains de tes clients, parlons sans les citer de membres du next 40, sur ces sujets, comment définirais-tu l’attribution ?
L’attribution consiste à essayer de donner un poids aux leviers qui ont contribué à la prise de décision d’un individu avant d’acheter. L’enjeu est donc de mesurer l’importance de chaque canal qui a influencé la décision d’achat.
Pour prendre un exemple de la vie réelle, si une personne achète une voiture, on va essayer de comprendre s’il a plus été impacté par une publicité vue sur TF1, un reportage qu’il a pu voir sur Auto moto, … Difficile d’attribuer cette vente à un seul levier car c’est l’ensemble des canaux qui y ont contribué !
« Pour des marques très établies, mesurer l’attribution est assez complexe parce qu’il y a une part importante liée à la notoriété, en réalité les facteurs sont quasiment infinis. »
Pour des marques très établies, mesurer l’attribution est complexe, voire une perte de temps ! Les facteurs à prendre en compte sont quasiment infinis (notoriété,…) et, pour ces marques, se limiter à la construction de modèle d’attribution digitaux ne serait pas pertinent car elles qu’il y a une part importante liée à la notoriété.
En réalité les facteurs sont quasiment infinis, si ces grandes entreprises essaient réellement de construire des modèles d’attribution digitaux, il est fort probable que ces derniers soient erronés, tout simplement parce qu’ils essaient d’analyser un parcours de conversion incomplet (la notoriété ou le bouche-à-oreille sont très difficilement quantifiables!).
Est-ce qu’on arrive à avoir une idée plus précise pour certains types d’entreprises ?
Oui, pour les solutions Saas que je connais bien, on a un peu plus de recul sur la prise de décision classique d’un individu qui veut acheter en ligne.
Pourquoi ? Parce que souvent ces marques ont un historique moins important. Les traces laissées sont plus faibles. Elles ont une grande part de leurs points de contact en digital. Les canaux sont traqués, on peut donc espérer parvenir à mesurer le poids des différents leviers actionnés, même si certaines limites demeurent : il est impossible de tracker deux individus qui parlent d’une solution à un déjeuner !
Qu’est-ce que cela permet de faire, une fois qu’on a ces données ?
Par conséquent, si tu sais ce qui a du poids, tu sais ce qui marche, et si tu sais ce qui marche, tu sais ce qu’il faut travailler, où accentuer ses efforts en recrutant les bonnes personnes ou, au contraire, où il faut les couper.
C’est pour cela que l’attribution est un enjeu stratégique, particulièrement dans le digital donc.
Et d’après ton expérience avec les entreprises que tu as pu accompagner, est-ce que ces acteurs investissent suffisamment d’efforts sur ces enjeux ?
Le mieux est l’ennemi du bien. Beaucoup d’entreprises veulent sortir avec une idée trop précise de leur modèle d’attribution alors qu’encore une fois une part énorme est invisible. Par exemple, lorsque l’on consulte un comparatif en ligne, il est difficile de savoir pourquoi l’individu a retenu A plutôt que B.
« les chiffres fournis par ces plateformes (Facebook et Google Ads) ne reflètent pas exactement votre véritable ROI marketing, et très souvent, ils seront considérablement gonflés… »
D’autre part, les outils qui existent sont trompeurs. Les raisons évoquées précédemment poussent les équipes marketing à faire confiance aux outils des plateformes publicitaires comme Facebook et Google Ads qui fournissent des données préétablies.
Malheureusement les chiffres fournis par ces plateformes ne reflètent pas exactement votre véritable ROI marketing, et très souvent, ils seront considérablement gonflés ou viendront de conversions grâce à la notoriété ou au bouche-à-oreille que travaillent ces marques depuis des années.
Le modèle d’attribution Facebook Ads
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Prendre contact avec CartelisLes limites des modèles d’attribution « classiques »
Pour quelles raisons ces chiffres sont-ils « gonflés » ?
Le problème principal, je l’ai déjà un peu évoqué, c’est que Google part du principe que tout est traqué dans le digital. Or, quand tu regardes ce qui se passe en vrai, en digital, il y a quand même une part non négligeable de hors-ligne.
« Le bouche-à-oreille joue un rôle très important dans le succès de nombreuses entreprises dans le digital qui construisent une traction avec de la viralité organique. »
Le bouche-à-oreille joue un rôle très important dans le succès de nombreuses entreprises dans le digital qui construisent une traction avec de la viralité organique. Ne pas tenir compte de ça, c’est déjà simplifier considérablement cette problématique.
Et si on se cantonne aux canaux digitaux ? Les modèles de Facebook et Google Ads sont-ils fidèles à la réalité ?
L’importance de Facebook et Google dans les parcours d’achat digitaux aujourd’hui est telle, que nous passons presque tous les jours au moins une fois par ces deux plateformes.
Les nombreuses informations collectées par Facebook et Google à chacun de nos passages leur permettent, grâce au remarketing, de venir habilement “se glisser” comme un nouveau point de contact, dans n’importe quel parcours de conversion, puis d’en bénéficier par la suite dans les reporting.
L’idée ici est donc de corriger le poids de Google et Facebook dont l’importance au sein des modèles d’attribution est surévaluée, dans la mesure où ils s’attribuent des conversions parfois plus liées à la notoriété ou au bouche à oreille par exemple.
Comment adopter un modèle d’attribution adapté et performant ?
Donc tu valoriserais plus un modèle « first clic », pour pondérer le poids de ces plateformes ?
L’enjeu quand on fait du marketing est à la fois de convertir des personnes qui connaissent votre marque mais également de toucher des nouvelles personnes.
Le problème des plateformes que sont Facebook et Google est que leurs algorithmes vont avoir tendance à se concentrer sur des audiences “captives”, il y a donc un risque réel de rester en vase clos.
Les plateformes vont orienter votre budget sur des audiences qui connaissent déjà votre marque et qui ont donc une probabilité plus importante de convertir. Cela se fait donc au détriment du nouveau trafic.
C’est là où je trouve le modèle en first clic intéressant car il permet d’évaluer la capacité d’une campagne ou d’une action en ligne à attirer de nouvelles personnes. Valider l’efficacité d’une campagne en first clic, c’est valider une capacité à générer des conversions sur des nouveaux visiteurs.
Très bien, et ce modèle est-il adapté à tous les types d’activités et cycles de vente ?
Le first clic présente l’avantage d’analyser le trafic nouveau opère déjà un premier tri pour identifier la capacité de vos campagnes payantes à générer des conversions.
De plus, la vision « first clic » est super pertinente pour les activités où le délai de conversion entre la découverte et le passage à l’achat est court.
Après, cela ne veut pas dire que ce modèle conviendra à tous les types d’activité.
« La vision « first clic » est super pertinente pour les activités où le laps de temps de conversion entre la découverte et le passage à l’achat est court. »
Plus ce laps de temps est long, plus l’ensemble des canaux actifs vont avoir un impact et moins ce modèle en first clic sera pertinent. Les modèles d’attribution sont vraiment à construire en fonction du parcours client.
Et donc pour les marques dont le cycle de vente est plus long, quelle est ta vision ?
Je pense que le plus important est de définir clairement les objectifs et ce que l’on attend d’une campagne.
Si l’objectif de votre campagne est de développer la notoriété de la marque, il faut accepter que cette donnée est très difficilement quantifiable et qu’il faut donc la “sortir” de votre modèle d’attribution.
Je sais que c’est difficile à entendre pour des équipes marketing souvent très orientées résultats et performance. Il faut accepter qu’il y ait certaines variables que l’on ne peut pas mesurer.
J’imagine que tu me vois venir… quelles sont les solutions afin de construire un modèle d’attribution fidèle à son parcours client ?
Les principaux modèles d’attribution
Quand je vois ces modèles d’attribution supposés être “parfait”, mon sentiment est qu’il s’agit d’une vaste hypocrisie, les modèles linéaires et data driven amènent plutôt à prendre des mauvaises décisions qui servent paradoxalement Google et Facebook !
En suivant cette logique, tu conseilles souvent à tes clients d’arrêter d’utiliser Google Analytics ?
Si, j’utilise Google Analytics mais de façon très pragmatique pour mesurer les performances des campagnes dont j’ai clairement défini en amont les objectifs. Je me pose donc la question : est-ce que j’ai un comportement en ligne avec ce que j’attendais, notamment en analysant le taux de rebond et le nombre de pages vues.
Par exemple, si je fais une campagne sur du nouveau trafic et que j’ai un taux de rebond de 95%, je n’atteins pas mon objectif !
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