Les enjeux digitaux de votre business sont plus cruciaux que jamais ? Très logiquement, vos investissements média et hors média vont croissant et vous vous demandez s’ils sont utilisés à bon escient ? Cet article est fait pour vous !
Ce que je dois comprendre avant de chercher/comparer une solution d’attribution ?
Que vous commenciez à chercher une solution d’attribution ou que vous songiez à changer votre solution actuelle, certains concepts sont fondamentaux dans votre démarche :
I. Le fondement indispensable de toute mesure pertinente des performances de votre mix media : la collecte de vos données
L’importance de l’exhaustivité
Le but premier d’une solution d’attribution est de réconcilier le trafic capté par votre site internet avec les différentes sources ayant générées ce trafic, le tout à un niveau utilisateur. Ceci vous permettra de reconstituer les parcours de vos consommateurs afin d’attribuer une part de la conversion finale plus ou moins importante à chacun des leviers ayant permis une interaction entre vos clients et votre marque. En ce sens, si un point de touche marketing n’est pas pris en compte dans le calcul de l’attribution, cela peut rendre l’outil totalement inutile car les données seront biaisées. Il est donc fondamental de rassembler l’intégralité de vos leviers de communication, média ou hors média, payants ou non payants, dans un plan. Ce dernier constituera la vue macroscopique de votre plan de tracking qui découlera bien entendu de vos groupes de canaux.
L’importance de la granularité
Il est important de rassembler dans son outil d’attribution le niveau de détail le plus fin possible, dans la mesure où toute la pertinence de l’optimisation de vos leviers digitaux en découlera.
La définition claire d’un groupe de canaux constitue une étape utile mais non suffisante à la construction d’une granularité fine dans le tracking centralisé de votre solution d’attribution. La mise en place d’une nomenclature de campagnes commune, autant que faire se peut, à vos différents outils d’achat média, est un excellent moyen de gagner un temps précieux au set up d’un outil d’attribution.
Le constat est le même concernant l’utilisation de vos UTM : veillez à remettre à plat et à uniformiser la nature des informations qui doivent être remontées dans Medium, Source et Campagne.
Les recommandations que vous voulez pouvoir tirer de l’outil d’attribution choisi seront alors bien plus précises.
Vous obtiendrez par exemple la recommandation suivante : “Il convient de modérer les investissements sur les campagnes Facebook Retargeting car les objectifs de CA ne sont pas atteints sur les audiences ciblées” au lieu d’un simple “Le SEA a généré plus de CA que le Social”, cette dernière ne vous permettant pas d’avoir une vision granulaire.
Vous l’aurez compris : la qualité des enseignements que vous pourrez tirer d’un outil d’attribution dépend de la qualité des informations que vous pourrez lui fournir.
Le fonctionnement des modèles
Une fois que toutes les données nécessaires au fonctionnement de l’outil sont trackées et dûment qualifiées, la solution d’attribution peut entrer en jeu : sur la base des chemins de conversions online de vos utilisateurs, elle calcule alors la contribution des leviers sources du trafic dans vos conversions finales. Pour ce faire, elle utilise une méthode donnée : le modèle d’attribution.
1. Les modèles historiques : rule-based
Ceux-ci sont de complexité variable, allant de méthodes simplissimes appelées Single Touch Point à des modèles plus évolués appelés Multi Touch Point. Leur point commun ? Ils sont tous basés sur des règles préétablies à la réalité des parcours de vos utilisateurs, dispensant invariablement les mêmes clés de répartition du taux d’attribution au point de touche ayant généré une conversion.
Pour plus de détails, lire notre article : Tout savoir sur les différents modèles.
2. Les modèles algorithmiques data driven : késako ?
Un algorithme n’est autre qu’un ordonnancement d’actions à mener pour effectuer une tâche donnée. Ici, la tâche en question est l’attribution de la part de la contribution de chaque point de touche du parcours utilisateur, dans la conversion finale.
Le terme data-driven, quant à lui, désigne la nature des variables qui nourrissent l’algorithme, basées sur les comportements utilisateurs : clics, vues, temps passé sur site, nombre de pages visitées, etc. Vous l’aurez compris, il s’agit bien de l’objectivité des parcours utilisateurs, et non de chiffres issus d’approximations ou encore de généralités.
Contrairement aux modèles rule-based, un modèle algorithmique permet de tenir compte des variations pouvant survenir au sein d’un mix média. Par exemple, là où un modèle statique en U déterminera invariablement un taux d’attribution fort aux points de touche initiateurs et finisseurs des parcours de conversion, un modèle algorithmique déterminera de manière dynamique que les taux d’attribution les plus importants reviennent de droit aux points de touche les plus souvent présents dans les parcours convertissant, et ce quel que soit leur ordonnancement dans lesdits chemins.
Deuxième exemple : un modèle custom peut-être très pertinent à l’utilisation sur une période donnée, mais ne va pas s’adapter automatiquement aux variations d’investissements par levier, ou encore à un nouveau levier activé. Un modèle algorithmique s’adaptera à la nouvelle donne instantanément sans besoin de nouveau paramétrage.
👉 Découvrez l’algorithme d’attribution data driven Wizaly.
II. Que dois-je attendre de ma solution d’attribution ?
Reconstituer les parcours utilisateurs
1. Une vision post clic et post view exhaustive
Le tracking des comportements actifs par le clic est fondamental, mais ne reflète qu’une partie de l’influence que peuvent avoir des supports d’activation sur l’utilisateur.
C’est le tracking post view qui vient compléter la vision du parcours utilisateur. On le sait, des publicités vues mais non cliquées peuvent jouer un rôle dans la présence de la marque dans l’esprit du consommateur, et à terme dans sa décision d’achat finale. Il est donc essentiel que votre solution d’attribution soit dotée d’une très bonne capacité de mesure post view.
En display, la mesure post view consiste en l’implémentation d’un pixel d’impression ou JavaScript, qui rendra compte de la visualisation effective des bannières, chez Wizaly, nous avons une préférence pour le JavaScript car son niveau de précision est supérieur au pixel.
A présent, soulevons le problème épineux des environnements sociaux : vous le savez sûrement, ceux-ci ne permettent pas l’implémentation d’un tracking post view par des solutions tierces, ce qui leur vaut d’ailleurs l’appellation de Walled Garden dans l’écosystème média. Ils sont donc à priori les seuls à posséder les informations nécessaires à la mesure de l’influence des bannières non cliquées sur les conversions.
C’est pourquoi chez Wizaly, nous avons créé un nouvel algorithme d’attribution basé sur une mesure probabiliste et capable de pallier cette limitation de tracking.
2. Anticiper les limitations externes
Pour réconcilier des points de touche afin de les ordonnancer en chemins, il est nécessaire de reconnaitre l’utilisateur, il est la clé de l’analyse d’attribution. Des acteurs tels que les ad-blockers ou plusieurs navigateurs web, ne rendent pas la tâche aisée et bloque l’accès à certaines informations de tracking essentielles à la réconciliation des parcours utilisateurs. C’est pourquoi votre solution d’attribution se doit d’être réactive afin de faire face aux évolutions et aux actions de restriction de ces acteurs. Chez Wizaly, c’est notamment grâce à la mise en place de mesures First party tracking, que nous vous garantissons l’efficacité maximale de la mesure user-centric.
3. La qualité des recommandations
Collecter correctement la donnée est un pré-requis indispensable mais non suffisant pour tirer le meilleur parti de votre solution d’attribution. La complexité du sujet nécessite un accompagnement méthodologique, que vous devez retrouver à plusieurs niveaux : la visualisation de la donnée, les combinaisons de métriques, la pertinence des ensembles étudiés (groupes de canaux, stratégies de campagnes, périodes, niveau macro ou micro…).
La richesse de la plateforme doit s’en ressentir, ainsi que l’accompagnement humain qui y est attaché, a fortiori la première année, lors du lancement de votre solution, qui est une période clé de montée en compétence pour vos équipes.
La solution doit driver un ensemble d’expertises à s’unir pour tirer le meilleur parti de la donnée marketing dans l’intérêt de l’entreprise au global.
4. La richesse de la donnée additionnelle
Afin de toujours mieux appréhender le comportement des utilisateurs, la réintégration de sources de données autres que les informations provenant du tracking post clic et post view est inévitable.
Le premier exemple est appuyé par la nécessité d’étudier la rentabilité de vos dispositifs : la notion d’investissements média au niveau le plus granulaire possible constitue une donnée de base à réintégrer, idéalement via des connecteurs. Beaucoup de ces connecteurs sont déjà développés avec les régies, aussi la mise en place des récurrences d’envois de la donnée de coûts est logiquement assez simple.
D’autres natures de données sont vivement recommandées afin de mener des analyses toujours plus pertinentes. En effet, la logique de comportement d’un utilisateur ne se limite pas à sa dimension online.
Toute information permettant de réconcilier l’ensemble des éléments allant des formats de communication aux modalités d’achat, est autant de richesse pour le modèle d’attribution.
III. Mise en place de votre outil d’attribution et maintien de la qualité de données : ce qu’il faut savoir
1. Onboarding de la solution : une gestion de projet menée par les équipes de la solution sous votre contrôle
Tous les éléments évoqués sur l’importance de la collecte prennent corps à la mise en place de votre solution d’attribution, d’autant plus lorsque la collecte est effectuée de manière propriétaire, c’est à dire via des tags propriétaires pour le post clic et des pixels/ JavaScripts pour le post view, au lieu d’un plug in à une solution d’analytics existante.
Une fois cette implémentation effectuée, il faut s’assurer que la donnée d’arrivée sur site qui est trackée grâce à cette manœuvre corresponde nominativement avec les campagnes renseignées dans vos différents outils de bidding. Si besoin, demandez à être accompagné dans la révision de ces nomenclatures.
L’achat média étant souvent opéré par des parties tierces chez les annonceurs, votre fournisseur de solution devra également prendre en charge les allers-retours avec vos agences et une fois les nomenclatures validées, leur diffuser un tracking template leur permettant de suivre ces dernières de manière optimisée.
Afin de garantir la durée de vie des cookies dans le temps, il sera de votre ressort de fournir à votre partenaire en attribution un sous-domaine de tracking sur votre site afin que les cookies collectés par la solution soient identifiés comme first party.
2. Le maintien de la qualité de la donnée dans le temps : un enjeu en fil rouge
Un set up de qualité ne doit aucunement dédouaner d’une surveillance régulière du tracking exhaustif, intègre et granulaire de votre trafic sur site et de ses sources. Un mix média est par essence riche et en constante évolution : il convient de s’assurer que chaque nouvelle campagne est correctement renseignée selon les nomenclatures validées, que chaque nouvelle page du site comporte le tag nécessaire à la mesure du comportement sur site, ou encore que chaque nouvelle campagne display comporte bien un pixel/JS permettant de remonter les performances post clic.
Cette vigilance constante nécessite du temps, qui peut être passé côté annonceur ou côté solution, ce qui doit être spécifié dès le début de la collaboration.
En fonction de la récurrence des vérifications jugées pertinentes, un rapport global devra être programmé afin de détecter les éventuels écueils, suite à quoi les différents intermédiaires seront contactés (équipes en charge du datalayer, agences média, équipe IT…).
Challenger une solution d’attribution nécessite une bonne vision d’ensemble de son mix média digital, mais également une rigueur dans le suivi de projet nécessaire tout au long de la collaboration avec cette entité. De par son rôle central, l’outil doit être un véritable tiers de confiance pour l’annonceur et ses partenaires, et pour cela il doit faire preuve d’une rigueur irréprochable dans la véracité des données qu’il collecte et traite. La définition claire d’un porteur de projet côté annonceur présage d’un cadre très profitable au déploiement de l’outil et à son utilisation, qui peut être en mode SaaS ou accompagné par les équipes de la solution.
Les efforts déployés sont largement récompensés par l’obtention d’une vision enfin désilotée des performances de votre mix média, qui constitue à elle seule un gain de productivité des équipes marketing à ne pas négliger, et un pilotage stratégique en connaissance de cause enfin possible.
Enfin, retenez qu’une bonne solution d’attribution n’a pas pour but de diviser comportements online et comportements offline : elle doit vous proposer des réintégrations de données qui vous permettent d’appréhender vos clients et prospects en prenant en compte l’intégralité de leurs actions, pour toujours mieux les comprendre et toujours mieux anticiper l’avenir.
