Qu’est-ce que l’attribution multi-touch (MTA) ?

L’attribution multi-touch (MTA) collecte des données individuelles au niveau de l’utilisateur pour les médias adressables (traçables) et les événements de conversion afin de déterminer l’impact de chaque événement média sur le chemin de conversion d’un client. Étant donné que l’attribution multi-touch nécessite le suivi et la connexion de tous les médias au niveau de l’utilisateur, elle ne tient pas compte des médias non adressables, tels que la presse, la radio et la télévision traditionnelle (linéaire), qui ne peuvent pas être suivis au niveau individuel.

La mise en œuvre d’un modèle d’attribution multi-touch efficace est un processus complexe et difficile, mais qui peut donner des résultats bien supérieurs au reporting du premier ou du dernier clic, en particulier si le mix média est largement composé de médias adressables.

Comment l’attribution multi-touch est-elle mise en œuvre ?

Le suivi au niveau de l’utilisateur est généralement effectué à l’aide de Google Analytics, d’outils de fournisseurs de suivi de données ou de l’un des nombreux pixels de suivi open-source disponibles. En théorie, les données de suivi sont ensuite utilisées pour créer des chemins de clics détaillés pour l’utilisateur qui indiquent les points de contact avec les médias qu’un client a rencontrés jusqu’à la conversion.

Illustration de l’attribution multi-touch de l’entonnoir marketing, y compris YouTube, Snapchat, Pinterest, Google Search, Facebook et Instagram.

Capturer des données au niveau des impressions et les intégrer dans des modèles d’attribution peut être un défi car de plus en plus d’éditeurs et de plateformes sont devenus des jardins clos et refusent de partager les données des utilisateurs. Les vues d’impression sont une partie importante de l’image globale et ce manque de visibilité a été le plus grand détracteur de l’utilisation de l’ATM. L’accès à ces données critiques sera encore plus restreint avec la récente décision de Google de désactiver les cookies et les nouvelles politiques de confidentialité associées à Apple iOS 14 et à l’attribution Facebook.

Quelle est la différence entre un modèle d’attribution saine et un modèle d’attribution fractionnée ?

Un modèle d’attribution complet attribue tout le crédit à la première ou à la dernière touche. Un modèle d’attribution fractionnée répartit le crédit sur tous les points de contact marketing dans le parcours du consommateur menant à un événement de conversion.

Quels types de modèles d’attribution existe-t-il ?

Les modèles d’attribution multi-touch les plus courants sont les suivants :

Distribution pondérée basée sur des règles – Attribue des pourcentages de pondération au premier contact et au dernier contact, puis le troisième pourcentage à tous les points de contact intermédiaires. (Ex : 60 % pour le premier contact, 30 % pour le dernier contact, 10 % pour les autres). Ce modèle exige de la diligence, un examen continu et des révisions fréquentes des pondérations pour qu’il reste proche d’une version de la vérité.

Algorithmique – Utilise l’apprentissage automatique pour déterminer objectivement l’impact des événements marketing sur le chemin de la conversion. La construction de ce type de modèle prend énormément de temps et demande beaucoup de travail. Il est également entaché de ruptures de données et d’un manque de visibilité des impressions dans de nombreux canaux marketing majeurs.

Distribution égale basée sur des règles – Répartit le crédit de manière égale entre tous les points de contact sur le chemin de la conversion. Bien que beaucoup plus simple à calculer, ce modèle est moins courant et moins précis que les modèles pondérés ou algorithmiques.

Modèle d’attribution Last Touch – Dans le modèle d’attribution au dernier contact, le dernier point de contact reçoit 100 % du crédit pour la conversion des ventes.

 

Modèle d’attribution First Touch – Dans le modèle d’attribution First Touch, le premier point de contact reçoit 100 % du crédit pour la conversion des ventes.

Modèle d’attribution à décroissance temporelle – Dans le modèle d’attribution à décroissance temporelle, les points de contact les plus proches dans le temps de la conversion des ventes reçoivent le plus de crédit. Dans ce cas, les quatre derniers points de contact avant la conversion des ventes reçoivent le plus de crédit, tandis que les autres en reçoivent beaucoup moins.

 

Le MTA peut-il être utilisé pour les prévisions ?

Les modèles MTA estiment la propension à convertir plutôt que la demande et ne sont donc pas directement applicables à la prévision. Bien que les courbes de la demande puissent être déduites des modèles MTA, elles n’ont généralement pas beaucoup de validité au niveau de la campagne et n’informent que les décisions tactiques des sous-canaux sans support de prévision ou de décision stratégique.

Qu’est-ce qu’une plateforme d’attribution ou un fournisseur de solutions d’attribution ?

Plutôt que de s’atteler à l’énorme tâche de construire un système MTA en interne, de nombreuses marques choisissent de mettre en œuvre une plateforme d’attribution, un logiciel de technologie marketing qui capture les événements au niveau de l’utilisateur à travers les canaux marketing et applique un modèle algorithmique pour attribuer le crédit approprié aux points de contact média. Il existe également des fournisseurs de services complets d’attribution multi-touch qui assurent le suivi des événements au niveau de l’utilisateur à travers les éditeurs et les plateformes de médias, appliquent leurs propres modèles d’attribution et fournissent un outil de reporting sur mesure.