Vers une mesure plus précise…
L’attribution marketing est en constante évolution pour s’adapter aux parcours clients de plus en plus complexes. Après avoir exploré l’attribution multi-touch et ses bénéfices, nous allons maintenant aborder une approche encore plus avancée : l’attribution algorithmique.
Grâce à des modèles dynamiques analysant les interactions marketing, cette approche permet une attribution plus précise des conversions entre canaux.
Qu’est-ce que l’attribution algorithmique ?
L’attribution algorithmique repose sur des modèles d’analyse avancés qui évaluent l’impact réel de chaque canal sur une conversion. Contrairement aux modèles fixes (dernier clic, premier clic, linéaire, etc.), elle utilise des données comportementales et statistiques pour ajuster en temps réel la répartition des crédits.
L’objectif est d’identifier avec précision les combinaisons de canaux et messages influençant le plus le parcours d’achat.
Comment l’attribution algorithmique fonctionne-t-elle ?
L’attribution algorithmique repose sur plusieurs méthodologies, dont les approches probabilistes et déterministes.
- L’approche probabiliste analyse les tendances des comportements utilisateurs et applique des modèles statistiques pour estimer la contribution de chaque canal. Elle s’appuie sur des données issues d’un échantillon significatif pour identifier les schémas d’engagement les plus efficaces.
- L’approche déterministe repose sur des données first-party et un suivi direct des interactions des utilisateurs identifiés. Elle permet d’obtenir une vision plus précise de l’attribution en reliant des points de contact concrets à une conversion réelle.
En combinant ces deux approches, l’attribution algorithmique peut ajuster dynamiquement la pondération de chaque canal en fonction des performances observées.
Pourquoi adopter l’attribution algorithmique ?
L’attribution algorithmique présente plusieurs avantages majeurs :
- Une répartition dynamique des crédits de conversion. Contrairement aux modèles traditionnels à règles fixes, l’algorithme d’attribution ajuste continuellement la valeur selon les résultats observés.
- Une meilleure adaptation aux parcours omnicanaux. Les consommateurs naviguent aujourd’hui entre plusieurs canaux avant d’effectuer un achat. L’attribution algorithmique permet de prendre en compte ces multiples interactions, qu’elles soient digitales ou physiques.
- Une précision accrue pour l’optimisation des investissements. En identifiant précisément les canaux et formats publicitaires les plus performants, cette approche permet d’affiner la répartition des budgets marketing et d’améliorer le retour sur investissement.
Cas d’application : comment Janneau a optimisé sa stratégie avec l’attribution algorithmique.
Janneau Menuisier Créateur, un réseau spécialisé dans la menuiserie haut de gamme, cherchait à mesurer l’impact de ses campagnes TV segmentées sur le trafic en magasin pour les optimiser.
En intégrant la solution d’attribution oKube, Janneau a pu analyser avec précision l’effet de ses publicités en fonction du taux de répétition et du profil des audiences exposées.
Les résultats obtenus ont permis de :
- Identifier les combinaisons optimales de points de contact ayant généré le plus de visites incrémentales en magasin.
- Optimiser les campagnes en ajustant la fréquence d’exposition des annonces publicitaires pour maximiser leur efficacité.
- Obtenir un uplift de 59 % des visites en magasin, prouvant l’efficacité de cette approche par rapport aux modèles traditionnels.
Pourquoi l’attribution algorithmique est plus adaptée à un environnement omnicanal?
Dans un contexte où les consommateurs interagissent avec plusieurs points de contact avant de convertir, l’attribution algorithmique s’impose comme la méthode la plus efficace pour comprendre ces interactions.
Elle permet notamment de :
- Réconcilier les données online et offline pour mesurer l’impact des campagnes sur les visites en magasin.
- Analyser les effets de synergie entre les canaux (ex. influence d’une publicité TV sur les recherches en ligne et les visites en boutique).
- Piloter les campagnes en temps réel en ajustant la pression publicitaire en fonction des performances observées.
Pour résumer:
L’attribution algorithmique représente une avancée majeure dans la mesure des performances marketing. En offrant une analyse plus fine et en intégrant des modèles dynamiques, elle permet aux annonceurs d’optimiser leurs stratégies avec un niveau de précision inégalé.
Dans le prochain article, nous nous pencherons sur l’attribution omnicanale et la manière dont elle permet de mesurer l’impact du digital sur les visites en magasin, un enjeu clé pour de nombreux retailers.
