Quels modèles d’attribution pour optimiser le ROI en magasin ?

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quels modèles d'attribution marketing

Quels modèles d’attribution marketing pour optimiser le ROI en magasin ?

Depuis le milieu des années 2000, les usages des consommateurs ont considérablement changé, le marketing est devenu totalement omnicanal. Pour analyser efficacement le parcours du consommateur devenu aujourd’hui bien plus complexe, une seule option : l’attribution marketing. Mais alors, l’attribution marketing qu’est-ce que c’est ? Quels modèles d’attribution marketing pour optimiser le ROI en magasin ?

Comment définir l’attribution marketing ?

Dans le domaine du marketing digital, l’attribution marketing désigne un ensemble de solutions, qui permettent, lors du suivi d’un parcours client, de savoir à quel canal, à quel point de contact, attribuer une conversion.

Voici donc une définition simple, pour des modèles variés et complexes.
Avec l’essor du e-commerce et la digitalisation croissante des points de ventes, les frontières entre les ventes en ligne ou en magasin physique s’effacent progressivement.
Le nombre des points de contact avec le client s’est ainsi démultiplié.
Cela ne rend pas toujours facile l’arbitrage des dépenses marketing, entre les différents leviers et supports possibles. Mais la mesure du ROI en point de vente est à la clé des décisions à prendre pour piloter ses campagnes, dans l’objectif de fidéliser et de conquérir de nouveaux clients. Cela passe par une bonne maitrise de l’attribution marketing.

Prenons l’exemple d’Élodie, qui est passionnée par la déco. Elle souhaite repeindre sa commode et consulte son réseau social préféré, à la recherche d’images inspirantes, pour trouver la bonne couleur.
Ensuite, à partir d’une requête dans un moteur de recherche, elle visite la fiche en ligne d’une peinture tendance, à base d’un liant et de pigments naturels. C’est tout ce qu’elle aime.
Plus tard, elle retrouve ce produit sur une bannière en retargeting sur un site d’affiliation et enfin, quelques jours après, sur une publicité DOOH en extérieur. Elle est à nouveau tentée, mais pas encore décidée pour passer à l’acte d’achat. Élodie a encore besoin d’informations. Elle se renseigne, consulte les avis sur ce produit.

Elle s’est par ailleurs abonnée à la newsletter de l’enseigne précédemment visitée, qui lui propose une promo intéressante sur tout le magasin. C’est donc le moment décisif, pour réserver sa peinture. Elle passe la commande depuis son salon. Elle reçoit une alerte SMS sur son smartphone lorsque son achat est disponible dans le point de vente le plus proche. Arrivée sur place, elle va voir des pinceaux, un coupon sur l’utilisation des patines à employer avec sa peinture…, et d’autres produits complémentaires, qu’elle va sans doute acheter…

Dans ces conditions, à quel canal peut-on attribuer la conversion ?
Pour construire une bonne stratégie marketing, on a besoin de déterminer le point de contact qui aura été déterminant pour déclencher la vente. Il n’y a plus qu’un seul et unique déclencheur comme ça pu être le cas auparavant.
Dans un acte d’achat, les leviers interviennent pour éveiller l’intérêt, maintenir l’intérêt et enfin déclencher l’acte d’achat.

Au fil de cet article, nous allons voir quelles sont les méthodologies qui fonctionnent le mieux. Faut-il utiliser des outils classiques ou faire confiance à l’intelligence artificielle, dans un modèle purement algorithmique ? Peut-on se passer de la capacité d’analyse de l’humain ?

Quels sont les modèles d’attribution marketing classiques ?

Tout d’abord, qu’est-ce qu’un modèle d’attribution ? Un modèle d’attribution se définit par la méthodologie que l’on choisit pour répartir la conversion, selon ses objectifs. Par exemple, est-ce que l’on donne la même contribution à tous les leviers marketing ? Est-ce que l’on va attribuer la conversion au levier initiateur, passeur ou convertisseur ? Chaque modèle d’attribution a sa propre méthodo et attribue la conversion selon ses critères.

First clic

Le modèle first clic (ou première interaction) est un modèle d’attribution qui affecte 100 % du crédit pour la vente, au point de contact au début du parcours client.
Ce modèle d’attribution marketing est à réserver aux campagnes de notoriété, pour une marque ou un produit.
Dans notre exemple, Élodie a connu l’existence de la peinture qu’elle voulait, lors d’une requête sur un moteur de recherche. Sans ce premier clic, elle n’aurait pas connu le produit.

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Première interaction

Last clic

Dans un modèle d’acquisition last clic, c’est la dernière interaction qui est privilégiée. Ce dernier canal se voit attribuer 100 % du crédit pour la conversion.
Il est certes légitime que la conversion lui soit attribuée, mais dans ce cas, toutes les étapes en amont sont ignorées, alors qu’elles ont été nécessaires à la vente.
Avec ce modèle d’attribution marketing, on ne cherche plus à mettre en avant les actions de fidélisation par rapport à la marque ou au produit, mais à mettre en valeur la conversion.

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Dernière interaction

Dernier clic indirect

Ce modèle va avoir tendance à ne pas favoriser des accès directs. Le modèle d’attribution Dernier clic indirect ne tient pas compte des accès directs et attribue 100 % de la valeur de la conversion au dernier canal sur lequel le client a cliqué avant de faire un achat ou d’effectuer une conversion.

Il s’agit du modèle par défaut dans Google Analytics. Le fait de ne pas remonter une conversion sur le levier direct s’il y a eu une interaction au préalable avec un autre levier permet de valoriser vos campagnes d’acquisition. Le Direct étant un levier par lequel passent les internautes qui vous connaissent déjà.

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Dernier clic indirect

Dernier clic sur une annonce Google Ads

Ce modèle d’attribution est un modèle Analytics conçu pour et par Google relativement simple. À partir du moment où vous avez un clic sur votre annonce Google Ads, celle-ci va récupérer l’intégralité de la conversion dans l’attribution.

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Dernier clic sur une annonce Google Ads

L’attribution linéaire

Avec le modèle d’attribution linéaire, on sort de l’attribution de conversion à un seul canal.
On va répartir de manière égale, une part de conversion à chacun des interactions du parcours client. Ce modèle intermédiaire prend bien en compte le multicanal. Cependant, chaque point de contact a la même valeur, sans pondération possible.

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Attribution linéaire

Le modèle avec dépréciation et appréciation dans le temps

Le modèle avec dépréciation fonctionne comme l’attribution linéaire, mais avec une pondération : plus on se rapproche de la conversion au fil du parcours client et plus on attribue de crédits aux points de contact. Même chose mais dans le sens contraire pour le modèle avec appréciation dans le temps.

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Attribution avec dépréciation dans le temps

Basé sur la position (ou parabolique)

Comme le dit Google, dans ce modèle d’attribution, 40% du crédit sont affectés à la première et à la dernière interaction, tandis que les 20% restants sont répartis équitablement entre les interactions intermédiaires.

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L’attribution algorithmique

L’attribution algorithmique qui est un modèle data driven, est l’avenir de l’attribution. Pour calculer la meilleure attribution possible, on ne peut travailler uniquement sur du first clic ou du last clic car cela empêche d’avoir de la visibilité sur les contributions des différents leviers. La dynamique d’achat est un tout, où chacune des parties a son rôle à jouer pour la visite en magasin et l’achat. Il est vital de tester de nouveaux dispositifs évolutifs, qui prennent en compte la synergie de fonctionnement des leviers entre eux, permis par l’attribution algorithmique.

Contrairement aux modèles classiques, un modèle algorithmique n’est pas pré établi. Il est évolutif et se construit sur la durée, sur la base de gros volumes de données à traiter. C’est le modèle lui-même qui va établir et personnaliser ses propres règles d’attribution, en fonction de l’analyse de la data fournie. L’intelligence artificielle intervient alors pour laisser le moins de place possible à l’arbitraire des modèles classiques. Cela implique de pouvoir mesurer et analyser dans un temps long, un grand nombre d’interactions. On peut la qualifier d’attribution dite « intelligente »

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Quel outil pour faire de l’attribution marketing ?

L’importance du tiers mesureur

Dans le paysage de l’attribution marketing, on y trouve différents acteurs qui ont, eux aussi, leur méthodologie de prédilection, leurs points de vue. Des régies ou des partenaires avec qui vous pouvez travailler peuvent avoir comme objectif de conversion de tirer la couverture vers eux. Par exemple, un Google Ads, un Kelkoo, un Criteo, un Facebook, vont annoncer des chiffres de conversion plutôt optimistes par rapport à leur plateforme. Les régies sont donc considérées comme à la fois juges et parties, c’est pourquoi de plus en plus de régies et d’agences décident aujourd’hui de faire appel à un tiers mesureur totalement transparent et neutre pour la mesure des campagnes marketing.

La plateforme d’attribution omnicanal oKube est un tiers mesureur idéal car elle se définie comme étant impartiale, transparente, rigoureuse, sécurisée et pertinente.

La mesure des campagnes omnicanal

De plus, pour les marques qui possèdent des points de vente, il va être crucial d’étendre la mesure à leurs campagnes offline & online et à leurs impacts sur la fréquentation et les ventes en magasin. La plateforme oKube permet justement de réconcilier ces données grâce à une technologie propriétaire appelée le Graph ID. Celui-ci permet de retracer le parcours client et ses expositions média en ligne et en extérieur.

Ainsi, vous serez capable de mesurer l’impact de vos campagnes InApp, TV, radio, OOH, SEA, dépliants, emailing, SMS, votre impact SEO etc, d’établir le Mix Marketing le plus efficient grâce à l’attribution algorithmique et de piloter vos investissements en temps réel ! Grâce à sa technologie de data visualisation dernière génération, vous obtiendrez une vision claire et pertinente de l’efficacité de vos campagnes depuis les indicateurs macros à l’analyse ultra fine de chaque profil média :

  • Dashboard Campagne
  • Analyse contribution de chaque levier média
  • Définition des cohortes les plus performantes
  • Analyse predictive de l’efficacité de chaque levier média
  • Analyse prédictive du mix media optimal
  • Analyse détaillée du trafic en point de vente
  • KPIs : CPV, CPVI, chiffre d’affaires généré en magasin…

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Vous souhaitez en savoir plus sur la solution oKube ? Nous sommes à votre écoute.

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