ATTRIBUTION#2

Série Attribution #2 : Attribution Multi-Touch

Une vision plus réaliste du parcours client

Attribution multi touch

L’attribution marketing est un enjeu central pour les entreprises cherchant à optimiser leurs investissements publicitaires. Dans notre précédent article, nous avons exploré les modèles traditionnels d’attribution, encore largement utilisés malgré leurs limites. Aujourd’hui, nous abordons une approche plus complète et pertinente : l’attribution multi-touch.

Alors que les modèles single-touch créditent un seul contact, tandis que le multi-touch considère toutes les interactions d’un parcours client.

Cette approche répartit mieux la valeur des conversions entre les canaux, offrant une vision plus réaliste de l’impact marketing.

pourquoi l'attribution multi touch

Qu’est-ce que l’attribution multi-touch et comment fonctionne-t-elle ?

L’attribution multi-touch repose sur l’analyse des multiples points de contact qu’un utilisateur traverse avant de convertir. Contrairement aux modèles au dernier ou au premier clic, qui se concentrent sur un seul élément du parcours, cette approche considère chaque interaction comme un contributeur potentiel à la décision finale.

Elle fonctionne en attribuant une valeur relative à chaque point de contact en fonction de son influence sur la conversion. Par exemple, une publicité sur les réseaux sociaux peut générer une première interaction, suivie d’une recherche organique, d’un clic sur un email promotionnel et, enfin, d’une conversion via une annonce Google Ads. Dans un modèle multi-touch, chaque étape de ce parcours recevra une part du crédit de la conversion.

Différences entre les modèles single-touch et multi-touch

Les modèles single-touch, bien que simples à mettre en œuvre, ne reflètent pas la complexité des parcours clients actuels. En revanche, l’attribution multi-touch :

  • Permet une meilleure compréhension des synergies entre les différents canaux.
  • Répartit la valeur de la conversion de manière plus juste en prenant en compte toutes les interactions.
  • Aide les marketeurs à allouer plus efficacement leurs budgets en identifiant les leviers réellement performants.
les défis de l'attribution multi touch

Les défis de mise en place de l’attribution multi-touch

Si cette approche est plus réaliste, elle implique néanmoins des défis à surmonter pour être pleinement efficace.

  • La collecte et la consolidation des données : une attribution multi-touch efficace repose sur une vision complète du parcours client. Cela nécessite d’agréger des données issues de plusieurs sources, comme le CRM, les plateformes publicitaires, les outils analytics et les systèmes de gestion de la relation client.
  • La pondération des points de contact : tous les points de contact n’ont pas le même poids dans la décision d’achat. Par exemple, un premier clic sur une publicité peut être moins décisif qu’une visite sur un comparateur de prix juste avant la conversion. Définir des modèles de pondération pertinents est un enjeu majeur pour éviter de surévaluer ou sous-évaluer certains canaux.

L’intérêt de l’attribution algorithmique pour améliorer la précision des modèles

L’attribution algorithmique permet d’aller plus loin en analysant de manière plus fine le rôle de chaque point de contact. Contrairement aux modèles statiques, elle s’appuie sur des calculs avancés pour identifier les schémas récurrents dans les parcours clients et ajuster dynamiquement la répartition des crédits de conversion.

Grâce à cette approche, il est possible de détecter des corrélations plus subtiles entre les canaux marketing et de mieux comprendre les interactions qui génèrent réellement de la valeur.

Conclusion

L’attribution multi-touch représente une avancée majeure par rapport aux modèles traditionnels, en offrant une compréhension plus fine des interactions marketing et en permettant une meilleure allocation des budgets publicitaires. Toutefois, sa mise en œuvre nécessite une consolidation rigoureuse des données et une méthodologie solide pour assurer une répartition pertinente des contributions.

Dans le prochain article, nous verrons comment l’attribution algorithmique pousse encore plus loin cette approche en intégrant des modèles dynamiques capables d’ajuster en temps réel l’impact de chaque canal marketing.

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