Attribution marketing : décryptez le parcours d’achat de vos clients

« Qu’est-ce qui a poussé vos clients à acheter votre produit ? »

La réponse à cette question peut paraître évidente, mais dès qu’on s’y intéresse de plus près, on comprend vite que c’est loin d’être le cas. Ont-ils décidé d’acheter votre produit après l’avoir vu dans une publication ou une Story Instagram, après l’avoir cherché sur Google, ou en ouvrant un e-mail promotionnel ?

Plus votre activité est importante, plus cela devient difficile à déterminer, car vous devez en plus prendre en compte votre boutique en ligne, vos publications sur les réseaux sociaux, vos campagnes de marketing d’influence, vos interactions hors ligne, et tous les points de contact potentiels. Sans parler de l’évolution du comportement d’achat des consommateurs ces 10 dernières années. À commencer par vous. Prenez un instant pour compter le nombre d’appareils, d’applications et de sites différents que vous utilisez chaque jour, depuis le moment où vous vous réveillez jusqu’au moment où vous vous couchez. Ne vous inquiétez pas, nous aussi, nous avons perdu le compte.

Aujourd’hui, l’attribution marketing est encore largement perfectible, mais pour prendre de meilleures décisions, vous devez apprendre à décrypter le parcours d'achat client. Ainsi, vous pourrez par exemple identifier les canaux qui attirent vos meilleurs clients ou les associations de canaux qui fonctionnent le mieux ensemble.

Sommaire

• Qu’est-ce que l’attribution marketing ?
• Les bases d’un système d’attribution fructueux
• 6 types de modèles d’attribution
• Les différences de modèles d’attribution entre les plateformes

Qu’est-ce que l’attribution marketing ?

L’attribution marketing est censée vous aider à mieux comprendre les différentes interactions et les points de contact entre les clients et votre marque au cours de leur parcours d’achat.

L’attribution marketing vous permet d’identifier les canaux et les campagnes qui participent à un processus de conversion afin de comprendre comment et dans quels domaines investir votre argent et votre temps.

Mais si cela peut sembler simple en théorie, la pratique se révèle bien plus difficile.

Pourquoi l’attribution marketing est-elle de plus en plus complexe ?

Prenez un instant pour analyser votre propre comportement en tant que consommateur.

Si vous avez connu l’époque déjà lointaine où l’iPhone et les tablettes (et même les réseaux sociaux !) n’existaient pas encore, vous vous rappelez peut-être que pour se connecter à Internet, c’était l’ordinateur fixe ou rien. L’attribution était donc relativement simple.

Aujourd’hui en revanche, vous devez prendre en compte les facteurs suivants qui peuvent créer des angles morts importants dans vos rapports et stratégies d’attribution :

• Nous vivons dans un monde multi-appareil. Certaines personnes possèdent plusieurs appareils : smartphone, tablette, ordinateur professionnel, ordinateur personnel, et même des appareils intelligents pour leur maison. Chacun de ces appareils peut générer une visite différente sur votre site alors qu’ils sont liés à la même personne.
• Les règles sur la confidentialité et le suivi des internautes sont de plus en plus strictes. Les appareils et les navigateurs sont désormais plus stricts concernant les données personnelles des internautes qui peuvent être conservées. Avec le RGPD et les questions de confidentialité passées au premier plan, les consommateurs doivent désormais donner leur accord pour être suivis en ligne.
• L’attribution se fait généralement sur la base du clic. Étant donné que la plupart des modèles d’attribution utilisés et des rapports reposent principalement sur le clic et le suivi UTM (comme nous le soulignons par la suite), l’attribution fait l’impasse sur la visualisation des publicités ou les contenus qui n'entraînent pas de clic.

Compte tenu de la multiplication des interaction en ligne et hors ligne, des appareils, des plateformes et des campagnes, l’attribution est de plus en plus complexe.

Cependant, plusieurs stratégies peuvent vous aider à pallier certaines lacunes du paysage de l’attribution actuel.

Les bases d’un bon système d’attribution

Avant de parler du fonctionnement de l’attribution et des différents modèles d’attribution, nous devons clarifier un point :

Aucun modèle d’attribution marketing n’est « exact » à 100 %.

Vous ne comprendrez jamais totalement la façon dont chaque point de contact a pesé dans la conversion finale du client. Tous les modèles d’attribution marketing ne sont qu’une approximation de la réalité.

Mais pour vous approcher de la réalité, vous pouvez :

• 1. Configurer correctement les pixels et le suivi des conversions (avec par exemple le pixel Facebook, le suivi des conversions Google Ads, et les objectifs et événements dans Google Analytics).
• 2. Créer un système efficace de balise et de suivi UTM dédié à la collecte de données claires et complètes concernant le parcours client.
• 3. Comprendre la vision qui se cache derrière les différents modèles d’attribution et la façon dont ils influencent vos décisions marketing.

Parlons d’abord des paramètres UTM (Urchin Tracking Module), un ensemble de balises que vous pouvez trouver dans la seconde partie d’une URL et introduites par « ? » ou « & » (par exemple, www.votreboutique.com?utm_source=facebook&utm_medium=cpc).

L’ajout de balises UTM est un système normalisé de balises couramment utilisé dans le marketing numérique. Vous pouvez les créer facilement à l’aide de l’outil de création d’URL de campagnes de Google ou d’une extension Chrome telle que UTM.io.

Nous recommandons de privilégier l’outil de création d’URL de campagnes de Google car il encode automatiquement les caractères spéciaux tels que les espaces ou les points d’interrogation, qui pourraient rompre votre URL.

Il existe cinq paramètres UTM standard pour qualifier le trafic entrant. Le principe est simple, les outils d’analyse identifient et regroupent ces paramètres, les organisent et les analysent par lots.

Vous pouvez choisir le moment et la façon de les utiliser à la seule condition que vos balises UTM et votre suivi restent cohérents.

• La source de la campagne (utm_source) indique le site ou la source principale où vous placerez le lien. Par exemple, si je mets en avant un lien vers ma boutique dans une biographie Instagram et que je fais du marketing sur les réseaux sociaux, je pourrais créer la balise « utm_source=instagram ».
• Le support de la campagne (utm_medium) décrit l’activité marketing mise en place. Par exemple, si j’utilise un lien pour suivre le trafic provenant d’une campagne Google Ads, je pourrais créer la balise « utm_medium=cpc » pour savoir quand le trafic provient d’une publicité payée au coût par clic.
• Le nom de la campagne (utm_campaign) vous permet d’identifier le trafic attribuable à une campagne spécifique que vous êtes en train de mettre en œuvre, même s’il s’agit de la même source. Par exemple, pour une campagne de recherche sur le nom de votre marque, vous pouvez utiliser « utm_campaign=marque%20recherche%20exacte » (les espaces peuvent être encodés tels que « %20 » pour éviter de rompre l’URL).
• Le terme de la campagne (utm_term) permet de suivre des mots-clés spécifiques que vous ciblez si vous mettez en œuvre une campagne Google Ads.
• Le contenu de la campagne (utm_content) est utile si vous effectuez des tests A/B de vos publicités. Dans ce cas, vous pouvez suivre chaque publicité pour déterminer celle qui a le mieux fonctionné et généré le plus de trafic.

Les paramètres UTM vous aident à identifier les sources de votre trafic pour analyser leurs performances de façon plus spécifique. Mais pour que cela soit efficace, vous devez garder ces éléments en tête :

• Les paramètres UTM sont subjectifs et définis par vous-même. Même s’il existe des pratiques courantes pour nommer vos balises, appliquez celles qui correspondent à vos besoins. Tant que vous restez cohérent et que votre équipe comprend facilement vos balises, tout devrait bien fonctionner.
• Les paramètres UTM sont sensibles à la casse des caractères. Dans Google Analytics, « utm_source=Facebook » et « utm_source=facebook » apparaîtront comme deux sources différentes.
• Gardez un récapitulatif de vos paramètres. Créez un bon système de gestion des paramètres UTM pour que votre équipe et vous connaissiez toujours les paramètres actifs et leur signification lorsque vous les rencontrez.
• Soyez cohérent dans vos balises. Briefez tous les nouveaux membres de votre équipe sur votre système de balises UTM et revérifiez toujours vos paramètres avant de les utiliser.
• Testez vos URL. Il arrive que votre URL finale se rompe. Prenez l’habitude de toujours revérifier vos landing page avant d’investir dans des publicités et d’encoder des caractères spéciaux (vous pouvez aussi utiliser URL Encoder).
• Utilisez un réducteur d’URL lorsque c’est nécessaire. Les paramètres UTM peuvent faire des liens extrêmement longs qui peuvent dissuader l’internaute de cliquer. Si vous affichez vos liens, par exemple dans les biographies des réseaux sociaux ou lors d’un événement, pour suivre le trafic et les ventes, pensez à raccourcir votre URL avec un outil comme bit.ly.

Si vous utilisez bien vos paramètres, vous pourrez segmenter le trafic venant de différentes sources et l’analyser dans Google Analytics et d’autres outils d’analyse.

Retracez le parcours d’un même client sur plusieurs appareils grâce aux ID utilisateur

Bien utilisés, les paramètres UTM sont un excellent outil. Mais par définition, si un même utilisateur visite votre site sur différents appareils, chaque « visite » sera attribuée à un utilisateur et un « parcours » différents.

Par exemple, si une personne visionne une Story Instagram concernant un produit, elle ne l’achètera peut-être pas immédiatement après avoir vu cette Story. Entre temps, elle cherchera peut-être le produit sur son smartphone en rentrant chez elle, puis une nouvelle fois sur sa tablette pour finalement l’acheter depuis une annonce Google Shopping.

Pour contourner ce problème et regrouper toutes les actions d’un même utilisateur, vous devrez activer la fonctionnalité User ID (identifiant utilisateur) dans Google Analytics et intégrer votre CRM.

La fonctionnalité User ID de Google Analytics créé pour chaque utilisateur un identifiant unique (ne permettant pas l’identification de la personne) qui est transmis quel que soit l’appareil duquel proviennent les données. Vous pouvez ensuite utiliser l’ID pour regrouper les interactions d’un même utilisateur sur différents appareils, ainsi que les points de contact en ligne et hors ligne de chaque client.

Le fait de pouvoir regrouper ce qui ressemble à plusieurs parcours d’utilisateurs indépendants sur différents appareils en une série d’interactions entre un même utilisateur et votre marque vous aide à mieux comprendre la façon dont vos clients interagissent avec vous sur différents appareils et dans le cadre de différentes campagnes.

6 types de modèles d’attribution

Il existe six types de modèles d’attribution marketing. Adaptez votre choix en fonction des objectifs de votre activité et de la partie de l’entonnoir de conversion à laquelle vous souhaitez accorder le plus d’importance.

• 1. L’attribution au dernier clic
• 2. L'attribution au premier clic
• 3. L’attribution linéaire
• 4. L’attribution progressive
• 5. L’attribution en U
• 6. L’attribution algorithmique (personnalisée)

Il n’existe pas de bon ou mauvais modèle d’attribution.

Avant toute chose, vous devez comprendre la vision qui se cache derrière chaque modèle d’attribution et quelles sont les interactions auxquelles chaque modèle accorde le plus et le moins d’importance. Il peut être intéressant de passer d’un modèle à l’autre pour observer la façon dont cela change votre perspective de l’influence de vos campagnes sur les conversions.

Pour vous aider à comprendre les principaux modèles d’attribution, voici une courte présentation de chacun d’entre eux. Vous constaterez qu’un même parcours client peut s’interpréter de différentes façons selon le modèle.

1. L’attribution au dernier clic

Le modèle d’attribution au dernier clic est le modèle que l’on rencontre le plus souvent. C’est aussi le modèle par défaut de la plupart des plateformes de marketing. Ce modèle ne prend en compte qu’un seul point de contact mais est utile lorsque vous mettez en œuvre une stratégie pour tenter de convertir votre trafic en clients.

Ce modèle attribue 100 % du crédit de la conversion à la dernière annonce cliquée et au mot-clé correspondant. Dans ce modèle, les campagnes ciblées sur le bas de l’entonnoir de conversion, telles que les campagnes de recherche associée au nom de la marque ou de reciblage, auront plus d’importance tandis que les campagnes de promotion de la marque ou ciblées sur le haut de l’entonnoir de conversion auront une importance moindre, voire nulle.

2. L’attribution au premier clic

Ce modèle ne tient compte que d’un seul point de contact. Il considère que le premier point de contact est le plus important et lui attribue 100 % du crédit de la conversion pour avoir fait entrer les clients dans votre entonnoir de conversion. Ce modèle est pertinent si votre priorité est d’investir dans des campagnes pour générer du trafic et trouver de nouvelles audiences.

Dans ce modèle, tout le crédit de la conversion est attribué à la première annonce cliquée et au mot-clé correspondant. Ainsi, les activités pourtant utiles ciblées sur le bas de l’entonnoir de conversion, comme le reciblage, sont exclues de ce modèle. Cela peut vous inciter à réduire vos investissements dans ces activités et faire diminuer vos conversions et vos recettes globales.

3. L’attribution linéaire

Un modèle d’attribution linéaire distribue le crédit de la conversion en parts égales entre tous les clics du parcours client qui ont conduit à l’achat. Il s’agit de la forme d’attribution la plus simple, prenant en compte plusieurs points de contact. Dans ce modèle, on part du principe que chaque interaction a joué un rôle dans la conversion. En revanche, il ne vous permet pas de savoir quel canal a eu le plus d’impact.

4. L’attribution progressive

Le modèle d’attribution progressive se rapproche du modèle d’attribution au dernier clic. En revanche, il attribue aussi une partie du crédit aux autres interactions qui ont conduit à la conversion, en accordant plus d’importance aux clics les plus proches du moment de la conversion.

5. L’attribution en U

Le modèle d’attribution en U accorde autant d’importance au premier qu’au dernier clic, chacun obtenant 40 % du crédit. Les 20 % restants sont répartis entre les autres clics intervenant entre les deux.

L’idée de ce modèle est que le premier clic et le dernier clic sont les interactions les plus importantes, même si entre ces deux événements, des campagnes ou des points de contact ont aussi pu jouer un rôle important.

6. L’attribution algorithmique

Ce modèle est souvent présenté comme le modèle d’attribution personnalisé. Lorsque vous avez suffisamment de données à votre disposition, vous pouvez laisser un algorithme intelligent déterminer le degré d’importance de chaque point de contact du parcours client.

En théorie, c’est le meilleur modèle. Mais avant, vous devez posséder un historique de données suffisamment fourni pour que l’algorithme puisse déterminer l’importance de chaque point de contact.

Les différences de modèles d’attribution entre les plateformes

Si vous travaillez dans le marketing depuis suffisamment longtemps, vous aurez probablement remarqué que pour un même ensemble de données, selon le rapport que vous observez, différentes plateformes peuvent fournir des valeurs et des attributions différentes concernant les conversions.

De ce fait, lorsque vous regardez directement dans Google Ads, Facebook Ads, Google Analytics, ou même vos rapports Shopify, vous remarquerez peut-être des écarts. Mais alors à qui doit-on se fier ? Techniquement, toutes ces sources sont « exactes ». Elles ont seulement des visions distinctes du marketing. Voici une un aperçu de leur fonctionnement.

Google Ads

Google Ads ne suit que le trafic lié aux annonces Google. Il ne déduplique pas les conversions provenant d’autres campagnes publicitaires réalisées sur différentes plateformes car il ne « voit » pas ces points de contact. Au lieu de ça, Google Ads s’attribuera le crédit pour tout internaute qui interagira avec une campagne Google à n’importe quel moment, même si le même internaute interagit plus tard avec Facebook ou Instagram, un e-mail, ou visite directement votre site et devient client.

Par défaut, la fenêtre d’attribution de Google Ads concerne les actions effectuées jusqu’à 30 jours après un clic sur votre annonce en utilisant le modèle d’attribution au dernier clic.

Facebook Ads

La plateforme publicitaire Facebook ne suit que le trafic et les interactions liés aux annonces Facebook (qui concernent également les sites liés à Facebook comme Instagram).

Cette plateforme ne déduplique pas les données provenant des campagnes publicitaires réalisées sur d’autres plateformes et s’attribue tout le crédit dès qu’un internaute visionne ou clique sur une annonce Facebook pendant une période donnée, même si le même internaute interagit plus tard avec une campagne Google, un e-mail, ou visite directement votre site et devient client.

Par défaut, Facebook utilise le modèle d’attribution au dernier clic avec une fenêtre d’attribution de 24 heures après le visionnage de votre annonce et de 28 jours après le clic sur votre annonce.

Parmi les plateformes publicitaires les plus précises, Facebook Ads est la seule qui s’attribue le crédit des internautes qui « voient » potentiellement une annonce (sans même cliquer dessus) et sont convertis d’une autre façon. Vous avez intérêt à modifier les paramètres et privilégier l’attribution au clic pour faciliter la comparaison de vos résultats entre les plateformes.

Google Analytics

Comme d’autres plateformes de suivi des conversions, Google Analytics observe les actions cliquables sur les différents canaux payants et gratuits. De manière générale, il est possible de configurer les plateformes d’analyse pour les relier à des sources de données externes ou hors ligne, aux ID utilisateur, ou à d’autres sites qui vous appartiennent et qui ne font pas directement partie de votre boutique en ligne.

Google Analytics propose une fonctionnalité d’importation de données. Cette dernière vous permet de télécharger vos données provenant d’autres sources pour les analyser dans Google Analytics. L’ajout de nouvelles sources de données et des ID utilisateur est le moyen idéal de regrouper la majorité des interactions de vos clients sur les différentes plateformes.

Par ailleurs, Google Analytics déduplique les conversions venant des différents canaux et attribue la conversion au dernier point de contact du parcours de conversion, sauf s’il s’agit d’une visite directe sur votre site. Dans ce dernier cas, il attribuera la conversion au dernier point de contact indirect.

Shopify

Shopify suit les actions cliquables sur les différents canaux payants et gratuits. L’analyse de données Shopify déduplique les conversions issues de l’ensemble de vos canaux et attribuera la conversion au dernier point de contact du parcours de conversion, même s’il s’agit d’une visite directe dans votre boutique. Il s’agit de la principale différence entre les modèles d’attribution par défaut de Google Analytics et de Shopify.

L’attribution marketing reste perfectible

La compréhension du paysage de l’attribution des conversions, de ses angles morts, et des différents modèles d’attribution est une bonne première étape vers l’amélioration du suivi de vos conversions, de la précision de vos données client, et une prise de décisions plus intelligente.

Aucun de ces modèles n’est parfait, et l’attribution est de plus en plus difficile. Néanmoins, l’attribution marketing peut fournir des données précieuses sur le contexte et les caractéristiques des interactions entre vos clients et votre marque qui conduisent à l’achat.

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Publié par Maud Leuenberger. Maud est la rédactrice en chef du blog français de Shopify. 

Texte original par Marc Weisinger. Traduction par Nicolas Bruno