Partager la publication "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 multicanal et tend aujourd’hui très fortement vers l’omnicanal.
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 démultiplié.
Il n’est pas toujours facile d’arbitrer les 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.
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. 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 d’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 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 classiques de l’attribution marketing ?
First clic
Le modèle first clic (ou première interaction) affecte 100 % du crédit pour la vente, au point de contact au début du parcours client.
Ce modèle d’acquisition 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.
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, 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.
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 interractions du customer journey. Ce modèle intermédiaire prend bien en compte le multicanal. Cependant, chaque point de contact a la même valeur, sans pondération possible.
Le modèle avec dépréciation dans le temps
Il 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.
Il existe d’autres modèles d’acquisition, comme l’attribution sur la position, qui attribue 40 % à la première interaction et 40 % à la dernière. Les 20 % restants sont répartis entre les interactions intermédiaires…
Vers la construction d’un modèle algorithmique
Pour calculer la meilleure attribution possible, si on travaille uniquement sur du first clic ou du last clic, on n’aura pas de visibilité sur les contributions des différents leviers entre eux. 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. Nous y sommes, il s’agit des modèles d’attribution algorithmique qui deviennent plus fiables de jour en jour. 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.Le modèle algorithmique, une solution d’attribution parfaite ?
Actuellement, il n’est pas possible d’intégrer un nouveau levier, qui n’a pas d’antériorité, dans ce type de modèle algorithmique. Sans recul sur une période de temps, il faut donc avoir recours aux modèles dits « traditionnels ». Comme Le modèle algorithmique fonctionne sur une grande masse de data, il est efficace à condition d’avoir beaucoup de trafic et de conversions. Par ailleurs, le multicanal et l’omnicanal demandent l’analyse de points de contact extrêmement divers et variés. Le mix media combine des éléments qui ont tous leur rôle à jouer dans la transaction finale, mais qui n’ont parfois pas grand-chose en commun. Souvent, seul un cerveau humain peut les relier de façon pertinente et efficiente. L’intervention humaine est encore nécessaire, en complément des nouveaux dispositifs d’IA pour analyser les données dans leur contexte.