5 raisons de passer vers un modèle d’attribution multi-touch (MTA)

Instinctivement, nous savons que les modèles d’attribution multi-touch (MTA) sont meilleurs que les classiques modèles Single Touch Attribution (STA) qui attribue 100% des conversion à la première touche ou à la dernière touche, mais quels sont objectivement les 5 principaux avantages de l’attribution multi-touch?

Contexte

l’attribution marketing a pour objectif d’analyser les parcours qui mènent à la conversion afin de vous aider à comprendre lesquelles de vos initiatives marketing permettent à vos clients d’avancer dans le tunnel de conversion. 

Avec en moyenne 18 points de contact avant la conversion, les parcours clients se complexifient et les modèles d’attribution Single Touch (STA) qui attribuent 100% de la conversion au premier ou au dernier clic apportent une analyse biaisée. 

Les modèles STA sont simple à comprendre et facile à mettre en place mais ils ne permettent pas de savoir quelles initiatives marketing contribuent à faire avancer le clients dans son parcours avant de réellement passer à l’action.

Quelles sont donc les 5 grandes améliorations du modèle multi-touch par rapport au modèle single touch du premier clic ou du dernier clic traditionnel?

1. Le modèle attribution multi-touch est plus réaliste

Le modèle multi-touch se rapproche plus de la réalité et de la complexité du parcours client. Quelle est l’importance des annonces reciblage (retargeting) sur lesquelles le client n’a pas cliqué? Un modèle multi-touch est capable de mettre en valeur toutes les touches entre le premier clic et le dernier clic et calculer la contribution de chacun de ces points.

En suivant chaque parcours, on arrive à comprendre l’impact, par exemple, d’une bannière vue, mais non cliquée. C’est le genre de contribution qui est totalement supprimée dans un modèle premier clic ou dernier clic.

Avec un modèle basé sur des règles, un seul point de contact peut se voir attribuer un poids basé sur l’importance relative calculée de ce point de contact, qui est ensuite utilisé pour calculer le résultat final de la contribution par touche, ce qui permet une meilleure évaluation des impacts directs et indirects de chaque touche.

2. L’attribution multi-touch est plus flexible

Les parcours clients varient d’une industrie à une une autre mais également en fonction de votre position sur le marché.

Si vous êtes dans un secteur d’activité avec un cycle de ventes long, vos clients ont surement plusieurs interactions avec vous avant de se décider à convertir. Il est possible que la spécificité de votre business implique d’augmenter le poids d’un point de contact particulier, par exemple l’appel au service au client si vous commercialisez des produit très technique. 

Votre secteur d’activité amène peut-être vos clients à faire des recherches en ligne et convertir offline, vos actions digitales sont alors surement sous-évaluées et leur poids dans le modèle d’attribution doit être modifié.

Enfin si vous êtes leader ou challenger sur votre marché vos investissements SEM n’ont pas le même impact et donc le même poids dans votre parcours.

Les modèles d’attribution MTA vous donneront la flexibilité nécessaire pour s’adapter aux spécificités de votre modèle d’affaires. 

3. Attribution des actions à poids variable

Il existe trois principaux modèles d’attribution pondérée, ils permettent de répartir le poids d’une conversion sur plusieurs points de contact selon leur présence dans le parcours. Le modèle linéaire attribue le même poids à chaque touche. Le modèle croissant attribue plus de poids aux touches de fin de parcours. Le modèle parabolique attribue plus de poids au premières et dernières touches et un poids plus faible au contact de milieu de parcours.

Ces modèles couvrent une bonne partie des besoins dans marketeurs pour leurs analyses de performance mais si votre modèle d’affaires est plus spécifique vous pouvez optez pour des modèles MTA personnalisés en attribuant par exemple un poids 4 fois supérieur à la visite de votre force de ventes dans le cas du B2B ou l’utilisation d’un simulateur de silhouette pour l’achat de lunette en ligne. Vous pouvez également faire le choix de réattribuer un poids supérieur à un site de couponing si un code coupon a été utilisé lors de l’achat.

Bref avec les modèles d’attribution MTA, vous pouvez intégrer la complexité de votre parcours client an jouant avec la pondération de certains points de contact.

4. Le MTA est plus agile

Il est difficile de prédire le poids exact qu’un utilisateur attribuera à un point de contact. Cela signifie que les modèles existants sont généralement moins réactifs aux changements de comportement des clients ou à l’introduction de points de contact supplémentaires. Les modèles multi-touch basés sur les données sont plus agiles, capables de réagir en temps réel aux changements de comportement des clients ou à l’introduction de points de contact supplémentaires. En étant plus agiles, les modèles multi-touch peuvent être configurés avec un haut niveau de granularité, ce qui les rend plus efficaces pour gérer un volume élevé de points de contact.

5. Moins de biais

Il vous est surement déjà arrivé d’être prêt.e à passer commande sur un site eCommerce et au moment de valider votre achat en voyant le champ code coupon, vous lancez une recherche Google pour trouver un site de couponing vous permettant d’obtenir un rabais. 

Un tel comportement verra surement le site de couponing rémunéré pour la vente car le modèle d’attribution considère que le client a été référé par lui; pourtant la décision d’achat a été prise en amont. Il est dommage de rémunérer ce levier opportuniste dans le parcours client aux dépends d’une initiative plus contributrice dans le parcours. Grâce au modèle MTA qui vous permettent d’avoir une vision plus réaliste de vos parcours client, vous pouvez corriger ces biais en attribuant par exemple un poids égal ou décroissant à l’ensemble de vos touches marketing. 

Points à retenir

En marketing, nous voulons évaluer la performance de nos investissements. Pour ce faire, nous devons comprendre l’impact des dépenses marketing. Par exemple, est-ce que les annonces sur Facebook contribuent de façon importante au taux de conversion, ou bien est-ce que la dépense n’est pas justifiée par les achats motivés par l’investissement marketing?

L’attribution multi-touch aide les spécialistes du marketing à mieux comprendre le parcours du client et la manière dont chaque point de contact influence son expérience. Contrairement aux modèles d’attribution STA traditionnels, qui mettent l’emphase sur le premier contact, ou qui attribue tout le crédit de la vente à la dernière touche, les modèles multi-touch fournissent une représentation plus précise du parcours du client et donc un meilleur soutien aux décisions pour maximiser la performance des budgets marketing.

Et si nous avions confié cet article à l'intelligence artificielle?

En prenant la décision d'écrire des articles de blog au sujet de notre métier, nous nous sommes posés la question: Avec tous les nouveaux systèmes d'intelligence artificielle qui aujourd'hui sont intégrés aux outils de rédaction de contenu, est-ce qu'il y a encore de la place à la création de contenu par des experts humains sur le sujet du marketing relationnel?

Nous avons voulu comparer notre savoir-faire aux pouvoirs de recherche et rédaction d'un engin évolué d'intelligence artificielle et lui poser exactement la même question.

Voici donc la version alternative de notre article, écrite par ChatGPT:

5 raisons de passer vers une attribution multi-touch comme modèle de calcul du retour sur investissement marketing

Par: ChatGPT OpenAI

  1. 1. L’attribution multi-touch permet de mieux comprendre le parcours d’achat des clients et de voir comment différentes actions marketing contribuent à la conversion.
  2. 2. Elle permet d’attribuer une valeur à chaque étape du parcours d’achat, ce qui peut aider à mieux déterminer où investir les budgets marketing.
  3. 3. Elle peut aider à éviter de sous-estimer le rôle de certaines actions marketing dans la conversion, ce qui peut se produire avec un modèle d’attribution unique.
  4. 4. Elle peut être plus précise que les modèles d’attribution unique, car elle tient compte de plusieurs étapes du parcours d’achat.
  5. 5. Elle peut être utilisée pour optimiser les campagnes marketing en ciblant les étapes du parcours d’achat qui ont le plus grand impact sur la conversion.

Notre article vous a-t-il plu? Et celui crée par l'intelligence artificielle? Avez-vous envie d'en savoir plus?

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