Comprendre l’attribution marketing en 2023

L’attribution est l’un des sujets qui revient souvent lorsque l’on parle de conversions et de retour sur investissements publicitaires. Cela s’explique facilement tant l’enjeu est énorme pour les entreprises qui dépensent des budgets sur plusieurs plateformes marketing. Il est important pour elles de connaitre comment se compose le parcours utilisateur afin de bien rationaliser leurs dépenses. Explorons donc ce sujet essentiel dans cet article.

I- Les modèles d’attribution

Si vous travaillez dans un service marketing, vous avez déjà entendu cette question : “quel est le meilleur modèle d’attribution ?”

Réponse : Il n’y en a pas. En effet, pour réaliser une bonne analyse, il faut comparer les différents modèles et voir les canaux qui se détachent et ceux qui sont à la traine sur tous les modèles.

Voici des exemples de modèle d’attribution :

Dernier clic : le plus couramment utilisé. Il attribue la conversion au dernier canal d’acquisition utilisé avant la conversion. Cependant, ce modèle ne tient pas compte des interactions des utilisateurs avec les différents canaux de marketing avant la conversion.
Premier clic : il attribue la conversion au premier point de contact avec le prospect. Ce modèle tient compte des premières impressions et peut aider les entreprises à comprendre quelles sources de marketing sont les plus efficaces pour attirer les prospects.
Linéaire : il attribue une partie de la conversion à chaque source de marketing utilisée avant la conversion.
Algorithmique : méthode avancée qui utilise des algorithmes pour attribuer une valeur à chaque interaction du visiteur avec les différentes sources de marketing. Cela permet aux entreprises de comprendre comment chaque canal marketing contribue à la conversion des prospects en clients.

II- Visualiser son attribution

Beaucoup d’entreprises utilisent un outil de webanalyse pour suivre leur attribution. Il existe notamment Google Analytics qui dans sa version Universal Analytics utilisait comme modèle le dernier clic, alors qu’est désormais utilisé l’algorithme dans GA4.

Pour les entreprises plus matures sur le sujet, il existe des solutions dédiées à l’attribution comme Easyence ou Eulerian. Elles ont cependant un coût plus élevé, même si celui-ci peut s’amortir grâce aux choix réalisés grâces à elles dans les dépenses publicitaires.

Il est également possible de construire son propre modèle d’attribution, en regroupant toutes ses données d’acquisition puis en travaillant son dataset via un langage comme Python.

Nous occultons volontairement l’attribution présentée dans les plateformes marketing (comme Google Ads, Facebook Ads, etc.) qui présente une vue biaisée de la réalité. En effet chaque interaction menant à une conversion, dans la fenêtre de temps définie, sera comptabilisée. Cela signifie qu’en additionnant les ventes issues de Google et Facebook, vous obtiendrez possiblement un nombre plus élevé que la réalité.

III- Les limites de l’attribution

Qu’importe la solution retenue, il sera impossible de déterminer à 100% son attribution, et ce pour plusieurs raisons :

L’attribution post-view : Dans le processus de choix d’un utilisateur, il y a parfois des interactions visuelles qui n’entraineront pas de clics. Si certaines solutions permettent de mesurer ces points de contact cela présentera certaines limites de fiabilité. En effet, il est difficile de mesurer précisément le nombre de fois qu'une annonce a été vue par un utilisateur. De plus cela ne prend pas en compte la durée de la visualisation, de l'intention de l'utilisateur, il est donc difficile d'affirmer qu'une simple vue a eu un impact sur la conversion finale.
Le RGPD : Tous les utilisateurs qui ne donneront pas leur consentement, ne verront pas leurs données et interactions mesurées sur le site. Cela va donc créer une déperdition plus ou moins grande selon le taux d’acceptation.
Les bloqueurs de publicité : Ils sont le cauchemar des marketeurs et plateformes de publicités. Pour autant cela n’est pas un problème insoluble, le tracking server-side pouvant permettre de les contourner.
Les navigateurs modernes : Comme les adblockers, certains navigateurs bloquent et restreignent le tracking. C’est le cas par exemple de Safari, qui vient supprimer les cookies déposés par votre site 24h après la visite d’un utilisateur ayant comme source un domaine de tracking connu (par exemple Google Ads, Meta Ads et tout ce qui contient des paramètres UTM).

IV - L’intérêt du server-side tracking

Si mettre en place une solution de tracking server-side, ne vous permettra pas de résoudre les deux premières limites, elle vous donnerait la possibilité de régler les deux dernières.

En passant par Google Tag Manager Server-Side, vous pouvez contourner les bloqueurs de publicitaire (cela est d’ailleurs facilité par l’usage d’Addingwell comme solution d’hébergement de serveur) mais aussi réécrire vos cookies, et ainsi porter leur durée de vie à celle maximale fixée par le RGPD (13 mois). Réaliser ce paramétrage vous donne la possibilité de suivre un utilisateur dans ces interactions avec votre site dans le temps. Mais cela vous permet également de conserver le choix de consentement d’un utilisateur entre ses visites. Si vous souhaitez implémenter cela dans votre conteneur n’hésitez pas à consulter notre article dédié au sujet.

Vous l’avez compris, l’attribution est un sujet majeur dans le marketing digital. Si la compréhension des enjeux est simple, la partie opérationnelle soulève régulièrement des questions. Quoi qu’il en soit, utiliser une solution de tracking server-side, améliorera la qualité de vos données, notamment si vos conversions sur site nécessitent des délais supérieurs à un jour pour l’utilisateur.