Comment utiliser l'attribution algorithmique pour gamifier la conversion et stimuler la croissance de l'entonnoir complet

Comment générer une croissance rentable si vous ne savez pas où allouer votre budget marketing ? Dans le monde de plus en plus fragmenté d'aujourd'hui, où les parcours des acheteurs s'étendent sur plusieurs appareils, canaux et points de contact avant d'aboutir à une conversion, cette question reste plus importante que jamais.

La réponse est l'attribution algorithmique.

Avec la croissance accélérée des nouveaux canaux et technologies numériques, les consommateurs sont devenus plus avertis (avec des durées d'attention de plus en plus courtes). Selon une étude de Cisco, il faut en moyenne à un client 56 points de contact pour effectuer un achat. Pour les spécialistes du marketing qui cherchent à obtenir une image complète des performances, il est maintenant temps de passer à des formes plus complètes de mesure du marketing.

Qu'est-ce qu'un modèle d'attribution algorithmique multi-touch (MTA) ?

L'attribution par simple contact est le modèle de base depuis plusieurs années ; sa facilité d'utilisation et sa popularité découlent de ses liens avec Google Analytics. Cependant, un modèle d'attribution à une seule touche accorde 100 % du crédit de conversion à un seul point de contact sans pouvoir évaluer l'impact de chaque point de contact individuel (et les actions que l'utilisateur a effectuées au cours de cette session) menant à une conversion. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de modèles d'attribution par simple contact :

• Dernière touche : accorde 100 % du crédit au dernier point de contact marketing avant la conversion
• Dernier clic : accorde 100 % du crédit au "dernier clic" avant conversion
• Premier contact : accorde 100 % du crédit au premier point de contact marketing (le canal ou l'activité qui a acquis le client)
• Premier clic : accorde 100 % du crédit au "premier clic"

En bref, cela n'a tout simplement aucun sens d'attribuer aveuglément un crédit à un seul point de contact de conversion sans rime ni raison. Vous investissez probablement déjà vos dollars publicitaires dans différents canaux et campagnes. Alors pourquoi ne pas être ce spécialiste du marketing avant-gardiste et commencer à attribuer un crédit, basé sur les données, à chaque action de l'utilisateur sur la base de sa véritable contribution à la conversion ?

Les modèles MTA algorithmiques sont la nouvelle meilleure pratique pour attribuer le crédit le plus précis et le plus pertinent possible aux points de contact client en élargissant la compréhension des spécialistes du marketing sur la façon dont les différentes interactions de canal ont un impact direct sur les performances marketing. Voici un exemple de ce à quoi pourrait ressembler un parcours client typique :

En mesurant de manière optimale les performances de chaque point de contact (et les actions de l'utilisateur au cours de ces points de contact), le MTA algorithmique s'est avéré bien supérieur aux modèles de premier contact ou de dernier contact.

Pour aller plus loin, l'attribution algorithmique recherche des différences dans la manière dont les clients qui convertissent s'engagent avec le marketing par rapport à ceux qui ne convertissent pas, ce qui permet aux spécialistes du marketing de gamifier objectivement le crédit à ces engagements à forte conversion. Essentiellement, il recherche des modèles entre les audiences rentables par opposition aux audiences non rentables. Lorsqu'il trouve des modèles cohérents dans la séquence des personnes qui se convertissent, il se concentre davantage sur ces modèles.

Éléments clés à prendre en compte pour choisir un modèle d'attribution adapté à votre activité principale

Google Ads et Google Analytics utilisent actuellement une approche basée sur les données (DDA) pour l'attribution multi-touch, qui accorde un crédit pour les conversions en fonction de la façon dont les gens interagissent avec vos différentes publicités et décident de devenir vos clients. Mais vous ne devez pas seulement envisager d'utiliser un DDA ou un modèle MTA tiers, vous devez aller plus loin et ajouter des "conversions logicielles" en tant que points de contact qui alimentent vos plates-formes. Une conversion douce courante serait un client ajoutant au panier, montrant un intérêt démontrable pour votre produit ou vos services. Alors que de nombreux spécialistes du marketing suivent déjà cet événement dans Google Analytics pour aider au remarketing, on pourrait creuser plus profondément en assignant l'abandon du panier comme objectif dans la plate-forme pour suivre où ils perdent des clients. Voici un exemple d'un visiteur interagissant avec plusieurs conversions logicielles avant de finalement effectuer un achat :

Passé 30 secondes sur le site → visité plus de 3 pages de détails de produits → consulté les avis sur les produits sur la page → ajouté au panier → a commencé le paiement → achat

Au lieu d'attribuer 100 % de la valeur au point de contact final (achat), les spécialistes du marketing doivent passer à un modèle MTA algorithmique qui prend en compte les autres conversions logicielles qui existaient dans cette voie de conversion. Certaines métriques et caractéristiques qui sont essentielles au cœur de l'algorithme incluent :

• Considérant tous les canaux de marketing actifs
• La nature du point de contact (par exemple, clic, téléchargement, inscription)
• Le niveau d'engagement des utilisateurs sur le site (par exemple, le temps passé sur la page)
• S'adapter lorsque le mix média évolue

En adoptant cette vue plus globale de vos clients, vous pouvez intégrer ces données dans vos techniques d'enchères automatisées et manuelles et optimiser les campagnes en conséquence. La combinaison du partage de crédit via MTA et de l'attribution de valeurs aux conversions douces via l'attribution algorithmique peut conduire à la gamification ultime du marketing à la performance.

Utilisation d'un modèle MTA algorithmique pour maximiser le retour sur investissement marketing

Bien que le raccourci consiste simplement à utiliser Google Analytics gratuitement et à fonctionner à partir de leur modèle de dernier clic pour déterminer d'où proviennent les conversions, cela ne reflète tout simplement pas fidèlement le parcours client d'aujourd'hui.

Un modèle MTA algorithmique vous permet d'identifier plus que les canaux qui fonctionnent bien à un point de contact donné. La véritable puissance de cette approche réside dans sa capacité à aider les spécialistes du marketing à comprendre comment leurs canaux fonctionnent main dans la main pour déplacer les clients le long de l'entonnoir vers une éventuelle conversion. D'autres avantages incluent :

• Mesure unifiée : meilleures informations sur les efforts de marketing pour une vue holistique et intégrée des engagements des clients
• Optimisation en temps réel : une compréhension granulaire de ce qui fonctionne pour atteindre le bon public au bon moment avec le bon message
• Des investissements plus intelligents : des informations marketing puissantes pour prendre des décisions de dépenses plus intelligentes et obtenir un retour sur investissement (ROI) plus élevé

En termes simples : cela aide les spécialistes du marketing à déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et à consacrer des fonds aux canaux qui offrent le retour sur investissement le plus élevé. Si l'une des situations suivantes s'applique à votre entreprise, vous devez utiliser un MTA algorithmique qualifié :

1. Vous commercialisez via plusieurs canaux et réseaux : l'attribution algorithmique n'aura pas beaucoup de valeur ajoutée à moins que vous ne commercialisiez via plusieurs plates-formes publicitaires. À ce stade, le parcours d'achat de vos clients n'est pas aussi simple, ce qui signifie que vous avez besoin d'un moyen plus sophistiqué d'informer l'allocation budgétaire sur les plates-formes publicitaires.
2. Vous envisagez ou achetez activement des canaux hors ligne : le moment où vous vous engagez dans le marketing hors ligne, comme la presse écrite, les salons professionnels, etc., est le moment où Google Analytics devient inadéquat pour fournir des données pertinentes. Si vous ne pouvez pas mesurer votre marketing hors ligne, vous n'avez aucun moyen de savoir où augmenter ou réduire vos dépenses.
3. Votre équipe s'est fixé des objectifs et des attentes réalistes : les avantages d'un modèle algorithmique se concrétisent rarement du jour au lendemain. Toutes les équipes impliquées doivent comprendre que vous construisez les bases marketing nécessaires pour les deux prochaines années, pas pour demain. Il est probable que pendant les premiers mois, vos campagnes seront diffusées sans aucune optimisation algorithmique afin d'établir une référence de performance de base.
4. Vous devez montrer comment votre marketing produit des résultats : dans un monde idéal, il serait bien de canaliser les dollars de marketing vers tous les canaux possibles. Mais, en réalité, les spécialistes du marketing ont un budget limité et doivent maximiser le retour sur investissement à tous les niveaux. La solution : une stratégie d'attribution algorithmique permet aux équipes marketing d'optimiser leurs campagnes afin de générer plus de revenus pour chaque dollar dépensé et de supprimer les tactiques peu performantes.

Comment choisir le bon logiciel d'attribution qui correspond à vos besoins

L'étape suivante consiste à rechercher un logiciel d'attribution marketing qui vous permettra de mesurer plus que de simples clics, de collecter des conversions à partir de plates-formes individuelles et de les intégrer pour obtenir des données de conversion globales précises. Voici quelques conseils pour commencer :

• Envisagez des outils logiciels qui gèrent et suivent des modèles MTA complexes, tels qu'un tableau de bord d'analyse ou un mécanisme de rapport qui offre à la fois des détails de haut niveau et granulaires sur les performances de chaque canal et point de contact.
• Recherchez des solutions qui offrent la possibilité de voir comment les clients se comportent et interagissent avec votre marque sur plusieurs canaux. Avoir un tableau de bord centralisé fournit les informations précises nécessaires à l'analyse cross-canal.
• Plus important encore, assurez-vous que le système renvoie les données vers les plates-formes. Bien qu'un modèle MTA sophistiqué puisse aider les humains à mieux comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, nous devons également informer les enchères automatisées qui se produisent pendant l'enchère afin de vraiment débloquer les avantages du MTA.

N'oubliez pas que les données en elles-mêmes sont intrinsèquement inutiles ; conduire à des informations exploitables est l'objectif ultime de toute entreprise.

Appliquer et approfondir les connaissances des clients grâce à une optimisation continue

Le MTA algorithmique n'est pas un événement défini et oublié. Afin de libérer tout son potentiel, il est essentiel de tester, d'analyser et d'optimiser en permanence votre modèle pour informer vos efforts de marketing et vous assurer d'atteindre les bons clients au bon moment.

Par exemple, l'identification et le suivi des conversions douces telles que l'abandon de panier peuvent générer des informations cruciales et constituer la première étape d'une optimisation continue.

Le véritable objectif d'une stratégie d'attribution algorithmique est d'aider les spécialistes du marketing à investir dans les expériences dont il est prouvé qu'elles stimulent la croissance. Alors que la réalité est que la plupart des spécialistes du marketing ont tendance à avoir une compréhension incomplète (voire fausse) de ce qui motive leurs consommateurs, cette approche peut les aider à comprendre avec beaucoup plus de certitude le rôle que certaines tactiques de marketing ont sur leurs segments d'audience plus larges.

Les spécialistes du marketing qui réussissent approfondissent constamment leurs connaissances et exploitent les données pour tester les performances. Un cadre de marketing à la performance construit sur une base solide d'apprentissages clés - et alimenté par l'interaction continue des données et de la stratégie - fera des merveilles pour votre marketing, vos relations clients et vos résultats.

Si vous êtes prêt pour une approche plus agile, intentionnelle et intégrée du marketing basé sur les données en 2022, téléchargez dès maintenant le rapport d'enquête complet de Wpromote.