Un modèle d’attribution est une méthode ou une règle utilisée pour répartir la valeur ou le crédit d’une conversion entre les différentes interactions marketing ou points de contact du parcours de conversion d’un utilisateur.
Il est l’instrument central de l’attribution marketing. Deux familles coexistent. Les modèles à règles appliquent une clé de répartition fixée à l’avance. L’attribution au dernier clic accorde tout le crédit à la dernière interaction avant la conversion ; le modèle au premier clic l’accorde à la première. Le modèle linéaire partage le crédit à parts égales. Le modèle dégressif dans le temps donne plus de poids aux contacts proches de la conversion. Le modèle basé sur la position privilégie le premier et le dernier contact, et répartit le reste entre les contacts intermédiaires. Les modèles pilotés par les données estiment la contribution de chaque contact en comparant statistiquement les parcours qui aboutissent à une conversion et ceux qui n’y aboutissent pas. Les modèles qui répartissent le crédit entre plusieurs contacts sont dits multitouch.
Un modèle repose sur quatre éléments : les points de contact retenus (clics, parfois affichages), la fenêtre d’attribution, la conversion et sa valeur, la règle de répartition. La fenêtre d’attribution est la durée pendant laquelle un contact peut être crédité. Son périmètre dépend des données disponibles : l’outil d’une régie publicitaire ne voit en général que les contacts qu’elle a elle-même servis.
Il se distingue du marketing mix modeling, qui estime l’effet des leviers à partir de séries agrégées de ventes et d’investissements, médias hors ligne compris. Il se distingue aussi de la mesure d’incrémentalité, qui compare un groupe exposé à un groupe témoin pour isoler l’effet causal d’une action. Le modèle d’attribution sert à comparer les canaux d’acquisition digitale, à répartir les budgets entre eux et à alimenter les stratégies d’enchères automatisées.
Un modèle d’attribution ne mesure pas ce qu’un canal a provoqué. Il répartit des conversions observées selon une convention. Le choix de cette convention modifie pourtant le classement des canaux, donc les budgets. Le dernier clic favorise les leviers proches de l’achat : recherche sur le nom de la marque, reciblage, sites de codes de réduction. Le premier clic favorise les leviers de découverte. Aucun modèle n’est « vrai ». Nous recommandons de traiter chaque modèle comme un point de vue sur les données, à confronter aux autres.
Les outils de mesure publicitaire de Google ont réduit leur offre de modèles à règles. Selon une page d’aide de Google Ads publiée en 2023, ces quatre modèles ne pouvaient plus être choisis pour de nouvelles actions de conversion à partir de juin 2023. Les actions qui les utilisaient ont basculé en septembre 2023 vers le modèle piloté par les données. L’aide de Google Analytics (« Premiers pas avec l’attribution ») indique qu’ils n’y sont plus disponibles depuis novembre 2023. Restent le modèle piloté par les données et deux variantes du dernier clic.
Conséquence pratique : comparer plusieurs modèles à règles demande désormais des calculs propres à l’annonceur. Le modèle piloté par les données d’une régie reste un calcul dont l’annonceur ne maîtrise ni les hypothèses ni le périmètre. Nous recommandons de ne pas en faire le seul juge des budgets confiés à cette même régie.
L’attribution répond à la question : quels contacts ont précédé la vente ? L’incrémentalité répond à une autre : combien de ventes auraient eu lieu sans cette action ? Un test avec groupe ou zone témoin, où une partie de l’audience n’est pas exposée, apporte cette réponse pour un canal et une période. Le marketing mix modeling donne une vue d’ensemble sur des cycles longs, médias hors ligne compris. Nous recommandons d’utiliser ces méthodes pour recaler l’attribution canal par canal, au moins une fois par an pour les principaux postes de dépense.
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Le modèle d’attribution travaille à l’échelle des parcours individuels : il répartit chaque conversion entre les contacts numériques qui l’ont précédée. Le marketing mix modeling travaille sur des données agrégées, semaine par semaine, et estime l’effet de chaque levier sur les ventes, médias hors ligne, prix et saisonnalité compris.
Critère de choix : l’attribution sert au pilotage fin et fréquent des campagnes digitales. Le marketing mix modeling sert aux arbitrages budgétaires annuels entre grands leviers et suppose un long historique de ventes et d’investissements, sur plusieurs cycles saisonniers.
Partez de la longueur de votre cycle d’achat et du rôle de vos canaux. Pour un achat impulsif en une visite, le dernier clic donne une image acceptable. Pour un cycle de plusieurs semaines avec des leviers de découverte, un modèle qui répartit le crédit sur plusieurs contacts est plus fidèle.
Procédez ensuite par étapes. Comparez deux ou trois modèles sur la même période. Repérez les canaux dont le crédit varie le plus. Validez ces canaux par un test d’incrémentalité avant de modifier leur budget.
Par un test d’incrémentalité. Privez une partie de l’audience du canal, par zone géographique, par période ou par tirage au hasard, et comparez ses ventes à celles du groupe exposé. L’écart mesure l’effet propre du canal.
Fixez à l’avance la durée du test, la taille des groupes et l’indicateur suivi, par exemple le chiffre d’affaires ou le retour sur les dépenses publicitaires. Comparez ensuite l’effet mesuré au crédit attribué par le modèle. Un écart important signale un canal surévalué ou sous-évalué par l’attribution.
Parce que chaque plateforme applique son propre modèle à ses propres contacts. Un acheteur qui a cliqué sur une annonce de moteur de recherche puis sur une publicité sociale est compté comme une conversion par chacune. Additionner leurs rapports revient à compter cette vente deux fois.
Retenez une source de référence unique pour le total des conversions, en général votre outil d’analyse d’audience ou votre base de ventes. Rapprochez-la chaque mois des chiffres des plateformes. L’excédent de leur somme sur vos ventes réelles mesure la duplication de conversions.
Oui, pour certains usages. L’attribution au dernier clic reste simple à expliquer, stable dans le temps et disponible dans la plupart des outils. Elle convient pour piloter des campagnes de conversion directe sur un cycle d’achat court, ou pour suivre une tendance à méthode constante.
Renoncez-y pour juger les leviers de découverte ou les cycles longs : elle crédite le dernier contact et ignore ceux qui ont créé la demande. Dans ce cas, comparez-la à un modèle qui répartit le crédit et vérifiez les écarts importants par un test avec groupe témoin.
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