Modèles d’attribution multi-touch

L’attribution au dernier clic accorde 100 % du crédit de la conversion au dernier point de contact marketing avant l’achat, en ignorant complètement toutes les interactions précédentes qui ont influencé la décision du client.

Cela crée un biais systématique en faveur des canaux du bas de l’entonnoir, comme la recherche associée à la marque et le reciblage, et au détriment des canaux du haut de l’entonnoir, comme l’affichage, la notoriété sur les réseaux sociaux et le contenu. Les marques sous-investissent ainsi dans la notoriété et surinvestissent dans les leviers de conversion.

L’attribution au premier clic accorde tout le crédit au premier point de contact avec lequel un client a interagi avant sa conversion, en se concentrant entièrement sur ce qui a suscité la notoriété et la découverte initiales.

Ce modèle est particulièrement utile aux marques qui se concentrent sur l’acquisition, car il permet de comprendre quels canaux présentent la marque aux nouveaux clients. En revanche, il ignore tout ce qui s’est produit entre la découverte et l’achat, ce qui le rend aussi limité que le modèle au dernier clic.

Le modèle d’attribution linéaire répartit équitablement le crédit de la conversion entre tous les points de contact du parcours client : s’il y en a cinq, chacun reçoit 20 % du crédit.

L’attribution linéaire reconnaît que plusieurs canaux contribuent à la conversion et se communique facilement aux parties prenantes, mais sa pondération uniforme ignore les rôles et le poids persuasif différents des points de contact.

Le modèle à décroissance temporelle accorde davantage de crédit aux points de contact qui se sont produits peu avant la conversion, le crédit diminuant de manière exponentielle à mesure que les points de contact sont éloignés dans le temps.

Ce modèle traduit l’idée que les interactions récentes sont davantage liées sur le plan causal à la décision d’achat que les interactions initiales, ce qui le rend utile pour les cycles de vente courts. Pour les cycles de vente B2B longs, il peut toutefois continuer à sous-évaluer la notoriété générée dans le haut de l’entonnoir.

Le modèle d’attribution en U, ou fondé sur la position, attribue 40 % du crédit au premier point de contact, 40 % au point de contact de conversion du prospect, ou au dernier point de contact, et répartit les 20 % restants à parts égales entre les points de contact intermédiaires.

Ce modèle reconnaît l’importance à la fois de l’acquisition, représentée par le premier point de contact, et de la conclusion, représentée par le dernier, tout en accordant une part de crédit aux interactions de maturation. Il est donc populaire auprès des spécialistes du marketing B2B qui s’intéressent à la fois aux canaux d’acquisition et aux canaux de conversion.

Le modèle en W ajoute une troisième position clé au modèle en U : le point de contact de création de l’opportunité, lorsque celle-ci est officiellement ouverte par l’équipe commerciale. Le crédit est réparti à raison de 30/30/30 entre le premier point de contact, celui de la création de l’opportunité et celui de la conclusion, les 10 % restants étant répartis entre tous les autres.

Ce modèle à trois étapes convient particulièrement aux organisations B2B dont le passage du marketing aux ventes comporte des étapes distinctes, ainsi qu’aux comptes nommés où plusieurs interactions marketing ont lieu avant la création officielle d’une opportunité.

L’attribution fondée sur les données, également appelée attribution algorithmique, utilise l’apprentissage automatique pour analyser des milliers de parcours clients réels et attribuer une part du crédit à chaque point de contact selon sa contribution calculée à la probabilité de conversion.

Contrairement aux modèles fondés sur des règles, l’attribution fondée sur les données est dérivée empiriquement de vos propres données : elle apprend quelles séquences de points de contact et quelles combinaisons de canaux sont associées à des taux de conversion plus élevés. Elle nécessite toutefois un volume de conversions suffisant, soit au moins 3 000 conversions par mois, pour être statistiquement fiable.

Utilisez le modèle au dernier clic pour les décisions d’allocation budgétaire liées aux campagnes de conversion. Utilisez le modèle au premier clic pour évaluer les canaux d’acquisition. Utilisez le modèle linéaire ou à décroissance temporelle pour représenter simplement l’entonnoir.

Utilisez le modèle en U ou en W pour les entonnoirs B2B à plusieurs étapes. Utilisez le modèle fondé sur les données comme modèle principal lorsque vous disposez d’un volume de conversions suffisant : c’est celui qui reflète le plus fidèlement la contribution réelle de chaque canal dans l’ensemble des parcours.

GA4 utilise par défaut l’attribution fondée sur les données pour les conversions lorsque suffisamment de données sont disponibles, et revient au modèle au dernier clic lorsque les données sont insuffisantes. Vous pouvez modifier le modèle d’attribution dans Administration > Paramètres d’attribution.

Dans Google Ads, chaque action de conversion peut utiliser son propre modèle d’attribution. Le passage du modèle au dernier clic au modèle fondé sur les données dans Google Ads augmente généralement la valeur déclarée des termes de recherche du haut de l’entonnoir et oriente les enchères intelligentes vers une audience plus large.

Le rapport Comparaison des modèles d’attribution de GA4 vous permet de voir, côte à côte, comment différents modèles d’attribution créditeraient chaque canal, en utilisant les mêmes données historiques de conversion.

Ce rapport est particulièrement utile pour expliquer aux parties prenantes les choix de méthodologie d’attribution et pour quantifier la part de réallocation budgétaire qui serait justifiée en passant du modèle au dernier clic au modèle fondé sur les données.

Une fenêtre de rétrospection d’attribution définit la période passée, à partir d’une conversion, pendant laquelle un modèle d’attribution recherche les points de contact ayant contribué à celle-ci. Les fenêtres courantes sont de 7 jours pour les clics, de 30 jours pour les clics et de 1 jour pour les vues dans le cas de l’attribution après affichage.

Les fenêtres plus courtes sous-estiment les contributions du haut de l’entonnoir et favorisent les canaux utilisés peu avant la conversion. Les fenêtres plus longues peuvent attribuer du crédit à des canaux si éloignés dans le temps que leur influence réelle sur la décision de conversion devient incertaine. Pour choisir la bonne fenêtre, vous devez comprendre la durée réelle de votre cycle d’achat.

Évaluez votre compréhension des modèles d’attribution multi-touch.

Les modèles d’attribution vont des modèles à point de contact unique, comme le premier clic et le dernier clic, aux modèles multi-touch, comme les modèles linéaire, à décroissance temporelle, en U et en W, puis aux modèles algorithmiques, comme le modèle fondé sur les données. Chacun présente des points forts et des cas d’utilisation adaptés différents.

L’attribution fondée sur les données est le modèle le plus précis lorsque vous disposez d’un volume de conversions suffisant. Le rapport de comparaison des modèles de GA4 aide à quantifier l’impact commercial d’une modification de votre méthodologie d’attribution.