Les clients d’aujourd’hui passent facilement d’un appareil à l’autre. Un client peut consulter vos publicités sur les réseaux sociaux sur son smartphone, rechercher des produits sur une tablette et finaliser son achat sur un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable. Ce comportement très fragmenté rend extrêmement difficile pour les spécialistes du marketing de comprendre ce qui stimule réellement l’engagement et les conversions.
L’attribution multi-appareils est conçue pour aider les équipes à comprendre comment les points de contact sur plusieurs appareils contribuent à ces résultats significatifs. Il est important de toujours garder à l’esprit que l’attribution n’est jamais parfaite. Cependant, ce guide complet vous expliquera comment fonctionne le suivi multi-appareils, ce qu’il permet de réaliser et comment les meilleurs spécialistes du marketing l’utilisent de manière responsable. Vous découvrirez également comment les liens de suivi et les codes QR constituent des outils fondamentaux pour observer l’activité des utilisateurs au niveau des liens, et comment Bitly améliore la visibilité de vos efforts marketing sans remplacer vos plateformes d’analyse marketing complètes.
N.B. : les marques et les exemples présentés ci-dessous ont été trouvés lors de nos recherches en ligne pour cet article.
Points à retenir:
- Les utilisateurs passent naturellement d’un appareil à l’autre, c’est pourquoi l’attribution aide les spécialistes du marketing à comprendre le parcours client de manière directionnelle plutôt que d’attribuer un crédit absolu.
- L’appariement déterministe et l’appariement probabiliste présentent chacun des avantages et des inconvénients distincts. La plupart des équipes marketing s’appuient sur plusieurs modèles pour interpréter l’engagement de manière responsable.
- En utilisant systématiquement les analyses de suivi des liens courts et les codes QR dans vos campagnes marketing, vous bénéficiez d’une meilleure visibilité sur la manière dont l’engagement se produit et sur les appareils concernés.
- Les clics et les scans fournissent des signaux d’engagement durables, même si les nouvelles réglementations en matière de confidentialité limitent le suivi au niveau individuel.
- L’attribution multi-appareils offre une valeur optimale lorsqu’elle est appliquée aux questions pertinentes, soutenue par un suivi fiable et interprétée à l’aide d’outils d’analyse plus larges.
Qu’est-ce que l’attribution multi-appareils et pourquoi est-ce important ?
L’attribution multi-appareils est le processus précis qui consiste à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les points de contact marketing sur plusieurs appareils avant de passer à l’action. Cette pratique reflète directement la manière dont les individus se comportent dans la réalité. Cela ne reflète pas seulement la manière dont les systèmes d’analyse préfèrent mesurer le comportement des utilisateurs.
L’attribution à un seul appareil est largement insuffisante dans les environnements marketing modernes. Les clients découvrent, recherchent et reviennent vers votre marque dans des contextes totalement différents. Le suivi multi-appareils améliore en fin de compte votre compréhension globale du parcours utilisateur.
Fonctionnement de l’attribution multi-appareils
L’attribution multi-appareils repose en grande partie sur l’identification des habitudes d’utilisation. Ces modèles indiquent que plusieurs interactions numériques proviennent de la même personne. Le processus de suivi implique généralement une combinaison complexe d’identifiants uniques, de signaux numériques et d’hypothèses algorithmiques.
Correspondance déterministe
La correspondance déterministe base l’attribution sur des identifiants connus et définitifs. Vous pouvez utiliser un identifiant utilisateur spécifique, un compte connecté ou une adresse e-mail pour suivre un client sur une application mobile et un navigateur Web. Cette approche déterministe fournit des données extrêmement précises, mais elle reste limitée en termes d’échelle et de disponibilité globale.
Correspondance probabiliste
La correspondance probabiliste utilise des signaux secondaires pour estimer les connexions entre différents appareils. L’apprentissage automatique et des algorithmes sophistiqués peuvent analyser le type d’appareil, les habitudes de localisation et le comportement général afin de créer des profils d’utilisateurs complets.
Les modèles probabilistes offrent moins de précision que le ciblage déterministe, mais ils peuvent être appliqués de manière beaucoup plus large à l’ensemble de vos campagnes numériques. Il est essentiel de toujours garder à l’esprit la priorité accordée à la confidentialité des consommateurs et à la collecte responsable des données lors du déploiement de ces techniques probabilistes.
Modèles d’attribution multi-appareils courants
Les modèles d’attribution déterminent précisément comment votre plateforme d’analyse attribue le crédit entre les points de contact et les appareils. Les cadres d’attribution multi-touch courants comprennent :
- Modèle de première approche
- Fonctionnement : Attribue 100 % du crédit de conversion à la toute première interaction d’un client avec votre marque, en ignorant tous les points de contact ultérieurs.
- Meilleur pour Comprendre quels canaux marketing sont les plus efficaces pour stimuler la notoriété initiale de la marque et générer des prospects en haut de l’entonnoir.
- Fonctionnement : Attribue 100 % du crédit de conversion à la toute première interaction d’un client avec votre marque, en ignorant tous les points de contact ultérieurs.
- Modèle du dernier clic
- Fonctionnement : Attribue 100 % du crédit de conversion au dernier point de contact avec lequel le client a interagi immédiatement avant la vente ou la conversion.
- Meilleur pour Identifier les facteurs déterminants en fin de parcours et déterminer précisément quelles campagnes aboutissent à la conclusion d’une vente.
- Fonctionnement : Attribue 100 % du crédit de conversion au dernier point de contact avec lequel le client a interagi immédiatement avant la vente ou la conversion.
- Modèle linéaire
- Fonctionnement : Répartit le crédit de conversion de manière égale entre tous les points de contact avec lesquels le client a interagi au cours de son parcours (s’il y a 4 points de contact, chacun reçoit 25 % du crédit).
- Meilleur pour Évaluer l’ensemble du tunnel de conversion de manière holistique, sans privilégier le début ou la fin du parcours.
- Fonctionnement : Répartit le crédit de conversion de manière égale entre tous les points de contact avec lesquels le client a interagi au cours de son parcours (s’il y a 4 points de contact, chacun reçoit 25 % du crédit).
- Modèle basé sur la position (en forme de U)
- Fonctionnement : Attribue la majeure partie du crédit au premier et au dernier point de contact (généralement 40 % au premier point de contact et 40 % au dernier point de contact), tout en répartissant équitablement le crédit restant (20 %) entre tous les points de contact intermédiaires.
- Meilleur pour Les entreprises qui accordent une grande importance à l’acquisition initiale de clients et au déclencheur final de conversion, tout en reconnaissant l’importance des étapes intermédiaires.
- Fonctionnement : Attribue la majeure partie du crédit au premier et au dernier point de contact (généralement 40 % au premier point de contact et 40 % au dernier point de contact), tout en répartissant équitablement le crédit restant (20 %) entre tous les points de contact intermédiaires.
- Modèle de décroissance temporelle
- Fonctionnement : Attribue un crédit croissant aux points de contact à mesure qu’ils se rapprochent dans le temps de l’événement de conversion réel. La première interaction reçoit le moins de crédit, tandis que la dernière interaction reçoit le plus.
- Meilleur pour Les entreprises dont les cycles de vente sont longs et complexes (comme les logiciels B2B) et où les interactions qui ont lieu juste avant l’achat sont généralement celles qui influencent le plus la décision finale.
- Fonctionnement : Attribue un crédit croissant aux points de contact à mesure qu’ils se rapprochent dans le temps de l’événement de conversion réel. La première interaction reçoit le moins de crédit, tandis que la dernière interaction reçoit le plus.
Chaque modèle spécifique interprète différemment les interactions avec les appareils. De nombreuses équipes marketing performantes utilisent plusieurs modèles afin d’obtenir une perspective globale. Ils évitent de se baser sur un seul point de vue isolé pour justifier leurs dépenses publicitaires ou leur ROAS.
Difficultés et limites de l’attribution multi-appareils
Vous rencontrerez inévitablement de nombreux obstacles lors de l’élaboration d’une stratégie marketing avancée. Les lacunes importantes en matière d’identité, les contraintes liées à la confidentialité, les restrictions des plateformes et les données incomplètes rendent l’attribution parfaite totalement impossible. Les modèles d’attribution évaluent uniquement l’influence marketing. Ils ne prouvent en aucun cas un lien de causalité direct. Il est essentiel de définir des attentes réalistes en matière de suivi et d’adopter une interprétation réfléchie de vos données.
Comment la confidentialité influence l’attribution multi-appareils
Les attentes croissantes des consommateurs en matière de confidentialité, les restrictions strictes des navigateurs Web et les changements au niveau des plateformes ont complètement redéfini ce que l’attribution multi-appareils peut réellement accomplir aujourd’hui. La forte réduction des cookies tiers, les autorisations strictes au niveau des appareils et les contraintes de mesure spécifiques aux plateformes rendent l’attribution au niveau de l’utilisateur beaucoup plus difficile sur tous les appareils mobiles.
Les mises à jour importantes effectuées par les géants technologiques tels qu’Apple ont un impact sur les utilisateurs iOS à l’échelle mondiale. Les réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD et le CCPA protègent rigoureusement les données personnelles. Ces changements majeurs dans le secteur concernent tous les spécialistes du marketing, quel que soit leur créneau spécifique ou leur pile technologique.
Les stratégies d’attribution modernes s’appuient de plus en plus sur des données agrégées, anonymisées et directionnelles plutôt que sur des identités d’utilisateurs persistantes. Ce changement significatif ne rend pas l’attribution obsolète. Cela modifie simplement la manière dont vos équipes interprètent et appliquent leurs connaissances en matière de marketing.
Les informations sur l’attribution multitouch issues des scans de codes QR et des données au niveau des liens restent extrêmement fiables dans ces nouveaux environnements soucieux de la confidentialité. Le suivi de l’engagement au niveau de l’interaction aide les équipes à maintenir la visibilité marketing sans avoir recours à des identifiants intrusifs. Vous pouvez garantir la conformité totale de vos campagnes marketing avec les règles de confidentialité tout en continuant à collecter des données exploitables.
Comment le suivi facilite l’attribution multi-appareils
Le suivi cohérent des liens renforce considérablement tous les efforts d’attribution modernes. Les liens et les codes QR avec suivi UTM offrent un moyen fiable et durable d’observer l’engagement sur différents appareils. Ils fonctionnent parfaitement même lorsque l’attribution au niveau de l’identité reste totalement indisponible.
Bitly enregistre les clics et les scans sur tous les appareils, canaux et points d’entrée, mais nous ne suivons pas les conversions numériques, les identités des utilisateurs ou le comportement sur le site web. Vous pouvez facilement connecter vos données Bitly à des outils d’analyse plus complets afin de contextualiser efficacement vos informations d’attribution, en utilisant les intégrations préconfigurées disponibles sur Bitly Marketplace ou une solution personnalisée créée à l’aide de notre API ouverte. Cette combinaison puissante permet de créer des tableaux de bord de reporting robustes, entièrement basés sur des données propriétaires sécurisées.
Quand l’attribution multi-appareils est-elle la plus utile, et quand ne l’est-elle pas ?
L’attribution multi-appareils ne constitue pas une solution obligatoire ou appropriée pour toutes les questions marketing. Il est important d’appliquer les principes d’attribution de manière réfléchie plutôt que de manière universelle à tous les cas d’utilisation. L’attribution multi-appareils s’avère particulièrement utile pour les cycles de réflexion plus longs, les campagnes multicanales et les parcours mixtes en ligne et hors ligne. Il est particulièrement efficace dans les situations complexes où l’engagement intervient bien avant la conversion finale.
Par exemple, un client peut scanner un code QR sur un téléviseur connecté, visiter une boutique en ligne sur son smartphone, puis acheter le produit physique ultérieurement sur un ordinateur portable.
Cependant, des méthodes de mesure plus simples fournissent des informations suffisantes pour de nombreux autres scénarios. Les cycles de décision courts, les campagnes monocanales ou les chemins de conversion clairement définis s’appuient souvent en toute sécurité sur des indicateurs de base pour un seul appareil. Une surattribution excessive ajoute une complexité indésirable sans réellement améliorer votre processus décisionnel.
Par exemple, en fonction de votre processus de vente, il peut être judicieux d’améliorer l’attribution en connectant Bitly à HubSpot, ou cela peut ne pas l’être.
Un suivi cohérent fournit une base de données flexible qui fonctionne parfaitement, que vos équipes utilisent des modèles de mesure légers ou des modèles d’attribution multitouch très avancés. Bitly est un outil innovant qui favorise à la fois la clarté et la restriction des données. Les stratégies d’attribution les plus efficaces alignent la profondeur des mesures sur les besoins réels de l’entreprise plutôt que sur une ambition purement technique.
Établissez une attribution inter-appareils plus claire avec Bitly
L’attribution multi-appareils vise à améliorer la clarté plutôt qu’à éliminer l’incertitude. Comprendre les parcours complexes de vos clients sur différents appareils vous permet de prendre de meilleures décisions en matière de mesure.
Bitly constitue un outil extrêmement pratique au sein de votre écosystème analytique global. Notre plateforme aide les spécialistes du marketing proactifs à suivre de manière cohérente l’engagement sur les liens, les codes QR et les canaux numériques. Vous acquérez la capacité d’optimiser vos dépenses marketing en toute confiance.
Êtes-vous prêt à commencer à suivre le succès de vos campagnes multi-appareils ? Commencez dès aujourd’hui à utiliser Bitly et commencez à mettre en place l’infrastructure nécessaire pour cartographier les multiples récits de vos clients.
FAQ
Qu’est-ce que l’attribution multi-appareils ?
L’attribution multi-appareils est la pratique spécifique qui consiste à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec divers points de contact marketing sur plusieurs appareils avant de passer à l’action. Il aide efficacement les spécialistes du marketing à aller au-delà des simples rapports sur un seul appareil afin de mieux refléter le comportement réel des clients.
En quoi l’attribution multi-appareils diffère-t-elle de l’attribution multicanal ?
L’attribution cross-canal se concentre exclusivement sur les interactions entre différents canaux marketing. L’attribution multi-appareils se concentre strictement sur les interactions entre les appareils. Ces deux concepts se recoupent souvent de manière harmonieuse, car les utilisateurs interagissent avec divers canaux sur plusieurs appareils tout au long de leur parcours.
L’attribution multi-appareils est-elle toujours précise ?
Non. L’attribution multi-appareils repose en grande partie sur les identifiants d’appareils, les adresses IP et les signaux numériques, qui sont incomplets. Il fournit des indications utiles plutôt qu’une certitude absolue. Les spécialistes du marketing doivent interpréter ces données avec attention, en les associant à d’autres outils d’analyse fiables.
Comment Bitly prend-il en charge l’attribution multi-appareils ?
Bitly soutient activement l’attribution multi-appareils en assurant un suivi précis des clics et des scans de codes QR sur tous les appareils et canaux. Ces données granulaires au niveau des liens aident les spécialistes du marketing à comprendre véritablement les modèles d’engagement sans suivre les conversions directes ni l’identité personnelle des utilisateurs.
