L’un des principaux défis auxquels sont confrontés les professionnels du marketing aujourd’hui est la mise en place de modèles d’attribution précis. Vous devez savoir quels canaux marketing sont les plus efficaces afin d’allouer votre budget de manière optimale, mais il est difficile d’obtenir des données qui reflètent véritablement le parcours client.
Il est frustrant de passer du temps à mettre en place vos modèles d’attribution et à configurer vos tableaux de bord analytiques, pour finalement se rendre compte que les données ne sont pas vraiment révélatrices. Lorsque cela se produit, cela ne signifie pas nécessairement que le modèle d’attribution ou les outils que vous avez choisis posent problème. Il s’agit probablement d’un problème lié aux liens que vous utilisez dans vos campagnes marketing.
De nombreux modèles d’attribution ne fonctionnent pas correctement car les liens partagés via les newsletters, les campagnes sur les réseaux sociaux et les SMS ne comportent pas de paramètres UTM cohérents. Sans ces balises, vous ne pourrez pas savoir d’où provient réellement votre trafic web.
Dans ce guide, nous aborderons les principales stratégies de modélisation d’attribution, les raisons pour lesquelles elles ne fonctionnent pas toujours, et comment vous pouvez résoudre ce problème grâce aux paramètres UTM et à la gestion des liens.
*Les marques et les exemples mentionnés ci-dessous ont été trouvés lors de nos recherches en ligne pour la rédaction de cet article.
Points à retenir:
- La précision d’un modèle d’attribution dépend entièrement de la qualité des données de liens qui l’alimentent, et la plupart des problèmes d’attribution ne sont en réalité que des problèmes de liens déguisés.
- Chaque grand modèle d’attribution repose sur une hypothèse différente quant à la manière dont le mérite doit être réparti ; pour choisir le modèle qui convient, il faut avant tout comprendre à quelle question commerciale vous cherchez réellement à répondre.
- La gouvernance UTM n’est pas une infrastructure facultative ; c’est la condition préalable pour que tout modèle d’attribution puisse produire des données comparables et fiables sur l’ensemble des canaux.
- Les campagnes Bitly, les liens Bitly et les analyses Bitly offrent aux équipes chargées des opérations marketing une plateforme centralisée leur permettant de gérer la création de liens, de garantir la cohérence des paramètres UTM et d’extraire les données relatives aux clics sans devoir compter sur chaque membre de l’équipe pour ajouter correctement les balises à chaque fois.
- L’erreur d’attribution la plus courante n’est pas due à un problème de modélisation. Il s’agit d’un problème d’intégrité des données qu’aucune plateforme d’analyse ne peut résoudre a posteriori.
Ce qu’est réellement la modélisation d’attribution (et ce qu’elle n’est pas)
La modélisation d’attribution consiste à attribuer le mérite des conversions à des actions marketing ou à des points de contact spécifiques. Cela permet aux équipes marketing d’identifier les stratégies qui génèrent le plus de chiffre d’affaires et facilite la prise de décisions fondées sur les données pour les campagnes futures.
Il existe de nombreux modèles d’attribution parmi lesquels choisir, et tous nécessitent des données marketing précises pour fonctionner correctement. Deux équipes peuvent utiliser les mêmes modèles d’attribution marketing, mais obtenir des résultats totalement différents en fonction des données initiales saisies.
Lorsque les équipes marketing sont débordées, la modélisation de l’attribution peut passer au second plan, ce qui rend difficile la compréhension réelle du parcours de l’acheteur. La modélisation d’attribution n’est pas une simple fonctionnalité de votre outil d’analyse marketing, un rapport à générer à la fin de chaque campagne, ni une fonctionnalité automatisée des plateformes publicitaires connectées.
Pour que la modélisation d’attribution donne des résultats concrets, vous devez mettre en place une stratégie de collecte de données continue qui s’applique à toutes vos campagnes. Au lieu d’essayer de résoudre les problèmes d’attribution après le lancement des campagnes, les équipes marketing doivent collaborer avec des spécialistes des données afin de mettre en place une infrastructure de liens solide en amont.
En adoptant une approche proactive, vous pouvez collecter des données clients fiables dès le départ. Bitly Analytics facilite ce processus en vous offrant une visibilité totale sur l’engagement généré par vos liens. Vous pourrez ainsi examiner les données qui alimentent vos modèles d’attribution et détecter les problèmes avant qu’ils n’entraînent des inexactitudes.
Les principaux modèles d’attribution et quand les utiliser
Il existe plusieurs modèles d’attribution marketing parmi lesquels choisir, et chacun utilise une méthodologie différente pour déterminer quelles activités marketing génèrent des conversions. Il n’existe pas de modèle d’attribution idéal : le choix qui vous convient dépendra des canaux marketing que vous utilisez, de la longueur de votre entonnoir de vente et de vos objectifs commerciaux.
Même si vous disposez déjà d’un modèle d’attribution, celui-ci n’est peut-être pas adapté à toutes les situations. Voici les modèles d’attribution marketing les plus courants et les situations dans lesquelles il convient de les utiliser.
Attribution au premier contact et au dernier contact
Avec l’attribution au premier contact, c’est le premier point de contact marketing avec lequel un prospect interagit qui se voit attribuer tout le mérite de la conversion. Cette approche fonctionne bien pour les marques dont les cycles de vente sont courts, comme les marques de vente au détail B2C. Cela s’avère également utile lorsque vous souhaitez déterminer quelles stratégies suscitent l’engagement de votre audience et attirent des prospects vers le haut de l’entonnoir de vente.
Cependant, les modèles d’attribution au premier contact ne fonctionnent pas bien pour les marques dont les entonnoirs de vente sont longs et complexes. Par exemple, les acheteurs B2B interagissent en moyenne avec 10 canaux marketing avant de passer à l’achat. Dans ce scénario, l’attribution au premier contact ne reflète qu’une petite partie de la réalité.
L’attribution au dernier contact est tout le contraire. Ce modèle attribue tout le mérite au dernier point de contact avec lequel un prospect a interagi avant de se convertir. Cette approche s’avère efficace lorsque vous avez besoin de comprendre ce qui permet de conclure une affaire ou ce qui motive certaines actions.
Mais un modèle basé sur le dernier contact ne tient pas compte des canaux marketing qui permettent de renforcer la notoriété de la marque et de nourrir les prospects, deux éléments essentiels pour maintenir votre pipeline de ventes bien rempli. Si vous n’utilisez que des modèles d’attribution au dernier clic, vous vous retrouverez avec un budget marketing faussé qui ne favorise pas la notoriété de la marque.
Les modèles d’attribution « first-touch » et « last-touch » sont simples et faciles à mettre en œuvre, ce qui en fait un choix très prisé par de nombreuses marques. À première vue, les deux semblent donner des résultats précis, et ils sont faciles à expliquer à la direction. Cependant, la plupart des marques disposent aujourd’hui d’entonnoirs de vente multicanaux, dans lesquels différents canaux marketing collaborent pour convertir les clients.
Un modèle d’attribution basé sur le premier ou le dernier contact surévalue certains points de contact, ce qui vous empêche d’avoir une vision précise de votre entonnoir de conversion. Ces modèles d’attribution ne nécessitent en outre qu’un seul paramètre UTM pour fonctionner ; vous risquez donc de ne pas détecter les problèmes liés à la structure de vos liens avant qu’il ne soit trop tard.
Attribution linéaire, en fonction du temps et basée sur la position
L’attribution linéaire, l’attribution à décroissance temporelle et l’attribution basée sur la position sont autant de modèles d’attribution multitouch courants qui permettent de mieux comprendre les entonnoirs de vente modernes, souvent complexes.
L’attribution linéaire accorde le même poids à tous les points de contact du tunnel de conversion ; elle est donc particulièrement adaptée lorsque vous souhaitez avoir une vue d’ensemble de chaque étape. Cependant, un modèle d’attribution linéaire ne fait pas la distinction entre les points de contact à fort impact et ceux à faible impact ; vous pourriez donc finir par investir de manière excessive dans des canaux marketing qui ne génèrent pas beaucoup de chiffre d’affaires.
L’attribution par décroissance dans le temps attribue le plus de crédit aux points de contact les plus proches de la conversion, tandis que le premier point de contact reçoit le moins de crédit. Un modèle d’attribution à atténuation temporelle est particulièrement efficace lorsque le cycle de vente est court et que les clients prennent leur décision d’achat peu de temps après avoir découvert votre marque. Mais ce n’est pas la solution idéale pour les cycles de vente longs, où un contenu destiné au haut de l’entonnoir est nécessaire pour instaurer la confiance auprès de votre public.
L’attribution basée sur la position (également appelée attribution en U) attribue la plus grande part de mérite aux premiers et derniers points de contact de votre entonnoir de vente, le reste étant réparti entre les points de contact situés au milieu de l’entonnoir. La première et la dernière interaction se voient généralement attribuer chacune 40 % du mérite de la conversion, les autres points de contact se partageant les 20 % restants. Vous pouvez toutefois adapter la pondération exacte en fonction de votre modèle économique.
Ce modèle accorde la même importance à la notoriété de marque à un stade précoce et aux conversions finales, et il tient compte de la maturation des prospects en milieu d’entonnoir sans surévaluer ces points de contact. Cependant, les modèles d’attribution basés sur la position étant complexes, ils ont besoin de données fiables provenant de chaque point de contact pour fonctionner correctement.
Cela dit, pour que l’un de ces modèles d’attribution fonctionne, vous devrez suivre chaque point de contact tout au long du parcours, de la découverte à la conversion. Si un seul point de contact ne comporte pas de lien UTM traçable, cela faussera votre modèle d’attribution et votre future stratégie marketing.
Attribution fondée sur les données
L’attribution basée sur les données utilise l’apprentissage automatique pour analyser l’historique des données de conversion de votre marque, puis attribue le mérite aux points de contact marketing qui, selon ces données, ont généré des conversions. Le principal avantage de ce modèle est qu’il n’est pas figé. Il attribue le mérite aux points de contact en fonction du parcours de conversion réel de votre marque.
Mais pour fonctionner correctement, un modèle basé sur les données nécessite un volume de conversions important. Bien que les exigences exactes en matière de volume varient selon la plateforme, il vous faudra généralement au moins 200 conversions par mois.
De nombreuses plateformes d’analyse marketing, dont Google Analytics, disposent désormais de leurs propres outils d’attribution basés sur les données. Cependant, la fiabilité des résultats dépend entièrement de celle des données sur lesquelles ils reposent.
Une attribution efficace basée sur les données commence par une structure de liens cohérente et des paramètres UTM clairs. Bitly Analytics fournit une source de données de première main, validées, sur les clics et les scans pour ce modèle, garantissant ainsi que l’attribution repose sur un suivi complet et précis.
On peut être tenté d’automatiser l’attribution sans vraiment comprendre d’où proviennent les données. Mais pour que l’attribution basée sur les données donne lieu à des résultats exploitables, votre équipe marketing doit comprendre les rouages du système et être en mesure d’expliquer les changements significatifs en matière d’attribution de mérite à la direction de l’entreprise.
L’attribution dans un monde dominé par les données de première main
Par le passé, de nombreux modèles d’attribution marketing s’appuyaient largement sur des données provenant de sources tierces. Cependant, les données de tiers sont de moins en moins accessibles aux équipes marketing. De nombreux navigateurs Web suppriment progressivement les cookies tiers afin de se conformer aux nouvelles lois sur la protection des données et de répondre aux nouvelles attentes des consommateurs.
Ce changement signifie que les modèles d’attribution marketing risquent de perdre en précision. Les données comportementales provenant de sites web tiers et de canaux marketing ne sont pas toujours disponibles, ce qui rend difficile d’obtenir une transparence totale sur l’entonnoir de vente. Cela représente un défi particulier si votre modèle d’attribution repose largement sur des données comportementales intersites, dont le suivi nécessite l’utilisation de cookies.
Les données de première main constituent une alternative plus durable. Au lieu de s’appuyer sur des plateformes externes, les données de première main proviennent des interactions directes avec votre marque en ligne. Grâce aux données de première main, vous n’aurez pas à vous soucier de l’impact des nouvelles restrictions des navigateurs sur vos modèles d’attribution. Vous aurez le contrôle total de vos données, ce qui vous permettra d’avoir une vision plus précise de vos interactions avec vos clients.
Les liens Bitly avec paramètres UTM intégrés vous permettent de collecter des données de signal de première main issues de l’ensemble de votre stratégie marketing. Vous pouvez intégrer des liens Bitly dans vos e-mails, vos publicités numériques, vos publications sur les réseaux sociaux, vos SMS, etc. Lorsque les internautes cliquent pour accéder à votre site web, vous pourrez déterminer avec précision d’où proviennent ces clics, ce qui vous permettra d’obtenir une attribution plus précise.
Pourquoi l’attribution ne cesse de poser problème (et où se situe le véritable problème)
L’attribution est un outil puissant pour optimiser votre stratégie marketing. Pourtant, seuls 31 % des professionnels du marketing se disent « extrêmement confiants » dans leurs modèles d’attribution actuels.
Lorsque l’attribution ne fonctionne pas, de nombreux spécialistes du marketing en concluent qu’ils ont besoin d’un autre type de modèle d’attribution ou d’une autre plateforme d’analyse. Mais le problème provient souvent des données qui alimentent votre modèle d’attribution.
Il arrive souvent que les spécialistes du marketing héritent de stratégies de marketing de contenu et de configurations publicitaires existantes qui génèrent des données peu fiables. Pour résoudre le problème, vous devrez revenir au début et examiner votre infrastructure. Voici quelques-uns des problèmes d’attribution les plus courants auxquels sont confrontés les spécialistes du marketing, ainsi que les solutions pour y remédier.
Le problème du marquage des liens
Les liens comportant des balises de suivi UTM constituent la base de nombreux modèles d’attribution. Mais dans la précipitation pour publier de nouveaux contenus marketing, de nombreuses équipes n’appliquent pas les paramètres UTM en respectant des conventions de nommage cohérentes — ou oublient tout simplement de les appliquer. Cela conduit à des données fragmentées qui ne reflètent pas les performances réelles en matière de marketing.
Imaginons que vous lanciez une campagne par e-mail qui génère 10 000 clics vers votre site web. La moitié des liens sont marqués avec « utm_source=email », et l’autre moitié avec « utm_source=Email ».
Les plateformes d’analyse considéreront ces balises comme deux sources distinctes ; par conséquent, votre campagne d’e-mailing ne se verra attribuer que la moitié du mérite qui lui revient pour le trafic généré sur votre site web. Une seule majuscule peut avoir un impact négatif sur vos données de performance et vos décisions futures.
Ce n’est pas un problème que vous pouvez résoudre a posteriori dans votre plateforme d’analyse. Vous devez éviter que cela ne se produise dès le départ en établissant et en appliquant des conventions de nommage cohérentes pour vos liens. Bitly Analytics vous permet de visualiser facilement toutes vos balises en un seul endroit, ce qui vous permet de résoudre les problèmes avant qu’ils n’aient un impact négatif sur votre modèle d’attribution.
Le problème des outils multifonctions
Au sein des grandes équipes, les spécialistes du marketing finissent souvent par créer et raccourcir des liens pour différents canaux marketing en utilisant l’outil de leur choix, plutôt que de recourir à une plateforme unique dotée d’une politique de gestion des liens bien établie. Cela conduit rapidement à des liens présentant des structures UTM contradictoires, que les outils d’analyse ne sont pas en mesure d’évaluer correctement.
Une gestion centralisée des liens à l’échelle de votre organisation est indispensable pour garantir la fiabilité des modèles d’attribution. Vous pouvez utiliser les liens Bitly et les campagnes Bitly comme une infrastructure d’attribution cohérente. Ensemble, ces outils vous permettent de créer, d’organiser et de suivre chaque lien, ce qui facilite la mise en œuvre d’une stratégie cohérente.
Afin de réduire au minimum les frictions entre les équipes et les fuseaux horaires, élaborez un document de gouvernance accessible à tous. Veillez à ce que les règles soient simples et logiques afin que tout le monde puisse les respecter sans avoir besoin de trop d’explications.
Le problème de la circulation nocturne
On parle de « trafic fantôme » lorsque des clics sur votre site web apparaissent dans votre outil d’analyse marketing sans qu’aucune source de référence ne soit indiquée. Il est donc impossible de savoir d’où vient votre public et si votre stratégie marketing porte ses fruits.
Certaines applications de messagerie, certains clients de messagerie électronique et certains environnements Web mobiles suppriment les en-têtes de référence avant que les clics ne soient enregistrés, ce qui génère du trafic fantôme. Les outils d’analyse enregistrent souvent ces clics comme du trafic direct vers le site web, ce qui minimise la valeur de l’ensemble de votre trafic provenant de sources marketing externes.
Ce phénomène est devenu plus fréquent ces dernières années. Une étude réalisée en 2023 a révélé que TikTok, WhatsApp, Slack et Discord masquaient tous leur trafic de référence dans 100 % des cas.
L’ajout de paramètres UTM à vos liens permet d’éviter ce problème, car les outils d’analyse pourront ainsi enregistrer les clics même si l’en-tête de référence est supprimé. C’est indispensable si vous communiquez avec votre public par SMS, WhatsApp ou Slack.
Mettre en place la couche de gouvernance des liens qui permet à l’attribution de fonctionner
Une infrastructure de liens solide constitue la base d’une attribution marketing efficace. Même si la mise en place d’une stratégie de gestion des liens demande un certain temps, elle vous aidera à mieux comprendre votre public et à prendre des décisions marketing fondées sur les données afin d’améliorer votre retour sur investissement. Voici comment mettre en place des niveaux de gouvernance des liens permettant une attribution précise.
Mise en place d’une convention de nommage UTM
Si vous souhaitez améliorer considérablement la qualité de vos données d’attribution, la mise en place de conventions de nommage UTM constitue l’une des mesures les plus efficaces que vous puissiez prendre. Des balises UTM cohérentes garantissent que chaque clic est enregistré avec une source de référence précise.
Il existe quatre types de paramètres UTM :
- utm_source : Identifie la source du trafic généré par les liens, comme Google Ads ou Facebook.
- utm_medium : Indique la stratégie marketing utilisée, telle que les réseaux sociaux, les e-mails ou le CPC.
- utm_campaign : Identifie la campagne marketing spécifique à l’origine du clic, par exemple « holiday_sale ».
- utm_content : Permet d’identifier des types de contenu spécifiques dans un test A/B ou une ressource de campagne comportant plusieurs liens.
Mettez en place des conventions de nommage UTM à l’échelle de l’entreprise afin de garantir que vos outils d’analyse puissent lire tous les liens. Voici quelques bonnes pratiques de base pour vous aider à démarrer :
- Utilisez toujours des lettres minuscules.
- Utilisez des tirets à la place des espaces pour les balises composées de plusieurs mots.
- Utilisez des abréviations cohérentes pour les sources récurrentes, telles que « em » pour les e-mails et « pd » pour les publicités payantes sur les réseaux sociaux.
Documentez minutieusement vos conventions de nommage UTM et intégrez-les à votre processus de création de liens afin que les équipes ne puissent pas ignorer ces directives. Si vous devez modifier les conventions de nommage, prévoyez suffisamment de temps pour former à nouveau votre équipe et mettre à jour les liens en conséquence.
Utilisation des campagnes Bitly pour organiser et gérer les liens de campagne
Bitly Campaigns vous aide à organiser vos liens en les classant par campagnes spécifiques. De cette manière, votre équipe peut rapidement consulter les performances en termes de clics pour l’ensemble d’une campagne, plutôt que de devoir comparer les données entre différents canaux et plateformes.
Afin de garantir la cohérence et la structure des liens de campagne pour les modèles d’attribution marketing, demandez aux responsables de campagne de générer des liens comportant les paramètres UTM appropriés pour chaque canal de la campagne. Ensuite, transmettez ces liens aux propriétaires de chaînes, plutôt que de leur demander de créer leurs propres liens.
Bitly Campaigns vous permet également de vérifier facilement vos liens et de repérer les erreurs avant le lancement des campagnes. Une fois les campagnes terminées, vous pouvez recouper vos résultats d’attribution avec le nombre de clics générés par les campagnes et les indicateurs d’engagement afin d’en vérifier l’exactitude.
Utilisation de Bitly Analytics pour valider les données d’attribution
Bitly Analytics vous aide à suivre plusieurs indicateurs clés, notamment :
- Volume de clics au niveau des liens et des campagnes
- Clics par type d’appareil (Android vs iOS, mobile vs ordinateur de bureau)
- Clics par zone géographique (ville/pays)
- Cliquez sur la source de référence
- Évolution des tendances en matière d’engagement au fil du temps
(Pour suivre ces indicateurs, tous les liens doivent être générés via Bitly, et vous devez disposer d’un abonnement payant éligible.)
Grâce à ces informations, vous pouvez valider les données dans votre outil d’analyse. Par exemple, si vous constatez qu’un lien de campagne affiche 5 000 clics dans Bitly, mais seulement 2 000 clics dans Google Analytics, c’est le signe qu’il faut vérifier vos campagnes. Recherchez les liens mal configurés, les pixels de suivi défectueux ou les problèmes liés aux pages de destination qui pourraient être à l’origine de cet écart.
Répartition par canal : E-mails, SMS et publicités sur les réseaux sociaux
Les stratégies d’attribution fonctionnent différemment selon les canaux et les points de contact. Ainsi, outre vos conventions de nommage UTM, il existe certaines bonnes pratiques spécifiques à chaque canal que vous devrez appliquer de manière cohérente pour obtenir des résultats d’attribution précis.
Attribution des e-mails
Les newsletters et les promotions par e-mail constituent un moyen efficace de générer du trafic sur votre site web, mais la plupart des clients de messagerie bloquent les en-têtes de référence des liens. Cela signifie que vous devez utiliser des paramètres UTM pour éviter que les clics provenant de vos e-mails n’apparaissent comme du trafic direct dans votre plateforme d’analyse. Les paramètres UTM vous permettent également de suivre le trafic provenant des e-mails transférés.
Lors de la configuration des balises UTM pour ce canal :
- La valeur de « utm_medium » doit toujours être « email ».
- Le paramètre utm_source doit indiquer le type d’e-mail, par exemple « newsletter » ou « nurture ».
- Si votre e-mail contient plusieurs liens, utilisez « utm_content » pour les distinguer les uns des autres.
Veillez à créer des liens Bitly distincts et dotés d’étiquettes pour chaque emplacement dans l’e-mail, puis regroupez-les dans une campagne afin d’en faciliter la gestion.
Attribution des SMS et des applications de messagerie
Les applications de messagerie telles que WhatsApp, Slack et iMessage suppriment presque toujours les en-têtes de référence du trafic Web, ce qui entraîne un risque élevé de trafic « noir » par rapport aux autres canaux marketing. Des paramètres UTM cohérents vous aident à garantir une attribution correcte.
Pour cette chaîne
- La valeur de « utm_medium » doit toujours être « sms ».
- Le paramètre « utm_source » doit identifier la plateforme de messagerie concernée.
- Le paramètre « utm_campaign » doit comporter un identifiant de campagne cohérent avec vos autres canaux marketing.
Lorsque vous rédigez vos SMS, vous devrez respecter une limite de caractères. Bitly vous permet de raccourcir les URL afin que vous puissiez insérer des liens sans perdre un espace précieux. Les domaines courts personnalisés (disponibles dans les formules payantes de Bitly) permettent de conserver une apparence cohérente et professionnelle à vos liens courts.
Attribution des publicités payantes sur les réseaux sociaux
L’attribution des publicités payantes sur les réseaux sociaux est un processus complexe. De nombreuses plateformes de réseaux sociaux, notamment Meta, TikTok et LinkedIn, disposent de leurs propres algorithmes et modèles d’attribution, qui diffèrent probablement des modèles d’attribution actuellement utilisés par votre organisation. Lorsque vous obtenez des résultats contradictoires, il est difficile de déterminer quel contenu suscite réellement l’engagement.
Au lieu de vous fier entièrement aux fonctionnalités d’attribution de chaque plateforme de réseaux sociaux, essayez d’inclure des liens avec des paramètres UTM dans vos publicités payantes sur les réseaux sociaux. Cela vous permet de disposer de données propriétaires indépendantes pour alimenter vos modèles d’attribution existants.
De nombreuses plateformes de réseaux sociaux ajoutent automatiquement des paramètres d’identification de clic à vos publications, ce qui peut entrer en conflit avec vos paramètres UTM. Pour éviter cela, ajoutez manuellement les paramètres UTM à chaque URL publicitaire, plutôt que de vous fier au marquage automatique. Utilisez les liens Bitly pour raccourcir les URL de destination longues en vue d’une utilisation sur mobile, sans altérer les paramètres UTM.
Comment choisir et changer de modèles d’attribution
Gardez à l’esprit que votre modèle d’attribution actuel n’est peut-être plus adapté à la stratégie à long terme de votre organisation. Une fois que vous disposez d’une infrastructure de liens solide et d’un cadre de gouvernance bien établi, vous pouvez choisir un modèle d’attribution qui correspond mieux à vos objectifs marketing.
Voici comment choisir le meilleur modèle d’attribution et effectuer la transition sans perturber vos activités.
Adapter le modèle à votre entonnoir de conversion et à vos objectifs
Commencez par examiner votre entonnoir de conversion actuel dans son ensemble afin de déterminer quels modèles d’attribution correspondent au comportement de votre public :
- Quelle est la durée moyenne de votre cycle de vente ? Quel est le délai moyen entre le premier point de contact et le dernier point de contact ?
- Combien de points de contact distincts votre parcours de conversion comporte-t-il généralement ? Ces différents points de contact ont-ils tous la même importance ?
- Votre objectif principal est-il la notoriété de marque, la conversion finale ou l’engagement tout au long du parcours client ?
- Votre volume mensuel de conversions est-il suffisant pour que l’attribution basée sur les données soit fiable ?
Si votre entonnoir de vente est court et simple, un modèle d’attribution à un seul contact peut suffire pour identifier les canaux marketing les plus performants. Toutefois, si vous disposez d’un entonnoir de vente complexe comportant plusieurs points de contact, vous aurez besoin d’un modèle prenant en charge l’attribution multicanal ou multi-appareils.
Pour choisir entre les modèles d’attribution linéaire, à décroissance dans le temps et en U, réfléchissez à la manière dont les consommateurs interagissent généralement avec votre contenu marketing et à la façon dont cela s’inscrit dans vos objectifs. Le parcours dans l’entonnoir est-il assez simple, ou dépend-il d’une forte notoriété de la marque ?
Si vous enregistrez un volume de conversions élevé et disposez d’un outil d’analyse compatible, vous pouvez également mettre en place un modèle d’attribution basé sur les données. Cette approche s’avère très efficace pour les entonnoirs de vente complexes et non linéaires, mais elle nécessite une infrastructure de liens solide et des données de qualité pour garantir une attribution précise.
Réévaluez vos modèles d’attribution tous les trimestres afin de vous assurer qu’ils restent pertinents et qu’ils fournissent des informations utiles à vos équipes.
Comment changer de modèle sans perturber vos rapports
Le modèle d’attribution le mieux adapté à votre organisation peut évoluer à mesure que vous explorez de nouveaux canaux marketing ou lancez de nouveaux produits. Si vous avez déjà été confronté à des problèmes d’attribution erronée ou de balises défectueuses, c’est également l’occasion idéale de remédier à ces problèmes au niveau de votre infrastructure de liens.
Toutefois, le passage à un nouveau modèle perturbera temporairement vos analyses. Si vous appliquez vos données historiques à un nouveau modèle d’attribution, vous obtiendrez des résultats différents de ceux obtenus la première fois. Il est donc très difficile de suivre l’évolution de la croissance au fil du temps.
Pour éviter toute perturbation, faites fonctionner votre nouveau modèle d’attribution en parallèle de l’ancien pendant au moins un cycle de campagne complet. Notez les différences de résultats entre les deux modèles au cours de cette période ; cela vous permettra d’expliquer plus facilement ces changements aux principales parties prenantes.
Un résumé d’une page expliquant pourquoi vous avez changé de modèle d’attribution, ce qui a changé au cours du processus et ce à quoi il faut s’attendre à l’avenir peut vous aider à maintenir une vision commune pour les futures campagnes marketing.
Traduire les données d’attribution en décisions budgétaires et en rapports destinés à la direction
Les équipes de direction très occupées s’appuient souvent sur les derniers rapports d’attribution marketing pour prendre leurs décisions budgétaires. Lorsque vous disposerez de données d’attribution fiables issues de votre infrastructure de liens, vous aurez davantage de temps à consacrer à l’analyse et à l’établissement de rapports.
Pour obtenir le financement nécessaire à vos futures campagnes, votre équipe marketing doit transformer les données d’attribution en rapports qui répondent aux questions des parties prenantes et fournissent des recommandations concrètes pour orienter la stratégie future. Voici comment présenter vos données d’attribution à la direction.
Lier l’attribution aux décisions d’investissement dans les canaux
Vos rapports d’attribution devraient indiquer à la direction quels canaux marketing sont indispensables pour maintenir le bon fonctionnement de l’entonnoir de vente, plutôt que de se contenter de mettre en avant le canal qui a généré le dernier clic.
Au lieu de vous contenter de classer les canaux marketing, montrez comment chacun d’entre eux contribue aux conversions et comment ils fonctionnent ensemble. Identifiez les canaux qui génèrent le plus de notoriété, ceux qui mènent généralement à la conversion finale, et ceux qui apparaissent le plus souvent au milieu de l’entonnoir de conversion. Cela aide la direction à comprendre pourquoi chaque canal est indispensable à la croissance.
Si vous avez modifié vos modèles d’attribution, vos rapports devraient détailler les changements que vous avez apportés et leur incidence sur votre budget. Appuyez votre analyse d’attribution sur les données de clics issues de vos campagnes Bitly afin d’apporter davantage de contexte, en particulier si les résultats prêtent à confusion.
Élaborer des rapports d’attribution que les dirigeants utiliseront réellement
Les données brutes d’attribution ne sont pas utiles pour la direction, surtout lorsqu’elles sont présentées hors contexte. Les rapports d’attribution les plus utiles apportent des réponses à des questions commerciales précises et mettent en évidence les indicateurs clés.
Essayez ce cadre pour créer des rapports d’attribution qui aideront la direction à prendre des décisions efficaces :
- Commencez par indiquer le nombre total de conversions enregistrées au cours de cette période afin de mettre en évidence l’impact commercial de vos efforts marketing.
- Répartissez les crédits de conversion par canal, en mettant en évidence quelques-uns parmi ceux dont les niveaux de contribution ont évolué au cours de cette période.
- Formulez des recommandations concrètes fondées sur les données, telles que l’augmentation ou la réduction du budget alloué à certains canaux, ou la mise en place d’une nouvelle stratégie visant à stimuler les conversions.
Les rapports mensuels conviennent bien à la plupart des équipes, car ils permettent à la direction de rester informée sans la submerger de données. Les rapports trimestriels peuvent comporter des analyses plus détaillées de la précision des modèles d’attribution.
Pour que les rapports soient utiles, les paramètres UTM, la gestion des liens et les modèles d’attribution doivent rester cohérents dans le temps. Veillez à bien documenter les modifications apportées au rapport afin d’en fournir le contexte.
L’attribution dans la pratique : À quoi ressemblent réellement des données de qualité
Lorsque toutes vos campagnes marketing sont reliées entre elles, l’attribution des données devient un jeu d’enfant. Voici à quoi cela ressemble concrètement :
Avant : Votre équipe marketing mène des campagnes par e-mail, sur les réseaux sociaux payants et par SMS. Chaque chaîne est gérée par un membre différent de l’équipe ; par conséquent, les liens sont créés à l’aide de trois outils différents et il n’existe pas de système de nommage standard.
Dans votre plateforme d’analyse, vous constatez 4 200 sessions attribuées et 3 800 sessions directes, car les liens contenus dans les e-mails n’ont pas été correctement balisés. Le modèle d’attribution suggère que les e-mails ont affiché des résultats inférieurs aux attentes et que le trafic direct a généré la plupart des conversions, ce qui ne reflète pas le comportement réel des clients.
Après : Vous menez la même campagne sur ces trois canaux, mais votre équipe crée chaque lien dans Bitly au sein d’une seule campagne Bitly globale, en respectant des conventions de nommage UTM cohérentes.
Bitly Analytics affiche un total de 8 000 clics pour la campagne sur l’ensemble des canaux, et votre outil d’analyse indique 8 000 sessions attribuées, chacune étant correctement identifiée. Le modèle d’attribution fournit des résultats précis qui permettent de prendre des décisions éclairées.
La modélisation d’attribution fonctionne lorsque les données sur lesquelles elle repose sont fiables
Le plus grand défi lié à la modélisation d’attribution ne réside pas dans le choix du modèle ou de l’outil d’analyse approprié. Il s’agit de collecter des données qui reflètent fidèlement le comportement de votre public. Mettre en place dès maintenant une gouvernance rigoureuse des liens peut vous éviter d’avoir à limiter les dégâts à la fin de votre prochaine campagne. Vous pouvez ainsi prendre des décisions stratégiques tournées vers l’avenir en vous appuyant sur des données fiables.
Bitly offre aux équipes marketing les outils nécessaires pour mettre en place une infrastructure de liens et valider les données d’attribution, sans avoir besoin d’une solution sur mesure. Grâce à Bitly Links, vous pouvez générer des liens de campagne en masse tout en respectant des conventions de nommage cohérentes. Par ailleurs, Bitly Campaigns vous aide à organiser vos liens, tandis que Bitly Analytics vous permet de suivre l’activité sur vos liens en temps réel.
Ensemble, les outils de Bitly vous aident à créer une structure de liens précise et fiable qui permet une attribution claire. Au lieu d’essayer d’adapter des données désordonnées et incomplètes au modèle d’attribution qui semble le plus pertinent, vous pouvez choisir le modèle qui soutient réellement votre stratégie à long terme.
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FAQ
Qu’est-ce que la modélisation d’attribution en marketing ?
La modélisation d’attribution est la méthode utilisée par les spécialistes du marketing pour attribuer le mérite d’une conversion aux points de contact qui l’ont précédée. Le modèle définit la logique de répartition du crédit, qu’il s’agisse d’attribuer la totalité du crédit à la première interaction, à la dernière, ou de le répartir sur l’ensemble du parcours. La qualité du modèle dépend entièrement de celle des données qui l’alimentent : des liens mal balisés et des paramètres UTM manquants donnent lieu à des résultats d’attribution qu’aucun modèle ne peut rendre fiables.
Quel est le modèle d’attribution modèle d’attribution?
L’attribution basée sur les données est généralement considérée comme la plus précise, car elle attribue le mérite en fonction des conversions réelles enregistrées dans votre entonnoir de conversion spécifique, plutôt que d’appliquer une règle fixe. Pour être statistiquement fiable, cette méthode nécessite un volume de conversion suffisant et repose entièrement sur des données d’entrée propres et systématiquement balisées. Pour les équipes qui ne disposent pas encore d’un volume de données suffisant ou dont les données ne sont pas suffisamment propres pour permettre une attribution fondée sur les données, un modèle basé sur la position constitue souvent le compromis le plus pratique.
Quelle est la différence entre l’attribution au premier contact et l’attribution au dernier contact ?
L’attribution au premier contact attribue tout le mérite à la première interaction qu’un prospect a eue avec votre marque, ce qui la rend utile pour évaluer la notoriété et les canaux situés en haut de l’entonnoir de conversion. L’attribution au dernier contact attribue tout le mérite à la dernière interaction avant la conversion, ce qui permet de mieux comprendre ce qui permet de conclure une vente. Ces deux approches sont faciles à mettre en œuvre et à expliquer, mais elles faussent systématiquement les décisions budgétaires lorsqu’elles sont utilisées comme seul modèle dans un entonnoir à touchpoints multiples.
Pourquoi mes données d’attribution indiquent-elles un trafic direct aussi important ?
Les pics de trafic direct sont généralement le signe d’un trafic « fantôme » : il s’agit de clics provenant de canaux tels que les SMS, les clients de messagerie électronique ou les applications de messagerie instantanée, qui suppriment les en-têtes de référence avant que le clic n’atteigne votre plateforme d’analyse. Les paramètres UTM intégrés au lien lui-même sont transmis lors du clic, même si les en-têtes de référence sont supprimés ; c’est pourquoi le marquage au niveau du lien est la seule solution fiable. Si vos campagnes envoient des liens non balisés ou balisés de manière incohérente, le trafic direct sera toujours surévalué.
En quoi les paramètres UTM améliorent-ils la modélisation de l’attribution ?
Les paramètres UTM associent directement au lien des identifiants de source, de support, de campagne et de contenu, de sorte que chaque clic parvient à la plateforme d’analyse déjà étiqueté avec les informations dont le modèle d’attribution a besoin pour répartir correctement le crédit. Sans paramètres UTM, les clics provenant de différents canaux ne peuvent être distingués, et le modèle attribue le mérite sur la base de données incomplètes. Une convention de nommage UTM cohérente, mise en œuvre grâce à un processus centralisé de création de liens, constitue le moyen le plus direct d’améliorer la qualité des données d’attribution au sein d’une équipe marketing.
