where to buy<\/a> et finit par acheter en grande surface trois jours plus tard. Quel canal a \u00ab\u00a0converti\u00a0\u00bb ? Selon votre analytics classique : aucun.<\/p>\n\nC’est l\u00e0 que le mod\u00e8le d’attribution multi-touch<\/strong> change tout. Il ne cherche pas un coupable unique. Il r\u00e9partit l’impact entre tous les touchpoints qui ont contribu\u00e9 au parcours d’achat – de la premi\u00e8re exposition jusqu’\u00e0 l’acte d’achat final, m\u00eame s’il se passe hors ligne.<\/p>\n\nCe que mesure (vraiment) un mod\u00e8le d’attribution omnicanale<\/h2>\n\n
Un bon mod\u00e8le ne se contente pas de compter les clics. Il reconstitue le parcours client omnicanal<\/strong> dans sa globalit\u00e9 : quels canaux ont expos\u00e9 le consommateur, dans quel ordre, avec quelle fr\u00e9quence, et surtout – lequel a d\u00e9clench\u00e9 l’intention d’achat r\u00e9elle.<\/p>\n\nVoici ce que les \u00e9quipes marketing cherchent concr\u00e8tement \u00e0 mesurer :<\/p>\n\n
\n - L’impact de chaque canal sur les ventes indirectes (y compris physiques)<\/li>\n
- Le r\u00f4le des campagnes en haut de funnel sur les conversions en bas<\/li>\n
- La contribution r\u00e9elle du search, du social et du display sur les ventes distributeurs<\/li>\n
- Les touchpoints qui cr\u00e9ent de l’intention sans g\u00e9n\u00e9rer de clic mesurable<\/li>\n
- Les \u00e9carts de performance entre distributeurs pour un m\u00eame volume de trafic envoy\u00e9<\/li>\n<\/ul>\n\n
Sans ces donn\u00e9es, vous naviguez \u00e0 vue. Et vous coupez probablement des budgets qui travaillent sans que vous le sachiez.<\/p>\n\n
Les mod\u00e8les d’attribution : lequel choisir ?<\/h2>\n\n
Il n’existe pas de mod\u00e8le universel. Le bon choix d\u00e9pend de votre cycle d’achat, de la maturit\u00e9 de votre data et de la complexit\u00e9 de votre r\u00e9seau de distribution. Voici un comparatif rapide pour y voir plus clair :<\/p>\n\n
\n \n \n | Mod\u00e8le<\/th>\n | Logique<\/th>\n | Adapt\u00e9 si…<\/th>\n | Limite principale<\/th>\n <\/tr>\n <\/thead>\n |
\n \n | Dernier clic<\/td>\n | 100% au dernier contact<\/td>\n | Cycle d’achat tr\u00e8s court<\/td>\n | Ignore tout le travail amont<\/td>\n <\/tr>\n |
\n | Premier clic<\/td>\n | 100% au premier contact<\/td>\n | Mesurer la notori\u00e9t\u00e9<\/td>\n | Ignore la phase de d\u00e9cision<\/td>\n <\/tr>\n |
\n | Lin\u00e9aire<\/td>\n | R\u00e9partition \u00e9gale entre tous les contacts<\/td>\n | D\u00e9marrage, peu de data<\/td>\n | Ne distingue pas les moments cl\u00e9s<\/td>\n <\/tr>\n |
\n | D\u00e9gressif (time decay)<\/td>\n | Plus de cr\u00e9dit aux contacts r\u00e9cents<\/td>\n | Cycle d’achat long<\/td>\n | Sous-valorise la notori\u00e9t\u00e9<\/td>\n <\/tr>\n |
\n | Multi-touch pond\u00e9r\u00e9<\/td>\n | Poids variable selon le r\u00f4le du contact<\/td>\n | Distribution indirecte, omnicanal<\/td>\n | N\u00e9cessite une data fiable et structur\u00e9e<\/td>\n <\/tr>\n |
\n | Data-driven<\/td>\n | Algorithme bas\u00e9 sur vos donn\u00e9es r\u00e9elles<\/td>\n | Volume de data suffisant<\/td>\n | Bo\u00eete noire, difficile \u00e0 expliquer<\/td>\n <\/tr>\n <\/tbody>\n<\/table>\n\n Pour les marques qui vendent via des distributeurs, le mod\u00e8le multi-touch pond\u00e9r\u00e9 est souvent le plus pertinent. Il permet de connecter les actions marketing aux ventes indirectes<\/strong> sans n\u00e9cessiter un acc\u00e8s direct aux donn\u00e9es de caisse – difficile \u00e0 obtenir dans la plupart des r\u00e9seaux retail.<\/p>\n\nPourquoi la donn\u00e9e distributeur est le cha\u00eenon manquant<\/h2>\n\nL’attribution omnicanale bute souvent sur le m\u00eame obstacle : la donn\u00e9e de vente est chez le distributeur, pas chez la marque. Vous savez que vous avez envoy\u00e9 du trafic qualifi\u00e9 vers Darty ou Fnac. Mais vous ignorez ce qui s’est pass\u00e9 apr\u00e8s le clic.<\/p>\n\n C’est exactement ce que r\u00e9solvent les solutions de mesure de performance marketing<\/strong> orient\u00e9es distribution indirecte. En tra\u00e7ant chaque clic vers un distributeur – depuis n’importe quel point de contact digital – et en croisant avec les donn\u00e9es de disponibilit\u00e9 produit et de pricing, il devient possible de reconstruire un tableau de bord coh\u00e9rent. On sait alors quels canaux ont g\u00e9n\u00e9r\u00e9 de l’intention, quels distributeurs ont converti, et o\u00f9 le trafic s’est perdu.<\/p>\n\nLa qualit\u00e9 de la donn\u00e9e retailers<\/a> n’est pas un sujet annexe – c’est la condition sine qua non pour que l’attribution fonctionne dans un contexte de ventes indirectes.<\/p>\n\nCe que \u00e7a change concr\u00e8tement pour les \u00e9quipes marketing<\/h2>\n\nUne fois l’attribution bien configur\u00e9e, les d\u00e9cisions changent de nature. On ne coupe plus un canal parce qu’il g\u00e9n\u00e8re peu de conversions directes – on regarde s’il contribue \u00e0 l’intention d’achat sur d’autres canaux. On ne mesure plus uniquement le ROI du dernier levier activ\u00e9. On pilote l’ensemble du parcours client<\/strong> avec une vision globale.<\/p>\n\nPour un CMO en distribution indirecte, c’est aussi un argument d\u00e9cisif en n\u00e9gociation budg\u00e9taire : prouver qu’une campagne a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 du trafic qualifi\u00e9 vers les distributeurs, que ce trafic a converti \u00e0 un taux sup\u00e9rieur \u00e0 la moyenne, et que le chiffre d’affaires indirect a progress\u00e9 sur la p\u00e9riode. C’est du marketing orient\u00e9 impact mesurable<\/a> – pas de la visibilit\u00e9 pour la visibilit\u00e9.<\/p>\n\nL’attribution cross-canal<\/strong> ne r\u00e8gle pas tous les probl\u00e8mes. Elle ne remplace pas une bonne strat\u00e9gie, un bon produit ou un r\u00e9seau de distribution solide. Mais elle vous donne enfin la capacit\u00e9 de voir ce que vous faisiez d\u00e9j\u00e0 sans le savoir : g\u00e9n\u00e9rer des ventes que vous ne pouviez pas comptabiliser.<\/p>\n\n |