Quelle est l’importance de l’attribution et comment l’intégrer au sein de la stratégie d’acquisition ?
Cette question est plus que jamais d’actualité pour les annonceurs décidés à sortir de la logique historique d’investissement sur les leviers qui se chargent de la transformation, autrement dit sur une vision « last click ». Cette prise de conscience permettra ainsi de prendre de la hauteur, d’analyser la contribution de chaque levier et in fine d’ajuster au mieux les investissements publicitaires.
Vous l’aurez donc compris, l’objectif de l’attribution est d’obtenir une vision attribuée de son ROI tout au long du processus d’achat de l’internaute (de l’exposition à la fidélisation) afin de prendre de meilleures décisions et de comprendre la réelle valeur ajoutée des leviers. Le display n’a pas pour objectif d’être jugé sur le ROI, tout comme l’e-mailing de fidélisation n’a pas pour but de générer des ventes incrémentales, c’est en ce sens que les performances des différents canaux doivent être analysés en fonction de leur finalité ainsi que de leur interaction avec les autres leviers.
Notre agence est bien placée pour savoir par exemple que le SEA (Search ou Shopping) est sous-estimé sur le modèle d’attribution de référence des différents webanalytics au dernier clic, souvent pris pour unique référent. Nous allons voir dans cet article comment utiliser Google Analytics pour mieux repartir la valeur entre les différents leviers marketing, en attribuant des poids différents entre le first click, les clics indirects et le last click.
Étape 1 : Évaluer l’importance de l’attribution
Le pré-requis pour qu’une stratégie d’attribution puisse avoir de l’intérêt, c’est dans un premier temps, de constater un nombre d’interactions significatives avant la conversion, signe d’un cycle d’achat complexe sollicitant de nombreux canaux et donc où la logique d’attribution trouve toute son utilité.
Cette information est disponible sur Google Analytics dans le menu « Conversions > Entonnoirs multicanaux > Longueur du chemin ». Il faut considérer qu’au dessus de 20 % des conversions qui sont générées via deux interactions, plus la logique d’attribution est pertinente. Nous observons que sur l’exemple ci-dessous près de 70 % des conversions sont dans ce cas. Les conversions « one shot » sont évidemment très rares mais en fonction des secteurs ce ratio peut sensiblement évoluer. De façon globale, un internaute consultera en moyenne 2.7 sites avant d’effectuer son achat. Il peut également être intéressant d’appliquer cette analyse sur une dimension par levier pour plus de pertinence.
Étape 2 : Paramétrage de Google Analytics
L’intérêt étant trouvé, il faut désormais paramétrer correctement Google Analytics pour s’assurer :
- Que le plan de taggage en place sur le site couvre l’ensemble des data que l’on souhaite suivre
- Que toutes les campagnes sont correctement trackées
- Que les canaux sont personnalisés afin de regrouper les sources de trafic par groupes de pertinences
Le plan de taggage permet l’organisation du processus d’implémentation sur un site web des tags issus de la solution webanalytics. Concrètement vous n’allez pas tracker les mêmes données sur une fiche produit, une page de confirmation de paiement ou un formulaire de contact. Ce mapping des tags vous permettra donc de remonter de façon plus granulaire des informations que vous n’obtiendriez pas par défaut comme par exemple les produits ajoutés au panier, les partages sur les réseaux sociaux, le visionnage de vidéos ; mais surtout dans le cas évoqué aujourd’hui, d’être certain que toutes les actions liées à la conversion seront prise en compte sur votre outil site-centric.
L’utilisation d’un tag container comme Tag Manager de Google vous permettra de faciliter le paramétrage et de limiter la sollicitation de vos équipes techniques avec la pose unique d’un tag capsule englobant l’ensemble des tags / événements à prendre en compte.
La suite logique d’un plan de taggage maitrisé, c’est la vérification des tracking utilisés sur les campagnes menées pour chaque levier. L’objectif ici étant de s’assurer que pour chaque lien utilisé par des prestataires tiers à Google (sur lequel le marquage est automatique notamment sur Adwords) comme l’e-mailing, l’affiliation ou encore les comparateurs, l’identification sera optimale sur Google Analytics. Pour cela il faut utiliser des liens marqués par des UTM personnalisés pour chaque levier (UTM source et support) et campagnes (UTM campagne).
Enfin la personnalisation des canaux sur Analytics va permettre de cadrer la vision que l’on souhaite obtenir sur les différents leviers. Le but étant ici de gagner en cohérence et en compréhension dans la lecture des performances, c’est l’ultime étape avant l’analyse à proprement parlé de l’attribution.
De façon globale, il sera pertinent ici de regrouper :
- Sur Adwords le trafic « marque » et « hors marque » afin de dé-corréler ces sources totalement différentes en termes d’objectifs et de performance, c’est également pertinent de faire cet exercice sur le trafic en provenance du SEO.
- Sur Adwords toujours de distinguer le trafic en provenance du search, du display et de Google Shopping où là encore les finalités ne sont pas les mêmes.
- Sur l’affiliation, il peut être intéressant de regrouper l’ensemble des leviers utilisés par les affiliés (comparateurs, keyworder, mailer, etc.)
- Sur tous les autres leviers d’avoir un canal spécifique également.
Une fois paramétrés, il sera donc possible de voir ces nouveaux canaux dans « Acquisition > Tout le trafic > Canaux » puis de choisir « Canaux personnalisé » dans le menu de dimension principal (en jaune sur la capture ci-dessous) :
Étape 3 : Obtenir un modèle d’attribution optimal des conversions et du C.A
A cette étape, nous pouvons désormais nous baser sur des statistiques optimales reparties sur des canaux personnalisés et cohérents par rapport à l’objectif. Il reste à comparer les différents modèles d’attribution pour connaitre la contribution de chacun des leviers. Il n’existe pas de modèle parfait pour établir cette gymnastique, il s’agit plutôt ici d’apprécier les variations de revenus et de CPA selon que l’on utilise tel ou tel modèle d’attribution.
Pour cela il faut se rendre sur « Conversions > Attribution > Outil de comparaison de modèles » dans Analytics puis sélectionner sur « Groupe de canaux » les canaux personnalisés créés au préalable. A partir de là, il est intéressant de comparer le modèle de référence « dernière interaction » avec « première interaction » ou bien, pour plus de pertinence, de se baser sur un modèle personnalisé en fonction de la stratégie online menée.
Dans notre exemple ci-dessous nous avons défini sur le modèle personnalisé « Kaizen Agency» :
- 40% à la première interaction
- 20 % aux interactions intermédiaires
- 40 % à la dernière interaction
Ce choix est ici justifié par le fait de donner un poids aussi important aux leviers qui initient le parcours client qu’aux derniers leviers sollicités avant la conversion.
Ainsi, voici quelques conclusions que l’on peut tirer de notre exemple :
- Les accès directs sont, de part leurs spécificités, plus susceptibles de convertir que d’initier la conversion (-56.77 % de C.A à la première interaction et -26.57 % sur le modèle personnalisé)
- Google Shopping, s’il est analysé au premier clic, génère + 57.08 % de C.A et + 25.58 % sur notre modèle personnalisé, il sera donc intéressant de pousser ce levier pour générer des ventes incrémentales, tout comme le SEM hors marque et les comparateurs.
- L’emailing et l’affiliation sont clairement des leviers qui se focalisent sur la conversion finale, il peut être intéressant dans notre cas d’ajuster les budgets sur ces derniers si la stratégie est axée sur la prospection.
Il peut également être plus clair de modéliser ces résultats sous forme de graphique pour comparer les différentes approches :
Etape 4 : Distinguer les leviers passeurs et buteurs
Pour terminer, et c’est l’objectif ultime de cet exercice, il est important de déterminer le rôle des différents acteurs.
Il est courant lorsque l’on aborde la question de la contribution que chacun des leviers peuvent avoir, de comparer leur rôle à celui des joueurs d’une équipe de football. Si nous partons du principe que les différentes sources de trafic sont des membres de l’équipe, et que les conversions sont les buts qu’ils marquent, chacun aura alors un rôle bien identifié pour capter, accompagner et conclure le but. Une fois cette logique assimilée nous comprendrons qu’il existe des chemins gagnants (mais aussi perdants) entre les passeurs et les buteurs car les leviers n’agissent pas de manière individuelle mais collective.
Cette dernière analyse peut ainsi mener via le rapport «Conversions > Entonnoirs multicanaux > Chemins de conversion les plus fréquent » en choisissant là encore les canaux personnalisés précédemment créés. Le rapport va nous permettre de déterminer ici les interactions et les chemins gagnants entre chacun des leviers :
Pour conclure, il est important de préciser que la modélisation d’un parcours type parfait n’existe pas au grand désespoir des annonceurs et des marketer ; car les internautes n’ont pas un comportement unique et linéaire, chaque vente à son propre parcours type, son propre scénario.
Cependant, les pistes données dans cet article permettent de prendre de la hauteur par rapport à la vision figée au dernier clic. L’objectif est, avant toute chose, de comprendre que chacun de vos canaux doit être jugé en fonction de son rôle, de son interaction avec les autres canaux mais doit également être analysé avec une approche dynamique dans le temps. Chaque canal possède ses propres opportunités / limites et l’attribution doit justement vous aider à allouer votre budget de façon pertinente selon vos objectifs. Notre équipe connait parfaitement ces problématiques et saura vous orienter pour tirer de votre webanalytics les meilleurs enseignements possibles pour allouer votre budget digital au mieux, n’hésitez pas à nous contacter pour en savoir plus à ce sujet.