Dans un paysage marketing dominé par une surabondance de données, l’attribution PPC (pay-per-click) devient de plus en plus complexe. Avec la disparition des cookies tiers, les mises à jour des navigateurs et des réglementations de confidentialité comme le GDPR et le CCPA, la traçabilité du parcours client se fragmente, obscurcissant la compréhension des performances publicitaires.
Les limites de l’attribution au dernier clic
Le modèle d’attribution classique par dernier clic continue d’être largement utilisé, malgré sa pertinence contestée. Ce système attribue l’intégralité du crédit à la dernière interaction, ce qui fausse la réalité du parcours client. Par exemple, si un client découvre une marque via un podcast puis recherche et clique sur une annonce, cette dernière est considérée comme la principale responsable de la conversion. Cette approche dévalorise les efforts en amont qui sont essentiels pour construire la demande.
Les nouvelles approches d’attribution
Les modèles d’attribution basés sur les données, tels que le DDA de Google Analytics 4, ont été conçus pour corriger les biais du dernier clic. Toutefois, leur mise en œuvre pose des défis car ils reposent souvent sur des données incomplètes et ne révèlent pas toujours la causalité des conversions. Même avec ces modèles, les annonceurs peinent à déterminer ce qui génère vraiment de la valeur.
Evoluer vers une approche pragmatique
Face à ces limites, il est impératif de réévaluer la façon dont l’attribution est mesurée. En mettant l’accent sur les données de première partie et l’intégration avec des systèmes de gestion de la relation client (CRM), les équipes marketing peuvent obtenir une vision plus complète du cycle de vie du client et de l’impact des efforts publicitaires.
Mesurer l’incrementalité
Une des stratégies clés est de se concentrer sur l’incrementalité plutôt que sur les simples conversions. Cela nécessite des tests expérimentaux pour isoler l’impact réel des campagnes publicitaires sur les ventes, permettant ainsi d’identifier ce qui serait réellement manqué sans ces efforts.
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Pour s’adapter à l’évolution des modèles d’attribution, les marketers doivent accepter qu’il n’existe pas de solution parfaite. En combinant les données de première partie, les tests d’incrementalité et le marketing mix modeling, ils peuvent réaliser des décisions éclairées sur l’allocation budgétaire et l’optimisation des campagnes. Il est crucial de viser une compréhension claire des efforts qui stimulent la croissance, même si le chemin pour y arriver n’est pas toujours évident.