4. 1. Comprendre
l’a8ribu-on?
2. Quels
sont
les
modeles
de
base?
3. Pour
aller
plus
loin
4. Erreurs
a
eviter
5. Et
Google
Analy-cs
dans
ce8e
histoire?
6. Key
takeaways
8. À qui l’essai est attribué ?
:
celui
qui
a
apla-
entre
les
poteaux
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
9. Sauf que…
Le
pack
a
fait
reculer
la
défense
A
fixé
deux
joueurs
Le
9
a
fixé
un
joueur
Et
a
fait
une
sauté
Le
12
a
perforé
deux
défenseurs
Et
a
fixé
un
joueur
Mais
bon,
le
13
a
quand
même
fini
le
boulot…
Donc
à
qui?
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
10. Et sur le web?
PPC
Email
PPC
SEO
Social
Direct
$
€
£
Donc
à
qui?
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
16. L’attribution
o
L’analyse
de
la
performance
des
canaux
marke-ng
o
Connaître
et
comprendre
leurs
valeurs
o
Savoir
si
ils
jouent
directement
ou
indirectement
un
rôle
o
Pondérer
ces
canaux
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
17. Aujourd’hui
PPC
Email
PPC
SEO
Social
Social
$
€
£
Objec-f
:
passer
du
mono-‐touch
au
mul--‐touch
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
18. Fenêtre d’attribution
o
Nombre
de
jour
moyen
entre
la
première
interac-on
jugée
per-nente
et
la
conversion
Cb
de
jours?
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
19. Duplication des conversions
50
conversions
30
conversions
34
conversions
Affiliées
14
conversions
Sociales
VS.
VS.
=
80
conversions
=
48
conversions
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
20. Pour résumé
o
Déterminer
vos
objec-fs
o
Déterminer
votre
fenêtre
d’a8ribu-on
o
Ne
pas
confondre
a8ribu-on
et
déduplica-on
! L’a/ribu2on
tente
d’évaluer
de
manière
«
juste
»
la
performance
des
différents
canaux
dans
le
cadre
d’une
analyse
mul--‐touch
! La
déduplica-on
est
une
stratégie
de
rétribu2on
des
leviers
marke-ng
en
fonc-on
de
leur
niveau
d’apport
de
valeur
au
sein
d’un
chemin
de
conversion.
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
35. Pour aller (vraiment) encore
plus loin…
o
U-liser
un
service
-ers
pour
traiter
les
données
avec
de
la
data
science
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
36. Pour aller finalement le plus
loin possible…
o
U-liser
un
service
-ers
pour
traiter
les
données
avec
de
la
data
science
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
37. Pour aller finalement le plus
loin possible…
o
Prendre
en
compte
les
impressions
(Twi8er,
Facebook,
Adsence
etc…)
o
Insérer
les
prises
de
contacts
et
ventes
des
points
de
ventes
ou
call-‐centers
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
48. Quel est le meilleur
modèle d’attribution ?
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
49. Quelques questions à se poser
o
Quel
est
mon
meilleur
canal
d’acquisi-on
?
o
Ma
1ere
interac-on
se
fait
via
de
la
marque
?
Ou
du
générique
?
o
Ce
canal
est
plus
passeur
ou
buteur
?
o
Quel
canal
est
le
meilleur
passeur
?
o
Quel
est
le
canal
qui
«
pollue
»
le
chemin
?
o
Combien
de
canaux
composent
mon
chemin
de
conversion
?
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
51. Key takeaways
1. Contrôlez
la
qualité
de
vos
données
2. Comprenez
vos
données
3. Commencez
simple
4. Ne
vous
isolez
pas
5. Définissez
vos
objec-fs
et
KPIs
à
Testez,
comparez,
testez,
comparez,
testez…
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17
52. MERCI & KIPINETOUCHE
Présenta-on
disponible
sur
Twi8er
/bbrugeille
/in/bas-enbrugeille
blog-‐bibi.com
Découverte
de
l’a/ribu2on
–
23/05/17