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ATTRIBUTION EN MARKETING DIGITAL:
OBTENIR PLUS AVEC MOINS
LES INTERVENANTS
Technologie
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marketing
Fabien Dutrieux
Technologie
d‘optimisation de
campagnes SEM
Olivier de Taisne
Conseil Agence
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PROGRAMME DU WEBINAIRE
Les modèles
d’attribution de
Google analytics
et leurs limites
17h00 -17h10
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Au-delà du ROI
du dernier clic,
la méthode PASID
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Mazeberry
L’impact des
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Olivier de Taisne
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Questions
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I/ LES MODELES
D’ATTRIBUTION
DE GOOGLE ANALYTICS
Et leurs limites
Les 3 principaux challenges de
l’attribution en marketing digital
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Attribution des
investissements
marketing aux
différents
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Attribution des
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de conversion dans GA
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Top Conversion Paths report dans Google Analytics
Le modèle d’attribution au dernier
clic/dernière interaction
0 % 0 % 0 % 0 %
100 %
Le modèle le plus employé par les outils de web analytics
- GA propose par défaut le modèle de “l’avant-dernier media”
Historiquement utilisé bien avant que les outils ne deviennent
“Visitor centric”
Pourquoi investir dans d’autres medias si seul le dernier clic
compte ?
Le modèle d’attribution au dernier
media avant le clic de conversion
0 % 0 % 0 %
Ce modèle proposé par défaut dans GA attribue
la conversion à la visite qui précède le clic de
conversion, quel que soit le media
Pourquoi attribuer 100 % des conversions au dernier
media avant le clic de conversion ?
Si un internaute a été exposé à une promo, pourquoi
attribuer à cette promo 0% de contribution au résultat
final ?
0 %
100 %
Le modèle d’attribution au dernier
clic AdWords
0 % 0 %0 % 0 %
100 %
AdWords
Le modèle d’attribution au premier
clic/première interaction
0 % 0 %0 % 0 %
100 %
L’opposé du modèle d’attribution au dernier clic
Le premier media du parcours se voit attribuer 100 %
des conversions
Le modèle d’attribution linéaire
20 %
Chaque media reçoit le même score d’attribution
20 % 20 % 20 % 20 %
Le modèle d’attribution basé sur
la chronologie des medias (1/2)
15 % 17 % 19 % 23 %
26 %
La premisse de ce modèle est que le point de contact le plus proche de la
conversion reçoit un score d’attribution plus élevé
Ce modèle basé sur un algorithme simple est largement supérieur aux modèles
présentés jusque là, bien que l’on puisse discuter de la pertinence des valeurs des
scores d’attribution
Le modèle d’attribution basé sur
la chronologie des medias (2/2)
En observant la durée moyenne des parcours de conversion sur votre site,
vous pouvez affiner ce modèle en ajoutant une valeur égale à la durée moyenne
en jours du parcours de conversion/2
Le modèle d’attribution basé sur
la position des medias
40 %
6,7 %
Par défaut, ce modèle attribue 40% à la première et à la dernière interaction,
et répartit les 20 % restants entre les autres medias
Les valeurs par défaut de ce modèle sont adaptées à des dispositifs medias spécifiques (par exemple,
campagne de lancement, campagne de fin, entretien entre les deux)
40 %
6,7 % 6,7 %
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (1/6)
Cette approche est recommandée si vous avez déjà expérimenté plusieurs
modèles dans GA
Posez d’abord les bonnes questions:
 Quel(s) type(s) de comportement(s) valorisez-vous ?
 Historiquement, à quoi ressemblent les parcours d’achat répétés ?
 Cherchez-vous à optimiser un schéma de conversion existant ou bien
à expérimenter des alternatives ?
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (2/6)
 Dans GA, cliquez sur “choisir un modèle” dans l’outil de comparaison
des modèles
 Choisissez le modèle basé sur la position des medias, puis distribuez
les valeurs d’attribution comme suit
 10 % pour la 1ère interaction
 40 % pour les interactions intermédiaires: elles sont importantes pour conduire au
dernier clic
 40 % pour la dernière interaction: celle qui “transforme”
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (3/6)
 Sélectionnez la fenêtre de “lookback”, saisissez le nombre de jours
moyen avant une conversion
 Les tunnels de conversion de GA vous donneront une valeur moyenne du nombre de
jours avant la conversion
 Excluez du calcul de votre moyenne les valeurs aberrantes
 Une valeur > 60 jours est courante en B2B. En B2C, elle pourra varier selon la catégorie
de produit ou service
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (4/6)
 Sélectionnez la fenêtre d’ajustement des pourcentages d’attribution en
fonction de l’engagement
 Ce paramètre est particulièrement important pour les points de contact qui précèdent le
clic de conversion
 A moins que vous n’ayez inséré un code spécial, le temps passé sur votre site n’est pas
un indicateur fiable (les visites à une page (bounce) et les dernières pages vues d’une
visite ne sont pas comptabilisées)
 Nous préférons utiliser le nombre de pages vues comme indicateur de l’engagement
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (5/6)
 Personnalisez les règles d’attribution en fonction de vos objectifs
 Dans l’exemple ci-dessous, nous cherchons à donner plus de crédit aux annonces
publicitaires qui génèrent des clics plutôt que des impressions
 La valeur 1,4 surpondère ce media dans le chemin de conversion. Une valeur égale à 0
ne lui aurait attribué aucune influence dans le parcours de conversion
Personnaliser son modèle
d’attribution dans GA (6/6)
 Finalement, faites une analyse comparative de plusieurs modèles
 Les modèles basés sur le dernier ou le premier clic risquent de fausser votre perception
 Comparez plutôt le modèle basé sur la chronologie des medias avec le modèle
personnalisé que vous aurez nommé et enregistré
II/ AU-DELÀ DU ROI
DU DERNIER CLIC
La méthode PASID
Mazeberry
Constat
Plus de 80% des annonceurs utilisent
encore la règle d’attribution au dernier
clic.
• Manque d’expertise
• Absence de consensus
• Choix arbitraire
Last clic VS Attribution
Last clic
Attribution
La méthodologie Mazeberry
Clarté + Impartialité + Transparence
La méthodologie Mazeberry
RECO N°1 :
Mesurer la marge d’erreur
Attention aux
dispersions élevées
La méthodologie Mazeberry
PORTEE TOTALE
DU LEVIER
ATTRIBUTION
CONVERSIONS
DIRECTES
La méthodologie Mazeberry
RECO N°2 :
Evaluer le rôle de chaque levier
Mazeberry a créé 5
typologies de leviers
marketing :
• Autonome
• Polyvalent
• Initiateur
• Passeur
• Buteur
La méthodologie Mazeberry
RECO N°3 :
Intégrer TOUS vos coûts d’acquisition
 Coûts média (CPC, CPM, CPA, etc.)
 Honoraires d’agences
 Frais internes
 Marge commerciale
Mazeberry
Le tableau de bord 360°
RECO 1
RECO 2
RECO 3
Mazeberry
Etude de cas 123fleurs
 Objectif : Evaluer le réel impact des canaux
d’acquisition payants (SEA, affiliation,
comparateurs, etc.) avec un modèle d’attribution
multi-sources.
 Résultat : Ventilation budgétaire repensée
 - 30% sur le coût d’acquisition client
« La Solution Mazeberry nous a permis de repenser notre budget e-marketing
et de gagner un temps précieux.»
FRÉDÉRIC GUFFROY, RESPONSABLE DU SITE 123FLEURS.COM
III/ L’IMPACT DES MODÈLES
D’ATTRIBUTION SUR
L’OPTIMISATION SEM
For your campaigns, bid with science
AdQuantic
Une réponse aux défis des
annonceurs sur le SEM
Les défis
des annonceurs sur le SEM
1) Pression concurrentielle qui
limite les marges
2) Besoin de rentabilité des
campagnes SEM
3) Adaptation à la saisonalité
Notre proposition
1) Pilotage des enchères de nos
clients en fonction des objectifs et
métriques clients
2) Rémunération à la performance
3) Suivi scientifique pour garantir les
performances sur la durée
AdQuantic
Notre objectif : gain de performance et
de temps
Ce que nous vous apportons
1) Performances boostées permettant des économies et des gains de CA/Marge
2) Gain de temps permettant de se concentrer sur d’autres levier
3) Accompagnement pour générer des performances sur la durée avec votre
agence ou votre équipe interne
AdQuantic
Le niveau du budget SEM peu impacté
par le choix du modèle d’attribution
 Le poids du SEM vis-à-vis des autres canaux est relativement
indépendant du modèle d’attribution car il est:
1. Autonome : les ventes générés ne dépendent pas des autres
canaux
2. Présent sur tous les niveaux d’acquisition : le SEM génère à la
fois des nouvelles visites, des nouveaux prospects et des clients
AdQuantic
Objectif : Gagner des performances
SEM avec le meilleur modèle
 Un bon modèle d’attribution peut permettre d’améliorer les performances SEM
en valorisant davantage les mots-clés génériques qui génèrent des prospects,
convertis ensuite par la marque ou des mots-clés plus précis:
 Cela s’applique en particulier lorsque ces trois facteurs sont réunis:
1. Le poids de la marque est important (ETAM, Castorama)
2. Le temps de décision des clients est important (iMusic School, Veoprint)
3. Le domaine est concurrentiel (PMB, Veoprint)
AdQuantic
Les enchères sont fixées en fonction
du revenu mesuré par mot-clé
AdQuantic
Le revenu est mesuré pour tous les
mots-clés même de la longe traîne
 Par défaut, c’est le modèle AdWords : la vente est attribuée au dernier clic
payant au jour du clic
 Si le dernier clic est un clic sur une expression contenant la marque,
la conversion est réattribuée au clic payant précédent
 Exemple: flyer -> flyer par cher ->flyer format A4 ->veoprint -> vente
 La conversion est attribuée au mot-clé flyer format A4 au jour du clic
AdQuantic
Un modèle que nous utilisons
fréquemment (et implémentons)
 Il est implémentable avec un accès API à Google Analytics
 Il tient compte du report sur la marque
 Il est peu risqué car le lien de causalité entre la vente et le clic est assez
certaine (c’est l’avantage des modèles last click)
AdQuantic
Les avantages de ce modèle
AdQuantic
Une variation importante du revenu mesuré en fonction du modèle,
des campagnes, de la période, sur un client B2B
AdQuantic
Corrélation forte entre la durée du cycle d’achat et l’attribution à la
marque de la vente dans le modèle last click
AdQuantic
Exemple de l’impact d’une bonne gestion sur les performances
AdQuantic
Une rémunération en pourcentage du budget géré
(avec un POC à la performance et un AB test)
QUESTIONS RÉPONSES
Olivier Dupin
DG
+33 (0)9 70 44 91 08
olivier.dupin@digital
brand.fr
MERCI!
Olivier de Taisne
CEO
+33 (0)6 63 15 39 14
Olivier.deTaisne
@adquantic.com
Fabien Dutrieux
Responsable
marketing
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eberry.com

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Webinaire attribution en marketing digital: obtenir plus avec moins

  • 1. Webinaire du 20 mai 2014 _________ ATTRIBUTION EN MARKETING DIGITAL: OBTENIR PLUS AVEC MOINS
  • 2. LES INTERVENANTS Technologie d'attribution marketing Fabien Dutrieux Technologie d‘optimisation de campagnes SEM Olivier de Taisne Conseil Agence Intégrateur Olivier Dupin
  • 3. PROGRAMME DU WEBINAIRE Les modèles d’attribution de Google analytics et leurs limites 17h00 -17h10 Olivier Dupin, digital BRAND Au-delà du ROI du dernier clic, la méthode PASID 17h10 -17h25 Fabien Dutrieux, Mazeberry L’impact des modèles d’attribution sur l’optimisation SEM 17h25 -17h40 Olivier de Taisne AdQuantic Questions et réponses 17h40 -18h00
  • 4. I/ LES MODELES D’ATTRIBUTION DE GOOGLE ANALYTICS Et leurs limites
  • 5. Les 3 principaux challenges de l’attribution en marketing digital Impact du online sur le offline (ventes, valeur de la marque, appels entrants …) Attribution des investissements marketing aux différents terminaux Attribution des investissements marketing aux différents medias digitaux
  • 6. Vous avez un problème d’attribution si … … une proportion significative de vos chemins de conversion comprend plus d’une étape … Longueur des chemins de conversion Overlap du mix-medias
  • 7. L’analyse des parcours de conversion dans GA … à quoi sert de savoir que 5 % du trafic est issu d’un parcours Direct/Social/PPC/Organic/Referral ? Top Conversion Paths report dans Google Analytics
  • 8. Le modèle d’attribution au dernier clic/dernière interaction 0 % 0 % 0 % 0 % 100 % Le modèle le plus employé par les outils de web analytics - GA propose par défaut le modèle de “l’avant-dernier media” Historiquement utilisé bien avant que les outils ne deviennent “Visitor centric” Pourquoi investir dans d’autres medias si seul le dernier clic compte ?
  • 9. Le modèle d’attribution au dernier media avant le clic de conversion 0 % 0 % 0 % Ce modèle proposé par défaut dans GA attribue la conversion à la visite qui précède le clic de conversion, quel que soit le media Pourquoi attribuer 100 % des conversions au dernier media avant le clic de conversion ? Si un internaute a été exposé à une promo, pourquoi attribuer à cette promo 0% de contribution au résultat final ? 0 % 100 %
  • 10. Le modèle d’attribution au dernier clic AdWords 0 % 0 %0 % 0 % 100 % AdWords
  • 11. Le modèle d’attribution au premier clic/première interaction 0 % 0 %0 % 0 % 100 % L’opposé du modèle d’attribution au dernier clic Le premier media du parcours se voit attribuer 100 % des conversions
  • 12. Le modèle d’attribution linéaire 20 % Chaque media reçoit le même score d’attribution 20 % 20 % 20 % 20 %
  • 13. Le modèle d’attribution basé sur la chronologie des medias (1/2) 15 % 17 % 19 % 23 % 26 % La premisse de ce modèle est que le point de contact le plus proche de la conversion reçoit un score d’attribution plus élevé Ce modèle basé sur un algorithme simple est largement supérieur aux modèles présentés jusque là, bien que l’on puisse discuter de la pertinence des valeurs des scores d’attribution
  • 14. Le modèle d’attribution basé sur la chronologie des medias (2/2) En observant la durée moyenne des parcours de conversion sur votre site, vous pouvez affiner ce modèle en ajoutant une valeur égale à la durée moyenne en jours du parcours de conversion/2
  • 15. Le modèle d’attribution basé sur la position des medias 40 % 6,7 % Par défaut, ce modèle attribue 40% à la première et à la dernière interaction, et répartit les 20 % restants entre les autres medias Les valeurs par défaut de ce modèle sont adaptées à des dispositifs medias spécifiques (par exemple, campagne de lancement, campagne de fin, entretien entre les deux) 40 % 6,7 % 6,7 %
  • 16. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (1/6) Cette approche est recommandée si vous avez déjà expérimenté plusieurs modèles dans GA Posez d’abord les bonnes questions:  Quel(s) type(s) de comportement(s) valorisez-vous ?  Historiquement, à quoi ressemblent les parcours d’achat répétés ?  Cherchez-vous à optimiser un schéma de conversion existant ou bien à expérimenter des alternatives ?
  • 17. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (2/6)  Dans GA, cliquez sur “choisir un modèle” dans l’outil de comparaison des modèles  Choisissez le modèle basé sur la position des medias, puis distribuez les valeurs d’attribution comme suit  10 % pour la 1ère interaction  40 % pour les interactions intermédiaires: elles sont importantes pour conduire au dernier clic  40 % pour la dernière interaction: celle qui “transforme”
  • 18. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (3/6)  Sélectionnez la fenêtre de “lookback”, saisissez le nombre de jours moyen avant une conversion  Les tunnels de conversion de GA vous donneront une valeur moyenne du nombre de jours avant la conversion  Excluez du calcul de votre moyenne les valeurs aberrantes  Une valeur > 60 jours est courante en B2B. En B2C, elle pourra varier selon la catégorie de produit ou service
  • 19. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (4/6)  Sélectionnez la fenêtre d’ajustement des pourcentages d’attribution en fonction de l’engagement  Ce paramètre est particulièrement important pour les points de contact qui précèdent le clic de conversion  A moins que vous n’ayez inséré un code spécial, le temps passé sur votre site n’est pas un indicateur fiable (les visites à une page (bounce) et les dernières pages vues d’une visite ne sont pas comptabilisées)  Nous préférons utiliser le nombre de pages vues comme indicateur de l’engagement
  • 20. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (5/6)  Personnalisez les règles d’attribution en fonction de vos objectifs  Dans l’exemple ci-dessous, nous cherchons à donner plus de crédit aux annonces publicitaires qui génèrent des clics plutôt que des impressions  La valeur 1,4 surpondère ce media dans le chemin de conversion. Une valeur égale à 0 ne lui aurait attribué aucune influence dans le parcours de conversion
  • 21. Personnaliser son modèle d’attribution dans GA (6/6)  Finalement, faites une analyse comparative de plusieurs modèles  Les modèles basés sur le dernier ou le premier clic risquent de fausser votre perception  Comparez plutôt le modèle basé sur la chronologie des medias avec le modèle personnalisé que vous aurez nommé et enregistré
  • 22. II/ AU-DELÀ DU ROI DU DERNIER CLIC La méthode PASID
  • 23. Mazeberry Constat Plus de 80% des annonceurs utilisent encore la règle d’attribution au dernier clic. • Manque d’expertise • Absence de consensus • Choix arbitraire Last clic VS Attribution Last clic Attribution
  • 24. La méthodologie Mazeberry Clarté + Impartialité + Transparence
  • 25. La méthodologie Mazeberry RECO N°1 : Mesurer la marge d’erreur Attention aux dispersions élevées
  • 26. La méthodologie Mazeberry PORTEE TOTALE DU LEVIER ATTRIBUTION CONVERSIONS DIRECTES
  • 27. La méthodologie Mazeberry RECO N°2 : Evaluer le rôle de chaque levier Mazeberry a créé 5 typologies de leviers marketing : • Autonome • Polyvalent • Initiateur • Passeur • Buteur
  • 28. La méthodologie Mazeberry RECO N°3 : Intégrer TOUS vos coûts d’acquisition  Coûts média (CPC, CPM, CPA, etc.)  Honoraires d’agences  Frais internes  Marge commerciale
  • 29. Mazeberry Le tableau de bord 360° RECO 1 RECO 2 RECO 3
  • 30. Mazeberry Etude de cas 123fleurs  Objectif : Evaluer le réel impact des canaux d’acquisition payants (SEA, affiliation, comparateurs, etc.) avec un modèle d’attribution multi-sources.  Résultat : Ventilation budgétaire repensée  - 30% sur le coût d’acquisition client « La Solution Mazeberry nous a permis de repenser notre budget e-marketing et de gagner un temps précieux.» FRÉDÉRIC GUFFROY, RESPONSABLE DU SITE 123FLEURS.COM
  • 31. III/ L’IMPACT DES MODÈLES D’ATTRIBUTION SUR L’OPTIMISATION SEM For your campaigns, bid with science
  • 32. AdQuantic Une réponse aux défis des annonceurs sur le SEM Les défis des annonceurs sur le SEM 1) Pression concurrentielle qui limite les marges 2) Besoin de rentabilité des campagnes SEM 3) Adaptation à la saisonalité Notre proposition 1) Pilotage des enchères de nos clients en fonction des objectifs et métriques clients 2) Rémunération à la performance 3) Suivi scientifique pour garantir les performances sur la durée
  • 33. AdQuantic Notre objectif : gain de performance et de temps Ce que nous vous apportons 1) Performances boostées permettant des économies et des gains de CA/Marge 2) Gain de temps permettant de se concentrer sur d’autres levier 3) Accompagnement pour générer des performances sur la durée avec votre agence ou votre équipe interne
  • 34. AdQuantic Le niveau du budget SEM peu impacté par le choix du modèle d’attribution  Le poids du SEM vis-à-vis des autres canaux est relativement indépendant du modèle d’attribution car il est: 1. Autonome : les ventes générés ne dépendent pas des autres canaux 2. Présent sur tous les niveaux d’acquisition : le SEM génère à la fois des nouvelles visites, des nouveaux prospects et des clients
  • 35. AdQuantic Objectif : Gagner des performances SEM avec le meilleur modèle  Un bon modèle d’attribution peut permettre d’améliorer les performances SEM en valorisant davantage les mots-clés génériques qui génèrent des prospects, convertis ensuite par la marque ou des mots-clés plus précis:  Cela s’applique en particulier lorsque ces trois facteurs sont réunis: 1. Le poids de la marque est important (ETAM, Castorama) 2. Le temps de décision des clients est important (iMusic School, Veoprint) 3. Le domaine est concurrentiel (PMB, Veoprint)
  • 36. AdQuantic Les enchères sont fixées en fonction du revenu mesuré par mot-clé
  • 37. AdQuantic Le revenu est mesuré pour tous les mots-clés même de la longe traîne
  • 38.  Par défaut, c’est le modèle AdWords : la vente est attribuée au dernier clic payant au jour du clic  Si le dernier clic est un clic sur une expression contenant la marque, la conversion est réattribuée au clic payant précédent  Exemple: flyer -> flyer par cher ->flyer format A4 ->veoprint -> vente  La conversion est attribuée au mot-clé flyer format A4 au jour du clic AdQuantic Un modèle que nous utilisons fréquemment (et implémentons)
  • 39.  Il est implémentable avec un accès API à Google Analytics  Il tient compte du report sur la marque  Il est peu risqué car le lien de causalité entre la vente et le clic est assez certaine (c’est l’avantage des modèles last click) AdQuantic Les avantages de ce modèle
  • 40. AdQuantic Une variation importante du revenu mesuré en fonction du modèle, des campagnes, de la période, sur un client B2B
  • 41. AdQuantic Corrélation forte entre la durée du cycle d’achat et l’attribution à la marque de la vente dans le modèle last click
  • 42. AdQuantic Exemple de l’impact d’une bonne gestion sur les performances
  • 43. AdQuantic Une rémunération en pourcentage du budget géré (avec un POC à la performance et un AB test)
  • 45. Olivier Dupin DG +33 (0)9 70 44 91 08 olivier.dupin@digital brand.fr MERCI! Olivier de Taisne CEO +33 (0)6 63 15 39 14 Olivier.deTaisne @adquantic.com Fabien Dutrieux Responsable marketing +33 (0)3 66 72 80 24 fabien.dutrieux@maz eberry.com