Baptiste Amar, analyste de données senior, a conçu un modèle d’attribution fractionné pour créditer plus précisément les canaux marketing pour leur impact sur la génération de revenus. Cet article est la partie 1 d’une série en 3 parties sur la façon dont il a conçu et exécuté le modèle. Dans ce premier volet, Baptiste pose les bases en présentant les fondamentaux et les défis des modèles d’attribution.
Dans la partie 2, Baptiste enchaîne avec le processus de conception du modèle, la collecte et le formatage des données, et la modification du modèle de chaînes de Markov. Dans la partie 3, il plonge en profondeur dans le défi de déployer le modèle basé sur les données dans les systèmes, et de le tester sous pression sur des campagnes marketing réelles pour s’assurer de sa pertinence. Si ce n’est pas déjà fait, suivez-nous sur LinkedIn pour rester à jour pour les parties 2 et 3.

Pourquoi avons-nous besoin de modèles d’attribution pilotés par les données ?

L’époque des allocations budgétaires basées sur la foi ou l’expertise dans le marketing est révolue depuis longtemps. Avec la pénétration accrue des données et de l’analytique dans les stratégies commerciales, les responsables marketing sont confrontés à des défis encore plus importants : Ils doivent désormais prouver en permanence la valeur de leurs actions.

Mais les marketeurs ne sont pas les seuls à être confrontés à ce nouveau défi. Les analystes de données spécialisés en marketing comme moi sont chargés de fournir un contenu précieux et exploitable aux marketeurs, qu’il s’agisse d’aperçus rapides ou de modélisations lourdes. En fin de compte, cela aide les équipes de marketing opérationnel à prendre de meilleures décisions, comme l’élaboration d’un mix média optimal, le lancement de campagnes plus performantes ou la création de contenus plus engageants.

Sans cette compréhension fondamentale du problème commercial, il est pratiquement impossible de concevoir et de déployer un modèle d’attribution fractionnée pertinent.

Dans les organisations marketing matures comme GetYourGuide, l’analytique est essentielle lorsqu’il s’agit d’allouer des ressources : Les responsables médias ont besoin de matériel pour obtenir l’adhésion des parties prenantes financières et éventuellement débloquer le budget de fonctionnement.

L’un des plus grands défis dans ce contexte est de mesurer le retour sur investissement des médias : Combien de revenus l’investissement dépensé sur des canaux ou des campagnes spécifiques a-t-il généré ? Il est possible de répondre à cette question structurelle dans le cadre de plusieurs approches, qui nécessitent toutes des données fiables et une modélisation sophistiquée.

L’une des façons standard de l’aborder consiste à répartir les revenus entre les canaux marketing en fonction de l’impact qu’ils ont eu pour les générer. C’est ce que fait la modélisation de l’attribution.

Vous pourriez également être intéressé par : Comment un spécialiste du marketing d’affichage et sa petite équipe ont un impact important

Marketing et conversion

Avant d’acheter un produit en ligne, les clients peuvent être exposés à une grande variété d’actifs marketing. Un exemple de chemin vers la conversion pourrait être :

1. Un client voit une bannière sur un site Web qui renvoie à la réservation d’un billet pour la Tour Eiffel sur GetYourGuide (publicité display), et clique dessus. Ils parcourent notre inventaire sans convertir.

2. Quelques jours plus tard, il interroge le moteur de recherche Google pour trouver des billets pour la Tour Eiffel, et clique sur la publicité GetYouGuide (recherche payante) pour accéder à nouveau à notre plateforme et se rafraîchir la mémoire sur les activités que nous proposons. Tout en naviguant, ils s’inscrivent à notre newsletter.

3. Une semaine après la dernière visite du client, il reçoit un e-mail basé sur l’action lui rappelant le billet Tour Eiffel, clique sur l’e-mail, recherche sur notre site Web la visite qu’il avait à l’œil et réserve l’attraction.

Dans ce parcours vers la conversion, trois canaux marketing ont participé : affichage, recherche payante et email.

Si nous voulons créditer ces trois canaux à la bonne partie des revenus – en fonction de l’impact qu’ils ont eu sur la conversion – quel canal attribuerions-nous le plus ?

a. L’annonce d’affichage parce qu’elle a conduit notre client sur le site Web pour la première fois et l’a amené à considérer notre marque ?

b. Le clic de recherche payante parce qu’il a probablement poussé le client beaucoup plus loin dans l’intention d’achat ?

c. Le point de contact par courriel parce qu’il a permis au client de se convertir?

c.