Ce sujet m'a beaucoup occupé l'esprit dernièrement et je me tourne naturellement vers les enseignements du légendaire Avinash Kaushik. Il y a de nombreux défis en matière d'attribution multi-canal dont Avinash a parlé :

• Impact des canaux Online sur les magasins/ventes hors ligne
• Impact des activités marketing Offline sur le trafic et les conversions Online
• Attribution sur plusieurs écrans : par exemple, les conversions se produisent sur plusieurs appareils, du laptop au mobile à la tablette. Ou même de la smart TV au laptop en passant par le mobile, etc.
• Attribution sur plusieurs canaux online.

Tu peux te référer à ses articles sur la Définition, le Modèle, la Vérification de la réalité, le Suivi de l'impact online des campagnes offline, le Suivi des conversions offline. Donc quand quelqu'un parle d'attribution multi-canal, je suppose qu'on doit définir clairement de quel type d'attribution multi-canal il/elle veut parler. En réalité, presque toutes les entreprises font face à deux ou plusieurs défis d'attribution multi-canal, donc décider sur quel problème se concentrer est aussi important que de le résoudre. Une façon d'aborder cela est d'essayer de répondre à ces questions :

• Quelle action peut-on prendre directement à la suite de l'analyse d'attribution multi-canal ?
• Quel impact cela pourrait-il avoir sur notre objectif marketing global/ventes ? L'impact estimé justifie-t-il les efforts ?
• Qui dans l'équipe peut effectuer l'analyse une fois qu'on a les données ? Cette personne sera-t-elle en mesure de présenter les données/convaincre les autres parties prenantes de suivre la recommandation ?

Maintenant, examinons ensemble différents scénarios.

1. Impact des canaux Online sur les visites/ventes en magasin hors ligne

C'est quelque chose qui perplexe les marketeurs depuis longtemps et de nombreux efforts ont été déployés pour essayer de répondre à cette question sur certains canaux en ligne, mais pas de façon globale. La valeur de répondre à cette question est assez évidente. Si tu connais l'impact des différents canaux en ligne sur les visites en magasin hors ligne ou les ventes, tu peux essayer d'augmenter les dépenses médias pour certains canaux et observer les visites/ventes en magasin. Si le modèle est correct, tu devrais observer une hausse. Tu peux également mener divers tests pour essayer d'établir la répartition "parfaite" entre différents canaux en ligne pour maximiser les visites/ventes en magasin. Cependant, le fait est que les visites/ventes en magasin ne dépendent pas uniquement de tes activités digitales — elles sont affectées par tes autres activités hors ligne, tes promotions des ventes, les autres conversations que tes prospects ont sur ta marque (sur les réseaux sociaux ou non), et même ce que font tes concurrents, etc. Donc plutôt que d'essayer d'obtenir une répartition média parfaite, il est important d'être à l'aise pour travailler avec un ensemble de données incomplet. En termes de méthodes pour suivre l'impact hors ligne, on a vu des choses comme :

• Utiliser des coupons/codes promo/numéros de téléphone dédiés pour tes canaux en ligne et suivre ensuite les échanges/ventes en magasin. Pour faire ça, tu as besoin d'une base de données de tous les coupons/codes promo uniquement en ligne et des numéros de téléphone dédiés, ton personnel en magasin doit être formé pour suivre le processus de saisie des informations, et avoir la capacité de faire correspondre toutes ces données à chaque canal en ligne (impression, clic, CPC, jusqu'à l'acquisition et aux revenus).
• Adhésion : en utilisant les données d'adhésion et de connexion, tu peux suivre les comportements en ligne/hors ligne des utilisateurs, à l'image d'une banque qui suit les transactions de ses clients.
• Micro-conversion configurée pour toute personne visitant ta page de localisation de magasin/contact en ligne. L'hypothèse est que plus il y a de personnes utilisant le localisateur de magasin, plus il est probable qu'elles visiteront ton magasin.
• Lancer des campagnes en ligne dans certaines zones géographiques spécifiques : et observer les visites/ventes en magasin dans ces zones par rapport aux autres. De nombreux canaux en ligne te permettent de cibler des personnes au niveau de la ville. Tu peux te référer à l'étude de cas Online to Store réalisée par HP et Google lorsqu'ils ont utilisé ce concept.
• Réaliser des enquêtes en magasin ou des enquêtes de sortie en ligne pour comprendre les comportements de ton audience, etc. Avinash a tout couvert magnifiquement ici.

2. Impact du marketing hors ligne sur les performances Online

Les performances en ligne bénéficient constamment des activités hors ligne. Il ne fait aucun doute qu'une grande campagne de relations publiques, une campagne TVC, une promotion des ventes ou d'autres activités hors ligne auraient un impact sur le trafic/les conversions du site web. Le seul problème est qu'avec les grandes activités hors ligne (TVC, RP ou OOH), il est difficile pour nous d'optimiser la campagne à la volée en raison du coût élevé de production et d'un plan de réservation encore plus compliqué. Si on achète de la TVC/OOH de façon programmatique, c'est une histoire différente, mais jusqu'à ce moment-là, il reste difficile de changer le plan média hors ligne à mi-chemin de la campagne ou d'optimiser toutes les deux semaines. Donc encore une fois, que peux-tu faire ?

• Des URLs vanity comme abc.com/train, abc.com/print ou des codes QR pour différencier si un certain trafic vers le site est dû à une publicité dans le train ou à un article de relations publiques dans un journal.
• Hausse de la recherche organique sur les termes de marque pendant la campagne TVC/presse/OOH (on suppose qu'après la première exposition hors ligne, les gens iront en ligne et rechercheront s'ils sont intéressés). Cependant, encore une fois, c'est très difficile à lire et à chiffrer correctement, car on ne gère pas les campagnes hors ligne en isolation — on les gère conjointement avec d'autres canaux en ligne, les réseaux sociaux, les canaux mobiles, il est donc difficile d'attribuer la hausse à un seul canal.

3. Attribution sur plusieurs écrans

C'est l'un des problèmes majeurs auxquels font face les entreprises aujourd'hui. Les consommateurs n'utilisent plus un seul écran pour rechercher/acheter/partager des informations sur un produit ou service. Il est très courant pour un consommateur typique d'être exposé à certaines publicités sur son mobile, puis de faire des recherches plus tard sur son laptop, de cliquer sur une annonce de recherche payante, et ensuite d'aller en magasin pour acheter. Alors comment les entreprises peuvent-elles optimiser leurs dépenses média dans une telle situation ? Quel canal doit obtenir le crédit pour les ventes ? Combien de crédit devrions-nous attribuer à notre campagne display mobile, ou à la recherche payante sur desktop ? Il ne semble pas y avoir de réponse claire, du moins pour l'instant. L'un des principaux défis concerne la collecte de données et l'identification : comment peut-on collecter toutes les données (post-impression, post-clic) et être en mesure de savoir que c'est le même utilisateur qui est exposé à plusieurs canaux ou lorsque cet utilisateur effectue une action souhaitée ? Le cookie, qui était très efficace dans l'environnement du navigateur informatique, s'est retrouvé soudainement largement inadéquat pour répondre aux écrans supplémentaires (mobile, tablette et même OOH).

• La connexion pourrait être une méthode, mais on ferait face à des problèmes de confidentialité — qui voudrait que des entreprises comme Google/Facebook/Apple, etc. suivent leurs activités sur tous les appareils et stockent leurs comportements de navigation sur Internet ?
• Identifier les utilisateurs sur la base d'informations contextuelles : comme si les deux appareils sont utilisés dans les mêmes emplacements physiques, sur le même réseau en même temps (comme chaque soir)
• Comportement/habitude de navigation unique : chacun d'entre nous aurait des habitudes de navigation uniques/des habitudes d'utilisation d'applications uniques. Si les réseaux/sites pouvaient collecter toutes ces informations et faire de l'analyse big data, ils pourraient en théorie identifier des individus uniques sur les sites/applications.
• Comportement des cartes de crédit/transactions : oui, c'est un moyen facile de suivre les utilisateurs sur plusieurs appareils également. Si ton site/application/réseau peut enregistrer le même compte de carte de crédit/paypal utilisé sur deux appareils différents, tu peux supposer dans une certaine mesure que c'est la même personne.
• Les panels traditionnels, les sondages peuvent bien sûr être utilisés. Mais ici se pose le problème du rappel publicitaire et les utilisateurs ne remarquent peut-être même pas/ne se souviennent pas de tout ce qu'ils font.
• Le click to call pourrait être un moyen de relier les publicités mobiles aux activités hors ligne.

Tu peux en lire davantage à ce sujet ici, ou des entreprises qui affirment pouvoir le faire. Je n'ai pas encore essayé leurs solutions.

4. Attribution sur plusieurs canaux en ligne

Ce problème n'est plus nouveau et a été discuté/résolu dans une large mesure par différentes plateformes. De nombreuses solutions Analytics offrent cette capacité d'attribution, par exemple Google Analytics (même la version gratuite). Tu peux lire quelques articles comme l'aperçu des modèles d'attribution, l'attribution multi-canal : les bons, les mauvais et les vilains modèles. D'abord, pourquoi doit-on s'intéresser à ce problème ? Car si tu gères une campagne de Paid Media suffisamment longtemps, tu remarqueras les scénarios suivants :

• Le Search Engine Marketing (Paid Search ou Organic) fonctionne le mieux, et la majorité des conversions (selon un modèle d'attribution au dernier clic non-direct) se produisent grâce aux termes de marque. Super ! Dépensons plus d'argent en Paid Search ou SEO. :| ou est-ce vraiment le cas ?
• Le Remarketing fonctionne le mieux pour le Display, fantastique, encore une fois. Ou est-ce vraiment le cas ?

Pour être honnête, si tu n'optimises pas tes campagnes sur les termes de marque pour le Paid Search ou le Remarketing pour le Display, ils continueront à performer le mieux simplement en raison de la façon dont tu mesures et attribues les conversions. Il n'y a rien de brillant à voir les termes de marque générer 90 % de toutes les conversions pour les programmes de Paid Search ou le Remarketing avoir un impact similaire avec le Display. Les personnes qui te connaissent, qui recherchent tes termes de marque convertiront évidemment mieux que les personnes qui recherchent des termes plus génériques. Elles sont souvent en mode recherche quand elles utilisent des termes génériques. Quant au remarketing, il se nourrit des autres activités marketing en atteignant les personnes qui ont déjà visité tes sites web. Tu as déjà dépensé un certain montant pour les attirer sur ton site et maintenant tu utilises simplement le remarketing pour les convertir. Je ne veux pas rendre trop facile la gestion d'une campagne de remarketing efficace ou d'une campagne de termes de marque pour le Paid Search. Cependant, l'effort n'est pas énorme. N'importe qui peut le faire. Tu n'as même pas besoin de trop de personnes ou d'une agence pour faire ça si c'est le résultat que tu recherches. En concentrant tout ton budget sur les termes de marque pour le Paid Search et le Remarketing pour le Display, tu ne touches pas de nouvelles personnes, qui sont en phase de considération ou plus haut dans l'entonnoir, tes ventes vont lentement plafonner ou "mourir" avec le temps. Alors comment aborder ça ? Comment atteindre des personnes plus haut dans l'entonnoir de façon efficace ? Tu as besoin d'une analyse d'attribution multi-canal, pour que tu puisses comprendre l'impact des différents canaux en ligne les uns sur les autres, la réalité des multiples visites avant une vente, et assigner différents KPIs à différentes activités. Deuxièmement, il s'agit du Comment ? Je suppose que tu as besoin de :

• Suivre tous les canaux en ligne (à la fois les interactions post-clic et post-impression), y compris la recherche, le display, l'EDM, etc.

• Tu auras probablement besoin d'utiliser une plateforme d'ad serving tierce comme DoubleClick Campaign Manager pour diffuser toutes tes activités display

• Utiliser une plateforme tierce comme DoubleClick Search ou Marine/Kenshoo pour diffuser toutes tes activités SEM

• Utiliser le pixel ou le tracking JavaScript sur la landing page et tout au long de l'entonnoir de conversion. (Les floodlights DoubleClick par exemple)

• Stocker toutes les données dans un data warehouse/Data management platform commun ou avoir un moyen de connecter les cookies post-impression/post-clic avec les cookies de conversion

• Dédupliquer les conversions sur les canaux et effectuer l'attribution selon des règles personnalisées définies par l'utilisateur

Si tu utilises Google Analytics pour la collecte et l'analyse de données, Google Display Network pour ta campagne Display et Google Adwords pour ton SEM, alors Google Analytics peut faire correspondre les données post-impression, post-clic avec la conversion (définie par Google Analytics et partagée avec Google Adwords). Lier Google Adwords et Google Analytics dans ce cas te donnera automatiquement des données post-clic pour tes activités SEM via Adwords et des données post-impression de GDN, tu es donc bon. Tu n'as pas besoin d'utiliser une plateforme d'ad serving tierce comme DoubleClick Campaign Manager. Pour d'autres activités comme l'EDM ou similaires, tu peux utiliser l'outil de création d'URL pour taguer l'URL de destination avec les paramètres UTM respectifs.

Dans le cas où tu gères des campagnes display sur plus de canaux que le seul GDN, tu devras utiliser une plateforme capable d'effectuer du ad serving tiers pour le Display/Vidéo et la Recherche — de nombreuses plateformes d'ad serving tierces populaires peuvent le faire, y compris DoubleClick. Tu peux ensuite diffuser toutes les autres activités comme le trafic EDM en utilisant un click tracker.

En situation réelle, ce à quoi de nombreuses entreprises font face, c'est l'incapacité à connecter les données de conversion avec les données de clic/post-impression. Les raisons de cette situation sont nombreuses, comme :

• Les conversions se produisent hors ligne
• Les conversions/ventes impliquent d'autres équipes comme le centre d'appel/l'équipe de vente, d'où les informations ne sont pas transmises en interne entre les équipes.
• Il n'y a pas d'identifiants uniques pour tous les leads générés en ligne/hors ligne via le système CRM jusqu'au point de conversion/vente
• etc.

Par exemple, les leads sont générés en ligne, puis l'équipe de vente/le centre d'appel fait le suivi et essaie de conclure ces leads. Quand ils y arrivent, ils mettent simplement à jour le système CRM interne et cela ne se connecte pas à la plateforme marketing pour faire correspondre la conversion avec les données de clic/post-impression. Ce n'est pas trop difficile à résoudre — tu as probablement besoin d'un data warehouse, d'une plateforme pour ton marketing en ligne (comme DoubleClick par exemple) qui se connecte avec ta plateforme CRM pour partager des données. Tu devras ensuite attribuer un identifiant unique à tous les leads qui arrivent. Cet identifiant unique peut aider à connecter les activités marketing (post-impression, données de clic par canal) aux données de ventes/conversion. Tu peux faire ça en utilisant l'ID de placement DoubleClick Campaign Management (DCM), qui est généré dynamiquement par placement que tu crées, et une approche similaire pour la Recherche (en utilisant par exemple {creative ID}). Cela t'aidera à passer à l'échelle puisque tu n'as pas besoin de créer manuellement des milliers d'identifiants uniques en amont et de tagger chaque URL de destination de tes campagnes en ligne avec ces identifiants uniques. Enfin, après avoir collecté toutes les données, quelle est la prochaine étape ? Je suppose qu'il te faut quelqu'un qui est excellent en analytics pour analyser les données et fournir des insights actionnables et impactants. Cette personne devrait comprendre comment ton entreprise fonctionne, comment les décisions sont prises entre les différentes équipes, avoir le charisme et la compréhension humaine pour présenter les données de façon percutante et convaincre toutes les parties prenantes d'agir sur la base de ses recommandations étayées par des données. Quoi qu'il en soit, c'est tout ce que j'avais à dire. As-tu quelque chose à ajouter ? Des commentaires ? Cordialement, Chandler P.S : L'Angleterre a perdu aujourd'hui au Brésil !