La voix du bazar

Gartner et Harvard Business Review, entre autres, signalent fréquemment le manque de connaissances des spécialistes du marketing sur la façon de mesurer le succès du marketing multicanal et omnicanal. Cet article aborde ce problème – et propose des solutions – en démontrant pourquoi l'attribution multi-touch est le meilleur moyen de suivre les performances et de déterminer le succès.

Chapitres :

1. Qu'est-ce que l'attribution multi-touch ?
2. Comment collecter les bonnes données pour l'attribution multi-touch
3. Attribution multi-touch et parcours client
4. Types de modèle d'attribution multi-touch
5. Outils d'attribution multi-touch pour un monde axé sur la confidentialité
6. Les données ne vous diront pas tout

Dans un monde axé sur la confidentialité , les anciennes approches d'attribution multi-touch ne sont ni précises ni fiables. Les services publicitaires comme Meta et Google continuent de supprimer les fonctionnalités de suivi au niveau des utilisateurs de leurs rapports en réponse aux réglementations, et les spécialistes du marketing qui s'appuient sur des cookies tiers pour quantifier le milieu de l'entonnoir sont condamnés.

Les données au niveau des utilisateurs sont moins fiables que jamais et une faible précision ne constitue pas un début gagnant pour une prise de décision basée sur les données.

Alors, que doivent faire les spécialistes du marketing axés sur les données : revenir aux modèles d'attribution cloisonnés et à simple contact du Web 2.0 ? Dans un paysage omnicanal où les consommateurs interagissent avec les marques sur tous les canaux avant une conversion, l'attribution en un seul clic n'a aucun sens. Une stratégie marketing efficace nécessite un ensemble cohérent de tactiques qui s'appuient sur les efforts de chacun pour créer et maintenir une dynamique dans une direction ciblée.

L'attribution en un seul clic permet aux spécialistes du marketing d'examiner une seule tactique à la fois, généralement lors des étapes de découverte ou de conversion. Les spécialistes du marketing qui s'appuient sur l'attribution en un seul clic pour comprendre les stratégies multicanaux risquent de prendre des décisions myopes en ignorant les tactiques critiques à mi-entonnoir. Les marques ont besoin d’une vision plus complète de ce qui contribue au succès pour prendre des décisions multicanales éclairées.

Qu'est-ce que l'attribution multi-touch ?

L'attribution multi-touch est un modèle marketing qui mesure chaque point de contact du parcours client en attribuant une valeur numérique à chaque canal afin que les spécialistes du marketing puissent voir l'impact de chaque point de contact sur les conversions.

Le milieu de l’entonnoir est difficile à mesurer, mais investir des ressources dans la quantification du milieu de l’entonnoir est payant. Le marketing à mi-entonnoir rend les efforts d'acquisition d'une marque plus efficaces en augmentant les taux de conversion sur plusieurs canaux. Cela facilite également la fidélisation en développant un plaidoyer précoce, en améliorant la LTV et en réduisant la pression liée à l'acquisition de clients.

L'attribution multi-touch (attribuer de la valeur à chaque étape du parcours client) reste un cadre important, mais la version actuelle est bien loin de l'approche basée sur les cookies tiers que les spécialistes du marketing aimaient autrefois.

Comment collecter les bonnes données

Les données tierces collectées via les pixels et les cookies étaient autrefois la principale source d'attribution multi-touch. Si un spécialiste du marketing souhaitait suivre le comportement des utilisateurs sur tous les canaux, appareils et plates-formes, il lui suffisait d'ajouter un extrait de code à son site Web. Le trafic serait automatiquement marqué avec un cookie Facebook ou Google sans le consentement de l'utilisateur. Ce cookie suivrait l'utilisateur sur le Web pour voir ce qu'il faisait et le recibler avec des publicités pertinentes. Les spécialistes du marketing regrouperaient les données des cookies tiers dans des rapports d'attribution multi-touch pour comprendre le comportement des utilisateurs et optimiser les parcours clients.

Aujourd’hui, ces mêmes données au niveau des utilisateurs sont plus difficiles d’accès. Le RGPD et le CCPA ont incité Google, Facebook et d'autres plateformes à supprimer progressivement les cookies tiers, une décision qui a contraint les spécialistes du marketing à abandonner les méthodes éprouvées d'attribution multi-touch.

Les spécialistes du marketing axés sur les données ont commencé à s'adapter au nouveau paysage analytique, en exploitant les données first party et les données zero-party pour quantifier les performances tout au long de l'entonnoir marketing.

La distinction entre les données Zero Party et les données First Party est relativement nouvelle. Jusqu'à récemment, toutes les données collectées par une marque étaient considérées comme « first party ».

Aujourd'hui, les données de première partie font référence aux comportements quantitatifs qu'une marque suit à travers ses interactions avec les clients. Les cookies propriétaires, les balises et les modules de suivi des oursins (UTM) sont les méthodes courantes utilisées par les marques grand public pour collecter des données propriétaires. Les détaillants omnicanaux peuvent également suivre les visites dans les magasins physiques en parallèle avec le comportement des clients du commerce électronique, comme l'abandon de panier et les clics sur les e-mails. Les cookies conformes au RGPD peuvent remplacer certaines des mesures que les spécialistes du marketing utilisent pour suivre à l'aide de cookies tiers.

Leur utilisation correcte nécessite une stratégie axée sur la confidentialité qui demande le consentement et permet aux utilisateurs de demander la suppression de leurs données personnelles.

Les données Zero Party font référence aux informations qualitatives qu’un client communique volontairement à une marque. Les conversations du support client, les avis sur les produits, les réponses aux enquêtes et les commentaires sur les réseaux sociaux relèvent tous de la notion de données zéro. Les données qualitatives sur les clients peuvent s'avérer inestimables pour une marque si elles sont exploitées correctement, mais trouver des informations significatives dans un texte peut s'avérer difficile pour les spécialistes du marketing habitués à s'appuyer uniquement sur des rapports quantitatifs.

À une époque de réglementations accrues et de systèmes de suivi progressivement supprimés, les meilleurs spécialistes du marketing grand public s'appuient sur les informations qualitatives de Bazaarvoice pour éclairer les parcours des acheteurs et trouver des opportunités de croissance.

Attribution multi-touch et parcours client

L'utilisation de l'attribution multi-touch dans le marketing multicanal révèle des tactiques permettant d'augmenter le taux de conversion, de réduire le délai moyen d'achat et d'améliorer la valeur moyenne des commandes (AOV).

Les tactiques de marketing n'existent pas en vase clos : elles existent dans un écosystème multicanal. Donner tout le crédit à une tactique via l’attribution en un seul clic, peu importe où elle se situe dans le parcours client, ignore tout ce qui joue un rôle dans l’acquisition de clients. La relation d'une marque avec des clients potentiels au milieu de l'entonnoir est cruciale pour gagner plus d'affaires et augmenter les revenus.

Dans un paysage marketing multicanal, l'attribution multi-touch est la clé pour comprendre ce qui fonctionne et pourquoi. Considérez ce parcours d'achat fictif en six étapes pour un aspirateur Dyson à 500 $.

Grâce à l'attribution au premier contact, une équipe marketing pourrait conclure que la recherche payante était clairement gagnante. Mais la recherche payante ne représente pas toute l’histoire. Dyson pourrait ne pas générer autant de conversions sans la preuve sociale de l'UGC et des affiliés, que l'attribution au premier contact ne peut pas éclairer.

Si Dyson s’appuyait uniquement sur l’attribution de dernière touche, l’équipe pourrait décider de fonder sa stratégie marketing sur les remises – une démarche délicate pour un acteur haut de gamme du marché. Les produits Dyson sont incontestablement chers, une stratégie de tarification qui fonctionne grâce à la technologie exclusive de Dyson et à sa marque forte. Des remises importantes contrecarreraient les super-pouvoirs de la marque Dyson au lieu de les compléter, créant ainsi un nivellement par le bas que personne ne peut gagner.

L'attribution multi-touch permet à Dyson de mieux comprendre ses chemins de conversion, ce qui présente davantage d'options d'expérimentation. Étant donné que l'UGC est connu pour améliorer le taux de conversion et joue un rôle dans son parcours client (fictif), Dyson pourrait décider d'expérimenter davantage d'annonces UGC au cours du trimestre suivant pour augmenter ses revenus.

Types de modèle d'attribution multi-touch

Les spécialistes du marketing grand public utilisent des modèles linéaires, en forme de J, en forme de J inversé et en forme de U pour attribuer les performances tout au long du parcours client.

L'attribution linéaire donne un poids égal à chaque étape du parcours client et donne aux spécialistes du marketing une vision équilibrée du chemin vers la conversion. Il accorde plus de crédit aux tactiques du milieu de l'entonnoir que les autres modèles, ce qui peut être utile lorsque l'on se concentre pour la première fois sur le milieu de l'entonnoir.

C'est un bon point de départ, mais cela pourrait gonfler la valeur d'interactions sans importance et sous-évaluer des tactiques cruciales. La modélisation d'attribution linéaire peut donc aider les spécialistes du marketing à remettre en question leurs propres hypothèses sur ce qui fonctionne, mais elle est rarement suffisamment précise à long terme pour fonctionner dans tous les scénarios.

Un modèle traditionnel en forme de J accorde plus de crédit aux dernières étapes du parcours client, tandis qu'un modèle en forme de J inversé accorde plus de poids aux premières étapes d'un parcours client.

Les modèles en forme de U , également appelés modèles basés sur la position, attribuent un poids égal au premier et au dernier contact, un pourcentage plus faible étant attribué à tout ce qui se trouve entre les deux.

Voyons comment chaque type d'attribution multi-touch attribuerait de la valeur au parcours d'achat fictif de notre acheteur sous vide à 500 $.

Le modèle d'attribution qu'une marque choisit dépend de son scénario, de ses priorités et de sa philosophie. Les équipes qui se concentrent sur la découverte peuvent utiliser un modèle en forme de J inversé pour comprendre les premières étapes de leur parcours client, tandis que les équipes qui se concentrent sur le milieu de l'entonnoir peuvent appliquer un modèle linéaire pour générer des informations.

Tirer parti d'un modèle d'attribution multi-touch dans le marketing multicanal

Voici un scénario : une marque de vêtements pour enfants souhaite trouver des opportunités de croissance pour son canal de commerce électronique.

En utilisant l'attribution au premier contact, l'équipe conclut que le trafic de recherche payant sans marque a une valeur de commande moyenne (AOV) plus élevée que les clients acquis via les réseaux sociaux payants, mais génère globalement moins de revenus.

S’ils s’arrêtaient là, la marque de vêtements pourrait conclure que malgré le volume inférieur, la recherche payante constitue une meilleure utilisation de son temps et de son argent. Cela pourrait avoir du sens, mais augmenterait les revenus de fin de mois (EOM) d'une marge relativement faible.

Revenus de référence de la MOE : 212 350 $

L'association d'un modèle d'attribution multi-touch avec un rapport au premier contact offre à l'équipe plus d'options.

Lorsqu'ils exécutent un rapport sur le parcours de l'acheteur dans Segment, l'équipe découvre que les acheteurs à AOV plus élevé issus du trafic de recherche payant ont tendance à visiter une page de témoignage sur le magasin dans les jours précédant un achat. La page met en évidence les avis de clients satisfaits et est liée aux pages produits.

Étant donné que la marque examine les performances du point de vue de l'acquisition, elle décide d'utiliser un modèle en forme de J inversé pour comprendre le chemin de conversion à partir de la recherche payante, un parcours client à AOV élevé.

Après avoir comparé la valeur relative de chaque interaction à celle des parcours d'acheteurs à faible AOV, l'équipe décide de diriger le trafic social payant vers la page de témoignage via une campagne de reciblage, ce qui pourrait augmenter l'AOV à partir de ce canal.

Entrez dans le scénario B : exploitez l'UGC, dans ce cas les notes et les avis, pour améliorer l'AOV et obtenir plus de revenus grâce aux réseaux sociaux payants. L’équipe émet l’hypothèse que l’AOV des réseaux sociaux payants augmentera jusqu’à 99 $ à la suite de l’expérience. Si cela fonctionne, l’expérience augmenterait les revenus d’une manière plus importante que le scénario A.

Revenus de référence de la MOE : 212 350 $

L'attribution multi-touch met en contexte les tactiques complémentaires, donnant à une équipe ce dont elle a besoin pour prendre des décisions nuancées avec les contraintes de son marché et les forces de son organisation.

Outils d'attribution multi-touch pour un monde axé sur la confidentialité

La suite d'outils de commerce omnicanal de Bazaarvoice constitue le meilleur moyen de collecter des données Zero Party.

Hardys Wines, la marque de vin n°1 au Royaume-Uni, utilise Bazaarvoice pour collecter des données anonymes via des notes et des avis, deux des facteurs les plus importants dans une décision d'achat. Après avoir syndiqué les avis de tous les détaillants via la plateforme Bazaarvoice, Hardys a augmenté son volume d'avis de 2 300 % et amélioré sa note moyenne de 4,32 à 4,59.

Étant donné que de nombreux acheteurs en ligne filtrent les résultats pour afficher les produits notés 4,5 étoiles ou plus, Hardys a pu s'adresser à davantage de clients potentiels, générant ainsi des revenus sur plusieurs canaux avec une seule tactique à mi-entonnoir. Les informations et rapports au sein de Bazaarvoice aident des marques comme Hardys à maximiser la valeur des données Zero Party.

Associez les outils de Bazaarvoice à une plateforme marketing propriétaire comme Klaviyo pour collecter des données comportementales qui complètent les informations qualitatives de Zero Party. Les profils clients de Klaviyo permettent aux marques de cartographier les parcours des acheteurs au niveau de l'utilisateur, puis d'offrir une expérience personnalisée grâce à leur suite d'outils de courrier électronique et de marketing.

Tirez parti des outils d'agrégation tels que Segment pour quantifier le parcours client sur tous les canaux et découvrir les modèles d'achat à grande échelle. Segment intègre des flux de données de première partie provenant de sources multiples, reliant les informations pour aider les marques grand public à comprendre les parcours d'achat courants et à attribuer les performances tout au long du parcours d'achat.

Grâce aux profils liés de Segment, les marques grand public peuvent segmenter les clients en fonction de leur affinité, de leurs habitudes d'achat et de leurs sentiments, en devenant plus précis grâce à l'attribution multi-touch pour stimuler l'engagement et la fidélité.

Les données ne vous diront pas tout

Les modèles d'attribution ne sont que cela : des modèles. Chaque modèle présente des défauts, des vulnérabilités et des angles morts. Les marques qui prennent les données quantitatives au pied de la lettre sans laisser de place aux nuances, à la perspicacité et à l’intuition encourent plus de risques, et non plus de sécurité, en raison de leur dépendance excessive aux données.

L'attribution multi-touch n'est pas parfaite : même avant le RGPD, les modèles d'attribution multi-touch n'ont jamais été une image impartiale de la réalité ni un modèle infaillible de réussite. Chaque entreprise utilise une approche légèrement différente en matière d'attribution marketing : aucune n'est « fausse », mais toutes reflètent des priorités différentes et des préjugés intrinsèques.

Aborder l’attribution multi-touch comme un modèle plutôt que comme une prescription est essentiel pour ouvrir la porte à des conversations stratégiques et à des informations significatives.

Pour une vue complète du comportement des clients, associez des modèles d'attribution quantitatifs aux données utilisateur qualitatives de Bazaarvoice. Les notes, les avis et le contenu généré par les utilisateurs constituent une mine d’or d’informations que les marques grand public peuvent exploiter pour comprendre leur audience.

Les outils Insights & Reports de Bazaarvoice fournissent aux marques des données sur les sentiments, des analyses sociales et des tendances en matière de commentaires des clients pour optimiser le milieu de l'entonnoir et améliorer la conversion sur tous les canaux.