Comparaison des modèles d’attribution – du Last click au Data Driven

Les modèles d’attribution classiques utilisés sur Google Analytics sont globalement insatisfaisants. Dans cet article, nous allons comparer les différents modèles d’attribution existants et vous présenter un modèle particulièrement intéressant et, à notre avis, très pertinent.

Si vous voulez améliorer la performance de vos stratégies marketing, identifier les canaux sur lesquels investir, ceux qui vous rapportent le plus : cet article est fait vous !

Le modèle d’attribution au Dernier Clic (Last Click)

Si vous lisez ces lignes, nous supposons que vous savez déjà en quoi consiste un modèle d’attribution et à quoi ça sert. Rappelons, très brièvement, qu’un modèle d’attribution permet de mesurer le rôle respectif de vos différents canaux dans vos conversions. La complexification des parcours clients et la multiplication des points de contact expliquent l’essor de ces modèles. Sachant qu’une conversion (un achat par exemple) est toujours l’aboutissement d’un parcours d’achat impliquant plusieurs canaux, les modèles d’attribution permettent d’identifier les canaux qui ont joué le rôle le plus important. Cette détermination du poids des canaux dans les parcours de conversion permet ensuite d’améliorer ces parcours et de mieux allouer les budgets marketing. Nous supposons tout cela acquis. Passons aux choses sérieuses !

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Le modèle d’attribution le plus populaire est celui dit « au Dernier Clic ». C’est celui qui est utilisé par défaut par la plupart des outils d’analytics – à commencer par Google Analytics. Il consiste à assigner tout le crédit de la conversion au dernier canal utilisé dans le parcours d’achat. C’est un modèle basique qui met complètement de côté la complexité des parcours de conversion. Supposons un internaute qui découvre votre site grâce aux réseaux sociaux, qui tape ensuite le nom de votre marque dans Google, qui clique sur le lien et effectue un achat. Selon le modèle Last Click, tout le crédit de la conversion sera attribué à Google (Google / organic) alors que d’autres canaux entrent en jeu. Et encore, le parcours de conversion est particulièrement simple dans notre exemple. Souvent, ce sont trois, quatre voire cinq canaux qui entrent en jeu. Ce modèle d’attribution contribue à surestimer le plus souvent les leviers AdWords et le trafic organique.

Ce modèle Last Click ne permet pas de répondre à des questions de ce type :

• Pourquoi une diminution du budget sur le Canal A a entraîné une chute des revenus issus du Canal B ?
• Pourquoi une augmentation du budget alloué au Canal B a entraîné une augmentation du CPA du Canal C ?

Evidemment, les canaux s’influencent mutuellement. C’est pour cette raison aussi que le modèle d’attribution au dernier clic est particulièrement insatisfaisant.
Rentrons dans le fonctionnement concret de ce modèle sur Google Analytics pour aller plus loin. Intéressons-nous d’abord à la longueur du chemin de conversion :
Il est probable que vous obteniez des résultats proches de ceux de cet exemple. Selon ce tableau, plus de la moitié des revenus générés par les commandes ecommerce sont réalisés par des visiteurs ayant visité votre site plus d’une fois. Ce qui signifie concrètement que lorsque l’on utilise le modèle Last Click, une bonne partie des interactions n’est pas prise en compte ou est sous-estimée.

Pour mesurer l’ampleur du problème, il est important de mesurer la proportion des sessions qui ne sont pas prises en compte dans le modèle au dernier clic. Vous pouvez obtenir une estimation en créant deux segments dans Google Analytics. Le premier inclura les sessions ayant mené à une transaction.

Le deuxième inclura toutes les sessions d’utilisateurs qui ont réalisé un achat :

Le premier segment comptabilise toutes les sessions avec conversion. Le second, toutes les sessions d’utilisateurs qui ont passé une commande, en incluant les sessions sans conversions. Si vous utilisez le modèle au dernier clic, vous verrez qu’il y a une grosse différence entre les deux segments. Le deuxième pouvant faire deux, trois, quatre voire cinq fois la taille du premier. Plus l’écart est important, moins le modèle d’attribution Last Click est pertinent.

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Les modèles d’attribution alternatifs proposés par Google Analytics

Google Analytics propose d’autres modèles d’attribution. Vous avez peut-être déjà entendu dire que chaque canal devait être évalué d’après le modèle d’attribution le plus cohérent avec sa fonction. Par exemple, les canaux d’acquisition avec le modèle au premier clic, les canaux de conversion avec des modèles au dernier clic avec exclusion du trafic direct. Le problème avec cette approche consistant à appliquer plusieurs modèles d’attribution, c’est que vous allez vous retrouver avec un total de valeur plus élevé que la valeur réellement obtenue des conversion.

Voici comment on peut se représenter chacun des modèles alternatifs proposés par Google Analytics :

Résumé en deux mots :

• Le modèle au premier clic est le symétrique du modèle au dernier clic. Il consiste à donner toute la valeur au premier canal du parcours de conversion.
• Le modèle linéaire consiste à accorder le même poids à chaque canal du parcours de conversion.
• Le modèle croissant qui consiste à accorder une valeur croissante aux canaux en fonction de leur position dans le parcours. Le premier canal se voit attribuer la plus petite valeur et le dernier canal la plus grande valeur. A noter qu’il existe aussi un modèle décroissant, symétrique du modèle croissant.

Nous vous conseillons absolument de vous en tenir à un seul modèle d’attribution. Le problème c’est que les modèles alternatifs sont tout autant limités et insatisfaisants que le modèle au dernier clic…Le modèle au premier clic contribue à négliger la contribution de la majorité des sessions qui ont eu un rôle dans la conversion. Les autres modèles (linéaires, croissants, décroissants) accordent un poids à tous les canaux, à toutes les sessions, certes, mais un poids qui n’en est pas moins arbitraire.

Le modèle d’attribution Data Driven

Il existe un autre modèle d’attribution marketing, un modèle « Data Driven », « basé sur les données ». Il est proposé par Google Analytics 360 (la version premium de GA) et a été conçu pour remédier aux limites des modèles classiques d’attribution. Il distribue la valeur de toutes les sessions/canaux qui sont entrés en jeu dans le parcours de conversion en fonction de la nature des sources impliquées et de la nature des conversions (achats, inscriptions…). Il se base sur une analyse approfondie des données de conversion collectées par Google Analytics. C’est un modèle beaucoup plus satisfaisant que les modèles classiques.

Malgré son intérêt indéniable, le modèle d’attribution Data Driven a un gros défaut : les résultats proposés par ce modèle sont « incompréhensibles ». Vous ne pouvez pas savoir comment l’algorithme a travaillé pour vous afficher telle ou telle valeur.

Nous allons vous présenter un dernier modèle d’attribution, très intéressant dans son fonctionnement. Il est proposé par Owox, un éditeur de logiciels spécialisé dans les logiciels d’analytics.

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Un modèle d’attribution basé sur le tunnel de conversion

Ce modèle d’attribution est basé sur les données collectées tout au long du parcours de conversion. Il est donc lui aussi « Data Driven ». Le schéma suivant montre à quoi ressemble généralement le parcours de conversion sur un site ecommerce : les (premières) visites, les visites utiles (ie, les visiteurs qui retournent sur le site suite à une première session), la consultation de fiches produits, l’ajout au panier et la commande :L’efficacité des campagnes est différente suivant l’étape du tunnel sur laquelle elles interviennent. Par exemple, une campagne AdWords est efficace pour attirer de nouveaux visiteurs – donc à la première étape du tunnel. Les campagnes de retargeting sont efficaces pour faire revenir sur le site les visiteurs qui ont déjà visité le site. Les campagnes d’emailing sont efficaces pour inciter les visiteurs à acheter, donc sur la dernière étape du parcours de conversion.

Il ne faut pas se concentrer uniquement sur la dernière étape (la transaction) et considérer les autres étapes comme secondaires. Votre objectif n’est pas seulement d’augmenter le nombre de transactions mais, plus largement, de faire avancer le plus de monde dans le tunnel – et plus vite. Un modèle d’attribution qui prend en compte toutes les étapes du parcours de conversion sera à même de calculer la valeur de TOUTES les sessions, y compris celles qui n’aboutissent pas à une transaction mais contribuent à faire avancer le visiteur dans les étapes suivantes.

La procédure de calcul comprend trois étapes :

• Calculer la valeur de chaque étape du parcours de conversion.
• Evaluer les sessions qui ont aidé à faire avancer le visiteur à travers les étapes.
• Grouper les sessions en fonction des campagnes marketing pour obtenir la valeur de chaque type de campagne.

Pour calculer la valeur de la progression à travers les étapes du tunnel de conversion, il faut se rappeler que certaines étapes se franchissent plus difficilement ou plus facilement que les autres. Le schéma ci-dessous montre par exemple que la probabilité qu’un visiteur connu consulte une page produit est plus grande (70% de probabilité) que celle qu’un visiteur qui a consulté la page produit ajoute ce produit au panier (19% de probabilité). Plus le passage d’une étape à l’autre est difficile, plus la probabilité de ce passage est faible, plus le canal / la session qui contribue à ce passage a de valeur.

La valeur de chaque étape se calcule en fonction de sa difficulté de franchissement. Elle peut être calculée de différentes manières. L’une d’entre elles consiste à attribuer à chaque étape une valeur égale à 1 et de diminuer cette valeur du pourcentage de probabilité. Plus la probabilité est faible, plus l’étape a un score élevé. Par exemple, dans l’exemple ci-dessous, l’étape Product Page View a un score de 0,3, soit 1 – 70/100. La valeur de l’étape s’exprime en un pourcentage qui correspond au poids du score de l’étape par rapport au total des scores.

Evidemment, tous ces calculs sont basés sur le comportement réel des clients et différeront d’un site web à l’autre, d’un segment client à l’autre. Ci-dessous, les valeurs de chaque étape du funnel sont indiquées dans les pastilles vertes.

Maintenant que nous connaissons la valeur de chaque étape du tunnel de conversion, il faut évaluer chaque session en fonction de son impact dans la progression des visiteurs dans le tunnel. La valeur des sessions se calcule très facilement. Elle est égale à la somme des valeurs des étapes franchies pour la première fois durant la session.

Seules les sessions qui ont permis de franchir une étape nouvelle se voient assigner une valeur. En rapportant chaque session à sa source, on peut grouper les sessions par types de campagnes marketing et ainsi calculer la valeur des campagnes pour évaluer leur impact sur la progression des visiteurs dans le tunnel de conversion et non uniquement sur la dernière étape (la transaction).

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Ce modèle d’attribution permet d’évaluer la valeur de chaque canal : trafic organique, display, retargeting, affiliation, email, etc. On peut comparer, si l’on veut, les résultats fournis par le modèle d’attribution au dernier clic (disponibles sur Google Analytics) et ceux fournis par le modèle basé sur le tunnel de conversion.

Dans l’exemple ci-dessous, les résultats sont notablement différents. Dans le modèle au dernier clic, la valeur d’une transaction n’est attribué qu’à une seule session. Par exemple, si un visiteur a commencé par découvrir le site suite à une annonce Display, qu’il est ensuite retourné sur le site suite à une annonce de retargeting, qu’il a enfin acheté un produit sur le site suite à un clic sur le lien d’une campagne email, le canal email reçoit 100% de la valeur dans le modèle au dernier clic. Avec le modèle d’attribution basé sur le tunnel de conversion, la valeur de la transaction sera répartie à travers tous les canaux ayant contribué à faire avancer l’utilisateur d’une étape dans le parcours de conversion. Les différences de résultats entre les deux modèles seront encore plus importants si vous comparez non pas au niveau des canaux mais des campagnes :

Ce modèle d’attribution proposé par Owox repose sur deux convictions :

• L’objectif est de faire avancer les visiteurs ou utilisateurs dans le tunnel de conversion, la dernière étape de ce tunnel étant l’achat.
• Plus la franchissement d’une étape est difficile, plus cette étape a de valeur et plus les sessions qui permettent de la franchir ont de valeur.

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Les calculs associés à ce modèle d’attribution peuvent être facilement réalisés sur Excel sur un segment ou une transaction en particulier, mais vous ne pourrez pas faire les calculs sur tous les visiteurs de votre site. La raison étant que vous avez peut-être des milliers de segments différents sur votre site, et que par conséquent vous n’aurez peut-être pas suffisamment de données pour obtenir des informations statistiquement significatives sur chaque segment (même si votre site a un très fort trafic). Il n’est donc pas possible de mettre en place ce modèle d’attribution sans faire de la programmation. Nous vous recommandons d’utiliser Google BigQuery, qui vous permettra de collecter des données non échantillonnées, même si vous ne disposez pas de Google Analytics 360.

Nous espérons vous avoir convaincu des insuffisances du modèle d’attribution Last Click et des alternatives réelles que vous pouvez mettre en place. Nous avons souhaité vous partager le modèle d’attribution original proposé par Owox, car il nous semble vraiment pertinent.

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