Date de publication : 23 mars 2018
Temps de lecture : 15 min.
Niveau : Débutant
Trop souvent ignoré, le modèle d’attribution sur Google Analytics est pourtant un rouage essentiel de la stratégie Webmarketing d’un site Internet. La compréhension et la personnalisation du modèle d’attribution utilisé est une des étapes importantes dans les analyses de la stratégie d’acquisition : quelle source de trafic est efficace et dans quelle mesure elle intervient dans le parcours de conversion ?
Selon Google, l’attribution est « une règle ou un ensemble de règles qui définit la manière dont le crédit des ventes et des conversions est attribué aux points de contact dans les chemins de conversion »
En clair, l’attribution est la manière dont Google Analytics « crédite » une conversion (un achat, un remplissage de formulaire, etc.) à un canal d’acquisition de trafic particulier (une source de trafic). Il existe différents modèles d’attribution : de modèles proposés par défaut par Google Analytics à des modèles personnalisés qu’il faut paramétrer de A à Z …
Par défaut, Google Analytics utilise le modèle d’attribution « Dernière interaction », (Dernier clic ou Last Interaction en anglais). Ce modèle permet d’attribuer 100% du crédit d’une conversion au dernier clic (et donc dernière source) avant que celle-ci ne soit effectuée.
Prenons l’exemple de Maxime qui cherche à acheter une tablette.
Schématiquement, le chemin de conversion est :
Google AdWords > Facebook > Référencement naturel
Avec le modèle d’attribution « Dernière interaction », la conversion est attribuée à 100% au canal « Référencement naturel » qui a été le dernier avant la conversion.
Ce modèle d’attribution, bien qu’il soit utilisé par défaut, n’est pas totalement « loyal » vis-à-vis des autres canaux qui ont participé au chemin de conversion.
Sur la base de cet exemple, l’une des décisions possibles serait donc d’accentuer vos efforts en référencement naturel au détriment de Google AdWords ou de Facebook …
Récapitulons donc avec la nouvelle stratégie adoptée :
Bien évidemment, cet exemple est volontairement « grossi » mais cela démonte dans les grandes lignes ce qu’il peut se produire lorsque l’on prend des décisions logiques sur la base de données non-pertinentes.
A noter que ce modèle d’attribution au dernier clic est fortement déconseillé lors de l’utilisation de campagnes de remarketing et de campagnes d’affiliation avec des partenaires qui relayent des codes promotions / réductions.
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Pour accéder aux modèles d’attribution sur Google Analytics, il est nécessaire d’aller sur :
Conversions > Attribution > Outil de comparaison (Model Comparison Tool)
Par défaut, plusieurs modèles sont proposés :
Les modèles traditionnels basé sur la première ou dernière interaction :
Les modèles basés sur l’emplacement :
Et enfin le modèle basé sur les données :
Le modèle basé sur le premier clic consiste à attribuer 100 % de la conversion au premier canal marketing utilisé dans le chemin de conversion.
Inconvénient : Comme le modèle à la dernière interaction (dernier clic), ce modèle ne prend pas en compte les autres leviers ayant permis la conversion.
Ce modèle basé sur le dernier clic AdWords consiste à attribuer 100% de la conversion à la dernière annonce AdWords ayant permis la conversion (y compris si celle-ci n’est pas en première ou en dernière interaction).
Inconvénient : Ce modèle ne prend pas en compte les différents leviers ayant permis la conversion et permet juste de favoriser Google AdWords.
Le modèle d’attribution basé sur le dernier clic indirect consiste à attribuer 100% de la conversion à l’avant dernier levier ayant permis la conversion.
Inconvénient : Ce modèle ne prend pas en compte les différents leviers ayant permis la conversion et permet juste d’exclure uniquement le dernier levier (utile dans le cas où l’on souhaite exclure des sites de coupons de réductions ou de promotions par exemple)
Le modèle d’attribution linéaire consiste à attribuer une part égale de la conversion à l’ensemble des canaux marketing ayant permis la conversion.
Inconvénient : Bien que plus juste que les précédents modèles d’attribution, le modèle linéaire ne prend pas en compte la contribution plus ou moins importante de chaque levier et permet uniquement d’attribuer une part égale à chaque levier intervenant dans le chemin de conversion.
Le modèle d’attribution « Dépréciation dans le temps » consiste à attribuer une part de la conversion à l’ensemble des canaux marketing ayant permis la conversion en fonction de leur position dans le chemin de conversion. Ce modèle d’attribution peut être croissant (du plus récent au plus ancien) mais également décroissant (du plus ancien au plus récent)
Inconvénient : Avec ce modèle, c’est le dernier levier qui dispose d’une plus forte pondération, alors que ce n’est pas forcément celui qui a été le plus important dans le chemin de conversion…
Basé sur la position (Parabolique)
Le modèle basé sur la position (ou parabolique) consiste à attribuer une part de la conversion à l’ensemble des canaux marketing ayant permis la conversion en fonction de leur position dans le chemin de conversion, en favorisant les premiers et les derniers leviers. Ce modèle peut être ajusté en personnalisant la part attribuée à chaque levier.
Dernier né, le modèle d’attribution Data-Driven ne se base pas sur des règles fixes comme les autres modèles d’attribution. Il utilise les données de votre compte pour attribuer une part de la conversion en fonction de valeurs combinées (position, nature du levier, …) et des facteurs de performances : mots-clés de recherche, interactions efficaces ou non, …
Inconvénient : Ce modèle nécessite un grand nombre de données pour être efficace et fonctionne uniquement sur des sites ayant beaucoup de trafic et de conversions.
L’ensemble des modèles d’attribution proposés par défaut disposent de leurs avantages et leurs inconvénients. Cependant, ils ne sont pas forcément pertinents pour toutes les typologies de sites Internet et d’objectifs.
Avant tout chose, il est primordial d’analyser en détail les différents chemins de conversions utilisés lors de la réalisation des objectifs sur un site Internet et de leur attribuer une « valeur contributive » établie en fonction de l’engagement.
En clair et en questions :
Un ensemble de données issue de Google Analytics permettent d’identifier des comportements « classiques » (des personas en quelque sorte) :
Prenons l’exemple d’un site dont le délai avant conversion est en moyenne de 45 jours… lors la définition d’un modèle d’attribution, il sera nécessaire de prendre en considération cette données en ajustant la période de prise en compte des conversions dans le modèle d’attribution personnalisé.
Cette analyse permettra de définir un comportement « moyen » soit un « persona » représentant une majorité représentative.
L’objectif de l’analyse des leviers participant au chemin de conversion est d’établir une liste précise de tous les canaux d’acquisition utilisés volontairement ou non. La définition de groupes de canaux personnalisés « propres » est un prérequis facilitant l’analyse.
Cette question est l’un des plus importante à se poser lors de la définition d’un modèle d’attribution personnalisé. L’objectif est de déterminer quels sont les leviers qui participent :
Cette analyse peut être réalisée à l’aide des sections « chemins de conversion les plus utilisés » et « Conversions indirectes » :
Pour répondre à cette question, il est nécessaire de valoriser la contribution d’un levier par rapport à un autre.
Imaginons qu’un internaute passant par une annonce AdWords, arrive sur votre site et reparte immédiatement sans aucune action et avec une durée de visite de 2 secondes…
Ce même internaute accède quelques heures plus tard à nouveau à votre site en provenance du SEO, mais consulte plusieurs pages et sa durée de visite est plus longue.
Est-il logique d’attribuer la même « valeur contributive » aux canaux AdWords et SEO ? La réponse est non, car l’engagement de l’internaute sur le site internet n’a pas été le même.
Maintenant que l’analyse est terminée, il est temps de créer un modèle d’attribution pertinent qui prendra en considération les observations relevées.
Prenons l’exemple d’un site E-Commerce et d’un internaute qui souhaite acheter une tablette.
L’internaute effectue une recherche sur Google : « acheter tablette ». L’annonce Google Shopping retient son attention. Il accède au site mais se rend rapidement compte que la tablette ne correspond finalement pas à ses besoins. Il ressort du site en ayant uniquement consulté la page produit de la tablette (aucune autre interaction et une durée de visite de 10 secondes)
Conscient qu’il a besoin d’aide dans le choix de sa tablette, l’internaute recherche des conseils sur les tablettes et accède à un guide d’achat sur lequel le site Internet dispose de bannière en remarketing. Au bout de quelques minutes, l’internaute clique sur la bannière et est redirigé vers la page produit qu’il avait consulté auparavant. Le modèle lui convient mais il souhaite vérifier le prix. Il ressort du site.
Quelques jours plus tard, l’internaute souhaite trouver le meilleur prix de la tablette choisie avant de faire son achat. En comparant les offres sur un comparateur de prix, le plus avantageux est proposé par le site internet qu’il a déjà consulté. Il clique sur l’offre et est redirigé vers la page produit du site internet. Il ajoute le produit au panier et s’inscrit sur le site internet. Il souhaite vérifier les avis sur le site avant de commander. Il ressort, vérifie les avis sur la boutique mais ne revient pas immédiatement.
Le système de relance de panier abandonné du site Internet envoie un email à l’internaute pour lui proposer de continuer son achat en cliquant directement sur son panier enregistré. Il accède à nouveau au site internet et poursuit son achat avant de se rendre compte qu’il ne dispose pas de sa carte bancaire. Il ressort et reviendra plus tard pour finaliser sa commande.
Connaissant le nom de la boutique, l’internaute accède directement au site Internet en cliquant sur une annonce en référencement naturel. Il accède à son compte et finalise enfin sa commande.
Le chemin de conversion est donc :
Le modèle d’attribution personnalisé devra donc prendre en considération les différents leviers utilisés pour accéder au site internet, leur place dans le chemin de conversion et leur valeur contributive dans la conversion finale.
Par conséquent, le levier E-Mailing sera défavorisé alors que le levier comparateur de prix sera favorisé au regard de sa valeur contributive qui est plus forte que celle des autres leviers. En effet, suite à la visite en provenance de ce levier, l’internaute a effectué plusieurs interactions importantes dans le tunnel de conversion :
Même si la conversion n’a pas été réalisé par la suite, ce levier a contribué à faire « avancer » la conversion de manière assez importante : il est donc nécessaire de prendre en compte cette « participation » et de le rétribuer d’une valeur importante de la conversion.
Cet exemple permet également de mettre en avant les limites que pourrait avoir l’utilisation des modèles d’attribution par défaut, notamment sur le levier “comparateur de prix” :
En conclusion, la définition d’un modèle d’attribution personnalisé doit prendre en considération plusieurs éléments pour être le plus « loyal » possible et favoriser une prise de décision cohérente concernant la stratégie d’acquisition :
Enfin, un bon modèle d’attribution peut permettre de mettre en place une bonne stratégie d’acquisition ! A ne pas oublier …
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