Les modèles d'attribution sont une forme de mesure de marketing par campagne ou plus précisément par source de trafic dans une seule et même campagne.
Traditionnellement, en cybermétrie, les conversions ont toujours été attribuées à la dernière source de trafic. Par contre, tout n'est pas si simple.
Voici un exemple concret et véridique. Je suis abonné depuis longtemps aux infolettres des rôtisseries St-Hubert. À l'occasion, ils décident de m'envoyer un courriel pour me présenter une promotion. Par un mardi matin, j'ouvre mon infolettre et clique sur la promotion du moment: cuisses de poulet. Il est 8h37 du matin, le poulet, c'est pas le moment! Plus tard en soirée, j'entre du boulot, la tête encore pleine d'analyse, d'implémentation, de QA et surtout pas de faire le souper. Même type de journée bien remplie pour ma blonde. J'apporte alors l'idée d'une cuisse de poulet pour nous permettre de relaxer et conclus mon pitch avec la promotion en cours que j'ai lu le matin même. Je vais en ligne et entre l'adresse dans le champ de recherche de Google "st-hubert cuisse de poulet", clique sur le premier en haut qui est une publicité Adwords et fais une transaction de deux quarts de poulet cuisse.
À quel référent peut-on attribuer la vente? Google Adwords, l'infolettre ou un autre?
Selon moi, dans l'exemple on peut attribuer la vente à l'infolettre, mais avec une aide d'Adwords. Il faut pouvoir définir à qui et combien.
Les modèles d'attribution font ce type de distinction. Selon les explications de Google Analytics (http://www.google.com/analytics/features/attribution.html) les modèles d’attributions doivent pouvoir nous permettre de définir quelle source a contribué au revenu et quel chiffre d’affaires chaque source représente dans le total. Il y a un petit problème dans l’exemple, je ne reviens pas par le même appareil. Donc, Google Analytics ne détecte pas le même cookie et analyse que je ne suis pas la même personne. Universal Analytics comblera pour cette lacune, mais on y reviendra.
Les exemples de modèles d’attribution
Dernier clic
Tout le revenu sera attribué au dernier clic, peu importe la source de trafic
Premier clic
C’est en fait le contraire du dernier clic. Tout le revenu est attribué au premier clic.
Le modèle linéaire
Ce modèle attribue à chaque source une valeur égale du revenu. S’il y a quatre visites, chacune recevra 25% du revenu.
Dernier clic sur une annonce Adwords
Ce modèle sert à évaluer l’impact d’Adwords sur les revenus. C’est l’équivalent d’un dernier clic sauf si Adwods est dans les sources. Si c’est le cas, le revenu va à Adwords. C’est un peu inutile comme modèle pour avoir un portrait réaliste. Par contre, on ne veut pas toujours un portrait réaliste : il arrive qu’on veuille illustrer un point. À utiliser avec parcimonie.
Dernier clic indirect
C’est comme le dernier clic, mais on exclut l’accès direct sauf si c’est le seul accès.
Dépréciation dans le temps
Il s’agit de mettre le plus de poids sur les points de contact les plus récents et de déprécier les plus éloignés.
Basé sur la position
On met l’emphase sur le premier point de contact qui a fait découvrir la marque au client et sur le dernier point de contact où se trouve la transaction.
Le meilleur!
Il y a un dernier modèle qui est le mieux adapté à nos besoins. Le nôtre. Il existe une fonction pour créer un modèle personnalisé. On peut à notre guise donner plus de poids à un ou l’autre des référents, sa position dans le chemin, etc. Il y a un paquet de dimensions et deux métriques pour s’amuser.
Source des images des modèles d’attribution : http://services.google.com/fh/files/misc/attribution_playbook.pdf
