Présentation du panneau d’attribution et des intervalles de recherche en amont d’Adobe Analytics
Quand j'ai commencé à penser au panneau d'attribution et à intervalle de recherche en amont, le concept de 'voyage temps' m'est immédiatement venu à l'esprit ; puis, bien sûr, notre réponse typique à de nombreux nouveaux outils comme ceux-ci est de simplement remettre à plus tard leur utilisation, car ils ont l'air si compliqués.
Honnêtement, regardez toutes ces options, les commutateurs, les panneaux, les lectures et les boutons. Et sérieusement, parlons de ces lumières clignotantes compliquées, tuyaux, jauges… ATTENDEZ!! Ce n'est pas le moment de se distraire en parlant de machines à remonter le temps, nous n'avons tout simplement pas le temps… ou est-ce le cas ?
Je reconnais que le panneau d'attribution est un outil assez complexe; toutefois, notre travail typique d'analystes, jour après jour, consiste à utiliser un autre de nos outils préférés et très complexes pour examiner également ce qui s'est passé dans le passé. Cet outil s’appelle Adobe Analytics ! Donc, oui, pour répondre à notre question très pertinente, je crois que ces deux choses indiquent que nous avons amplement de temps.
Par conséquent, pourquoi devrions-nous permettre à quelque chose comme une petite peur de se mettre en travers du chemin d'outils aussi étonnants, sophistiqués et puissants que ceux-ci qui nous permettent littéralement de regarder en arrière dans le temps, chaque jour ?
Après tout - c'est le VOYAGE DANS LE TEMPS, les amis!! On est tous sur ce genre de choses. A droite ???!!
Alors, qu'attendons-nous - une voiture en métal brillant, une cabine de police, ou une cabine téléphonique vintage utilisant le câblage d'un vieux parapluie comme antenne pour apparaître sur le pas de notre porte ?
Non ! Nous avons quelque chose d'encore mieux, alors accrochons-nous !
Eh bien… tu comprends l'idée.
Maintenant que nous sommes tous enthousiastes à l’idée de voyager dans le temps, prenons une grande inspiration, prenons un peu de recul, définissons ce qu’est le panneau d’attribution vraiment et ventilons un peu les choses :
Figure 1 : les nombres affichés sont alignés avec le texte plus bas
Dans attribution, réfléchissez simplement à la manière dont les événements/actions peuvent être causés par un individu, plusieurs individus ou un événement parmi un certain nombre d’événements différents au fil du temps.
Selon Adobe, attribution permet aux analystes de personnaliser la manière dont les éléments Dimension sont crédités pour les événements de succès.
En fait, un parcours client donné est rarement réellement linéaire et encore moins souvent prévisible. De plus, chaque client avance à son propre rythme ; souvent, il peut doubler d’avance, décrocher, abandonner ou adopter un autre comportement non linéaire. Ces actions organiques rendent difficile, voire pratiquement impossible, de connaître l’impact des efforts marketing sur le parcours client. Cela complique également les efforts visant à relier plusieurs canaux de données.
C'est vrai. Laissez vos analogies « domino » à l'entrée et ouvrez vos esprits à des concepts plus proches de l'effet papillon et de la théorie des cordes - mais comme tout le reste, nous devons commencer par quelques bases.
Modèles d’attribution
Lorsque nous utilisons le panneau attribution, nous pouvons commencer à observer plusieurs choses différentes. Par exemple, les modèles d’attribution nous montrent comment nos conversions (c’est-à-dire ❶ mesures de succès) peuvent être distribuées entre accès dans un groupe donné.
En termes simples, si 10 personnes appuyez sur un GRAND BOUTON ROUGE pour franchir une porte, nos modèles d'attribution vont nous dire laquelle de ces 10 personnes nous voulons attribuer le « crédit » - ou mieux encore, combien de « crédit » nous voulons leur attribuer - pour avoir appuyé sur ledit bouton.
Dans cette optique, voici quelques exemples de la manière dont les ❸ modèles d’attribution peuvent affecter ces 10 personnes :
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Première touche : ce modèle fonctionne exactement comme il semble en attribuant un crédit de 100 % à la première personne qui a franchi la porte. Les marketeurs sont plus susceptibles d’utiliser cette approche pour des tactiques telles que médias sociaux ou affichage ; cependant, il s’agit également d’une excellente tactique à utiliser souvent pour l’efficacité des recommandations de produits sur site.
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Dernière touche : cette tactique fonctionne également exactement comme elle le semble, mais donne plutôt 100 % de crédit à la DERNIÈRE personne qui a franchi la porte. Ce modèle est généralement utilisé pour analyser des éléments tels que la recherche naturelle (organique) et d’autres campagnes de cycle marketing à court terme.
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Linéaire : ce modèle distribue un crédit égal à CHAQUE PERSONNE qui a franchi la porte.
note caution CAUTION La prudence est toutefois recommandée dans ce cas, car vous avez la possibilité de diffuser vos résultats très finement et très rapidement lors de l’application de cette tactique, compte tenu de sa durée et de l’ampleur de l’audience touchée. -
En U : cette approche attribue 40 % du crédit à la première personne dans la porte, répartit 20 % du crédit entre toutes les personnes entre les deux, puis donne 40 % au dernier à travers. Ce modèle sera le plus souvent utilisé dans les situations où vous avez un long cycle de conversion/vente contenant plusieurs points de contact en cours de route. Dans ce cas, votre objectif est principalement de mettre en évidence les première et dernière tactiques marketing qui ont contribué à la conversion des clients.
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J-Shaped et Inverse J :
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Pensez à en U, mais à la place, ce modèle attribue 60% crédit à la dernière personne qui passe la porte, 20% à la première, puis divise les 20%restants à tout le monde au milieu. Inverse J** fait exactement le contraire.
L'objectif ici est de mettre l'accent, soit au début soit à la fin de votre campagne ; cependant, vous voulez quand même attribuer un certain crédit à l'élément contributeur à l'autre bout tout en reconnaissant les « petits » en cours de route.
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Décroissance temporelle : Maintenant, je m'en voudrais de ne pas partager celui-ci. Ce modèle a littéralement une demi-vie qui se désintègre de manière exponentielle - au fil du temps ! Dans ce cas, le paramètre par défaut de la demi-vie de ce modèle est de 7 jours. Son fonctionnement consiste à appliquer ensuite poids à chaque canal marketing, en fonction du temps écoulé après le point de contact initial et lorsque le client effectue une conversion.
Les modèles d’attribution Atténuation temporelle et En U sont généralement utilisés pour mesurer les campagnes à plus long terme, mais comme vous pouvez le constater, ils ont des objectifs légèrement différents, en fonction de la manière dont ils pèsent la valeur du résultat.
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Personnalisé : Vous choisissez qui va obtenir du crédit. C'est votre campagne !
Pour plus d’informations à ce sujet et sur les autres modèles d’attribution, cliquez ici
Pour rendre cela encore plus intéressant, parlons de revenir en arrière !
Intervalles de recherche en amont
Il est maintenant temps de passer à un autre niveau. C’est là que nous ajoutons littéralement l’élément du voyage dans le temps à notre analyse - et, encore une fois, nous commençons par les principes de base.
Adobe définit ❹ intervalles de recherche en amont comme « la durée pendant laquelle une conversion doit rechercher des points de contact inclus. Les modèles d’attribution qui accordent plus de crédit aux premières interactions constatent des différences plus importantes lors de l’affichage de différents intervalles de recherche en amont. »
En d’autres termes, les intervalles de recherche en amont déterminent la période pendant laquelle les conversions sont prises en compte et fournissent contexte à l’analyse d’attribution. Adobe Analytics offre trois types d’intervalles de recherche en amont lookback :
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Intervalle de recherche en amont d’une visite : recherche le début d’une visite lorsqu’une conversion s’est produite, ce qui fournit des informations sur les interactions immédiates menant aux conversions.
N’oubliez pas qu’il s’agit généralement du intervalle de recherche en amont le plus court à utiliser.
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Intervalle de recherche en amont du visiteur : examine toutes les visites depuis le premier du mois au cours de la période sélectionnée, ce qui offre une vue beaucoup plus large des interactions du client et permet d’identifier des modèles au fil du temps.
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Intervalle de recherche en amont personnalisé : permet d’étendre le intervalle d’attribution au-delà de la période de création de rapports jusqu’à un maximum de 90 jours. Il offre flexibilité pour capturer les points de contact qui se sont produits en dehors de la période sélectionnée, ce qui permet d’assurer une analyse complète.
En ajustant un intervalle de recherche en amont donné, les analystes peuvent ensuite examiner l’impact d’un ou de plusieurs points de contact au cours de périodes spécifiques et obtenir de plus amples informations sur la manière dont différentes durées affectent les résultats de l’attribution.
Tout rassembler
Alors, qu'est-ce que tout cela signifie pour nous en tant qu'analystes ?
Le panneau d’attribution et intervalle de recherche en amont nous permettent de regarder au-delà des données courantes au niveau de la surface, et d’approfondir notre analyse du parcours client. En identifiant les points de contact qui ont eu le plus d’impact sur les conversions, nous pouvons prendre des décisions éclairées concernant nos stratégies marketing et allouer les ressources plus efficacement.
N’oubliez pas qu’une fois vos modèles d’attribution et intervalles de recherche en amont sélectionnés, vous pouvez encore manipuler vos données en les filtrant avec un ❺ segment ou tout autre composant de votre choix à ce stade. De plus, une fois le panneau rendu, vous disposez de toutes les fonctionnalités d’un Workspace traditionnel.
Enfin la mise en pratique
Maintenant que vous avez défini les concepts, imaginez que vous lancez une campagne marketing et que vous essayez de déterminer quel canal est le plus efficace pour générer des conversions. À l’aide du panneau d’attribution, vous pouvez non seulement voir la dernière touche, mais également la première touche, même touche et tout autre modèle que vous choisissez pour déterminer quels canaux sont les plus efficaces dans la conduite de vos conversions. Ensuite, ces informations peuvent être utilisées pour optimiser vos campagnes et améliorer les performances globales simplement en remontant le temps avec l’intervalle de recherche en amont lookback de votre choix.
Maintenant que vous avez vu ce qu’il peut faire, ne vous laissez pas berner ou intimider par les fonctionnalités apparemment complexes du panneau d’attribution. Regardez les choses en face. Embrasse ça. Comprenez ça.
MAIS SURTOUT - Utilisez-le à votre avantage. Le panneau d’attribution et intervalle de recherche en amont sont les clés pour acquérir une meilleure compréhension de vos clients et de leur parcours envers votre marque.
Désormais, nous pouvons voyager « dans le passé » en toute confiance et utiliser la puissance de notre machine à remonter le temps fiable (également appelée Adobe Analytics) pour prendre des décisions basées sur les données.
Auteur
Ce document a été rédigé par :
Jeff Bloomer, responsable, Analyses numériques chez Kroger Personal Finance
Adobe Analytics Champion