Composants d’attribution

Le concept d’attribution dans Adobe Analytics comprend trois composants :

Modèle d’attribution

Un modèle d’attribution détermine les éléments de dimension crédités pour une mesure lorsque plusieurs valeurs sont affichées dans l’intervalle de recherche en amont d’une mesure. Les modèles d’attribution ne s’appliquent que lorsque plusieurs éléments de dimension sont définis dans l’intervalle de recherche en amont. Si un seul élément de dimension est défini, il est crédité à 100 %, quel que soit le modèle d’attribution utilisé.

Icône

Modèle d’attribution

Définition

Dernière touche

Attribue un crédit de 100 % au point de contact le plus récent avant la conversion. Ce modèle d’attribution est généralement la valeur par défaut de toute mesure pour laquelle aucun modèle d’attribution n’est spécifié. Les entreprises utilisent généralement ce modèle lorsque le temps de conversion est relativement court, par exemple lors de l’analyse de mots-clés de recherche interne.

Première touche

Attribue un crédit de 100 % au point de contact affiché pour la première fois dans l’intervalle de recherche en amont d’attribution. Les entreprises utilisent généralement ce modèle pour comprendre la notoriété de la marque ou l’acquisition client.

Linéaire

Attribue le même crédit à chaque point de contact visible menant à une conversion. Cela s’avère utile lorsque les cycles de conversion sont plus longs ou nécessitent un engagement client plus fréquent. Les entreprises utilisent généralement ce modèle d’attribution pour mesurer l’efficacité des notifications des applications mobiles ou avec des produits basés sur les abonnements.

Participation

Attribue un crédit de 100 % à tous les points de contact uniques. Comme chaque point de contact reçoit un crédit de 100 %, le total des données de mesure est généralement supérieur à 100 %. Si un élément de dimension apparaît plusieurs fois avant une conversion, les valeurs sont dédupliquées à 100 %. Ce modèle d’attribution est idéal dans les situations où vous souhaitez comprendre les points de contact auxquels les clientes et clients sont le plus exposés. Les sociétés de médias utilisent généralement ce modèle pour calculer la vitesse du contenu. Les sociétés de vente au détail utilisent généralement ce modèle pour comprendre les parties de leur site qui sont essentielles à la conversion.

Même touche

Attribue un crédit de 100 % à l’événement même où la conversion a eu lieu. Si un point de contact ne se produit pas sur le même événément qu’une conversion, il est placé sous « Aucun ». Ce modèle d’attribution équivaut parfois à n’avoir aucun modèle d’attribution. Il s’avère utile dans les scénarios où vous ne souhaitez pas que les valeurs d’autres événements affectent la manière dont une mesure crédite les éléments de dimension. Les équipes produit ou de conception peuvent utiliser ce modèle pour évaluer l’efficacité d’une page où a lieu une conversion.

En forme de U

Attribue 40 % de crédit à la première interaction, 40 % à la dernière interaction et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, un crédit de 50 % est attribué aux deux. Ce modèle d’attribution est idéal dans les scénarios où vous attribuez la plus grande valeur aux première et dernière interactions, mais où vous ne souhaitez pas ignorer entièrement les interactions supplémentaires entre les deux.

Courbe en J

Attribue un crédit de 60 % à la dernière interaction, de 20 % à la première interaction et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, un crédit de 75 % est attribué à la dernière interaction et 25 % à la première. Semblable à la forme en U, ce modèle d’attribution privilégie la première et la dernière interaction, mais plus fortement la dernière interaction.

En forme de J inversé

Attribue un crédit de 60 % au premier point de contact, de 20 % au dernier point de contact et divise les 20 % restants entre les autres points de contact. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les conversions avec deux points de contact, un crédit de 75 % est attribué à la première interaction et 25 % à la dernière. Semblable à la forme en J, ce modèle d’attribution privilégie la première et la dernière interaction, mais plus fortement la première interaction.

Atténuation temporelle

Suit une atténuation exponentielle avec un paramètre de demi-vie personnalisé, où la valeur par défaut est de sept jours. La pondération de chaque canal dépend de la durée écoulée entre l’initiation du point de contact et la conversion éventuelle. La formule utilisée pour déterminer le crédit est 2^(-t/halflife), où t correspond à la durée entre un point de contact et une conversion. Tous les points de contact sont alors normalisés à 100 %. Idéal pour les scénarios dans lesquels vous souhaitez mesurer l’attribution par rapport à un événement spécifique et significatif. Plus une conversion se produit longtemps après un événement marketing, plus faible sera le crédit attribué.

Personnalisé

Permet de spécifier les pondérations à attribuer au premier et au dernier point de contact, et à tous les points de contact intermédiaires. Les valeurs spécifiées sont normalisées à 100 %, même si les nombres personnalisés saisis ne totalisent pas 100. Pour les conversions avec un point de contact unique, un crédit de 100 % est attribué. Pour les interactions avec deux points de contact, le paramètre du milieu est ignoré. Les premiers et derniers points de contact sont ensuite normalisés à 100 % et le crédit est attribué en conséquence. Ce modèle est idéal pour les analystes qui souhaitent un contrôle total sur leur modèle d’attribution et qui ont des besoins spécifiques que d’autres modèles d’attribution ne remplissent pas.

Algorithmique

Utilise des techniques statistiques pour déterminer de manière dynamique l’allocation optimale de crédit pour la mesure sélectionnée. L’algorithme utilisé pour l’attribution est basé sur le dividende d’Harsanyi de la théorie du jeu coopératif. Le dividende d’Harsanyi est une généralisation de la solution de valeur de Shapley (nommée en honneur de Lloyd Shapley, un lauréat du prix Nobel d’économie) pour distribuer le crédit entre les participants d’un jeu dont les contributions au résultat sont inégales.
À haut niveau, l’attribution se calcule comme une coalition d’acteurs à laquelle un excédent doit être équitablement réparti. La répartition de l’excédent de chaque coalition est déterminée en fonction de l’excédent précédemment créé par chaque sous-coalition (ou des éléments de dimension ayant participé précédemment) de façon récurrente. Pour plus de détails, voir les articles originaux de John Harsanyi et de Lloyd Shapley :
Shapley, Lloyd S. (1953). A value for n-person games. Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). A simplified bargaining model for the n-person cooperative game. International Economic Review 4(2), 194-220.

Conteneur

Un conteneur d’attribution définit la portée souhaitée pour l’attribution. Les options possibles sont les suivantes :

Intervalle de recherche en amont

Un intervalle de recherche en amont est la durée pendant laquelle une conversion doit faire une recherche en amont pour inclure des points de contact. Si un élément de dimension est défini en dehors de l’intervalle de recherche en amont, la valeur n’est incluse dans aucun calcul d’attribution.

Exemple

Examinez l’exemple suivant :

Selon votre modèle d’attribution, le conteneur et les canaux reçoivent un crédit différent. Voir le tableau ci-dessous pour obtenir des exemples :

Les événements de conversion qui comportent généralement des nombres entiers sont divisés si le crédit revient à plusieurs canaux. Par exemple, si deux canaux contribuent à un événement personnalisé à l’aide d’un modèle d’attribution linéaire, les deux canaux obtiennent 0,5 de cette commande. Ces mesures partielles sont additionnées pour toutes les personnes, puis arrondies à l’entier le plus proche à des fins de création de rapports.