Découvrez la puissance du panneau d’attribution et des intervalles de recherche en amont d’Adobe Analytics pour mieux comprendre le parcours de vos clients.
Quand j'ai réfléchi au panneau d’attribution et à l’intervalle de recherche en amont, cela m’a immédiatement rappelé le concept de voyage dans le temps. Et puis, bien sûr, on m’a aussi rappelé que notre réaction typique à de nombreux nouveaux outils comme celui-ci est simplement de reporter son utilisation, parce qu’ils ont l’air si compliqués.
Honnêtement, regardez toutes ces options, ces commutateurs, ces panneaux, ces lectures, et ces boutons. Et puis sérieusement, parlons de ces lumières clignotantes compliquées, des tuyaux, des jauges... ATTENDEZ UNE SECONDE ! Ce n'est pas le moment de se laisser distraire par des discours sur des machines à remonter le temps, nous n’en avons tout simplement pas le temps... ou si, au contraire ?
J'admets que le panneau d’attribution est un outil assez complexe ; cependant, notre travail typique d'analyste, jour après jour, consiste à utiliser un autre de nos outils favoris et très complexes pour également examiner ce qui s'est passé dans le passé. Cet outil s'appelle Adobe Analytics ! Alors oui, pour répondre à notre très pertinente question, je crois que ces deux choses signifient que nous disposons de beaucoup de temps.
Par conséquent, pourquoi devrions-nous laisser une petite peur se mettre en travers de notre utilisation d’outils aussi incroyables, sophistiqués et puissants que ceux-ci, qui nous permettent littéralement de regarder en arrière, chaque jour ?
Après tout, on parle de VOYAGE DANS LE TEMPS, tout le monde ! On adore ce genre de choses. Je me trompe ?
Alors, qu'attendons-nous ? Qu'une voiture en métal brillant, une cabine de police bleue, ou une cabine téléphonique vintage qui utilise le câblage d'un vieux parapluie comme antenne apparaisse sur le pas de notre porte ?
Non. Nous avons quelque chose d’encore mieux, alors accrochons nos ceinture et utilisons-le !
Enfin... vous avez l’idée.
Maintenant que nous sommes tous motivés à effectuer des voyages dans le temps, prenons une grande inspiration, prenons un peu de recul, établissons ce que la variable panneau d’attribution est vraiment et décomposons un peu les éléments suivants :
Figure 1 - Nombre affiché en ligne avec le texte plus bas
Dans l’attribution, il vous suffit d’examiner la manière dont les événements/actions peuvent être causés par un individu, plusieurs individus ou l’un des nombreux événements différents au fil du temps.
Selon Adobe, l’attribution permet aux analystes de personnaliser la manière dont les éléments Dimension reçoivent un crédit pour les événements de succès.
Dans les faits, il est rare qu’un parcours client donné soit vraiment linéaire et encore moins prévisible. En outre, chaque client progresse à son propre rythme. Il lui arrive souvent de revenir sur ses pas, de s’arrêter, de redémarrer ou d’adopter un autre comportement non linéaire. En raison de ces actions organiques, il est difficile, voire pratiquement impossible, de connaître l’impact des efforts marketing tout au long du parcours client. Cela complique également les efforts visant à relier plusieurs canaux de données.
Tout cela est vrai. Oubliez vos analogies de « domino » et ouvrez vos esprits à des concepts plus proches de l'effet papillon et de la théorie des cordes. Néanmoins, comme pour tout le reste, nous devons commencer par quelques principes de base.
Modèles d’attribution
Lorsque nous utilisons le panneau d’attribution, nous pouvons commencer à observer plusieurs choses. Par exemple, les modèles d’attribution nous montrons comment notre conversion (c’est-à-dire ❶ mesure de succès) peut être répartie entre les accès dans un groupe donné.
Autrement dit, si 10 personnes appuyent sur un GROS BOUTON ROUGE pour passer par une porte, nos modèles d’attribution vont nous dire auxquelles de ces 10 personnes nous voulons attribuer un « crédit », ou mieux encore dire, quelle quantité de « crédit » nous voulons leur attribuer, pour avoir appuyé sur ce bouton.
En gardant cela à l’esprit, voici quelques exemples de la façon dont les ❸ modèles d’attribution peuvent affecter ces 10 personnes:
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Première touche : ce modèle fonctionne exactement comme s’il était activé en donnant un crédit de 100 % à la première personne qui a passé la porte. Les professionnels du marketing sont plus susceptibles d’utiliser cette approche pour des tactiques telles que les médias sociaux ou l’affichage. Il s’agit toutefois d’une excellente tactique à utiliser souvent pour optimiser l’efficacité des recommandations de produits sur site.
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Dernière touche : Cette tactique fonctionne aussi exactement comme son nom le dit, mais à l'inverse, elle donne un crédit de 100 % à la DERNIÈRE personne qui a passé la porte. Ce modèle est généralement utilisé pour analyser des éléments comme une recherche naturelle (organique) et d’autres campagne marketing à court terme.
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Linéaire : Ce modèle distribue un crédit égal à CHAQUE PERSONNE qui a franchi la porte.
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En forme de U : Cette approche affecte 40 % du crédit à la première personne qui a franchi la porte, distribue 20 % de l’ensemble du crédit à toutes les personnes entre, puis donne 40 % à la dernière personne. Ce modèle est le plus souvent utilisé dans les situations où vous avez un cycle de conversion/vente long qui contient plusieurs points de contact en chemin. Dans ce cas, votre objectif est de mettre principalement en évidence les première et dernière tactiques marketing qui ont contribué à la conversion des clients.
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En forme de J et en forme de J inversé :
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Imaginez la la forme en U, mais à la place, ce modèle attribue 60 % du crédit à la dernière personne qui franchit la porte, 20 % à la première, puis divise les 20 % restant entre toutes les personnes du milieu. L’approche en forme de J inversé fait exactement le contraire.
L’objectif ici est de mettre l’accent sur le début ou la fin de votre campagne ; toutefois, vous souhaitez tout de même attribuer un certain crédit à l’élément de contribution à l’autre bout tout en reconnaissant les « petits gars » en cours de route.
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Décroissance temporelle : Maintenant, je ferais preuve de négligence si je ne partageais pas l'info suivante. Ce modèle a littéralement une demi-vie qui diminue exponentiellement, au fil du temps ! Dans ce cas, le paramètre par défaut de la demi-vie de ce modèle est de 7 jours. Cela fonctionne de la manière suivante : poids à chaque canal marketing, en fonction de la durée qui s’écoule après le point de contact initial et lorsque le client effectue la conversion.
La décroissance temporelle et les modèles d’attribution en forme de U sont généralement utilisés pour mesurer les campagnes à plus long terme, mais comme vous pouvez le voir, ils ont des objectifs légèrement différents, en fonction de la manière dont ils mesurent la valeur du résultat au final.
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Personnalisé : vous choisissez qui va recevoir le crédit. C'est votre campagne !
Pour plus d’informations sur ces modèles d’attribution et d’autres, cliquez ici
Pour rendre cela encore plus intéressant, parlons de revenir en arrière !
Intervalles de recherche en amont
Il est désormais temps de commencer à réfléchir au niveau suivant. C'est là que nous ajoutons littéralement l'élément voyage dans le temps à notre analyse, et là encore, nous commençons avec les bases.
Adobe définit un ❹ intervalle de recherche en amont comme la durée pendant laquelle une conversion doit faire une recherche en amont pour inclure des points de contact. Les modèles d’attribution qui accordent plus de crédit aux premières interactions voient 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 un contexte à l’analyse d’attribution. Adobe Analytics offre trois types d’intervalles de recherche en amont :
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Intervalle de recherche en amont des visites : Revient au début d’une visite lorsqu’une conversion s’est produite, fournissant des informations sur les interactions immédiates menant aux conversions.
N’oubliez pas qu’il s’agit généralement du plus court intervalle de recherche en amont à utiliser.
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Intervalle de recherche en amont des visiteurs : Recherche toutes les visites jusqu’à la première du mois durant la période sélectionnée, offrant une vue beaucoup plus large des interactions du client et permettant d’identifier les schémas au fil du temps.
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Intervalle de recherche en amont personnalisé : Permet d’étendre l’intervalle d’attribution au-delà de la période des rapports pendant un maximum de 90 jours. Il fournit une certaine flexibilité lors de la capture des points de contact qui se sont produits en dehors de la période sélectionnée, en assurant une analyse complète.
En ajustant un intervalle de recherche en amont, les analystes peuvent alors examiner l’impact d’un ou de plusieurs points de contact au cours de périodes spécifiques et obtenir des informations plus approfondies sur la manière dont les différentes durées affectent les résultats d’attribution.
Assemblement du tout
Qu'est-ce que tout cela signifie pour nous en tant qu’analystes ?
Le panneau d’attribution et l’intervalle de recherche en amont nous donnent le pouvoir de regarder au-delà des données ordinaires et superficielles, et de creuser plus profondément le parcours client. En identifiant les points de contact qui ont eu le plus d’impact sur les conversions, nous pouvons prendre des décisions éclairées sur nos stratégies marketing et allouer les ressources plus efficacement.
Souvenez-vous, après avoir sélectionné vos modèles d’attribution et vos intervalles de recherche en amont, vous pouvez continuer à manipuler vos données en les filtrant avec un ❺ segment, ou tout autre composant que vous souhaitez à ce stade. De plus, une fois le panneau rendu, vous disposez de toutes les fonctionnalités d’un espace de travail classique.
Mise en pratique
Maintenant que vous avez les concepts, imaginez que vous exécutez une campagne marketing et que vous essayez de déterminer quel canal est le plus efficace pour générer des conversions. Avec l’aide du panneau d’attribution, vous pouvez non seulement voir la dernière touche, mais également la première touche, la même touche, et tout autre modèle que vous choisissez pour déterminer quels canaux sont les plus efficaces pour améliorer vos conversions. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour optimiser vos campagnes et améliorer les performances globales simplement en revenant en arrière avec l’intervalle de recherche en amont de votre choix !
Maintenant que vous avez vu ce qu’il est capable de faire, ne vous laissez pas tromper ni intimider par les fonctionnalités apparemment complexes du panneau d’attribution. Affrontez-le. Adoptez-le. Comprenez-le.
MAIS SURTOUT : utilisez-le à votre avantage. Le panneau d’attribution et l’intervalle de recherche en amont sont les clés d’une meilleure compréhension de vos clients et de leur parcours avec votre marque.
Désormais, nous sommes capables de voyager « dans le temps » en toute confiance et en utilisant la puissance de notre machine à remonter le temps fiable (c.-à-d. Adobe Analytics) pour prendre des décisions basées sur les données.