Mesurer avec précision l'efficacité des efforts marketing sur plusieurs canaux est un défi majeur.
Le modèle d'attribution au dernier clic ne parvient souvent pas à saisir les complexités des parcours clients, entraînant des insights incomplets ou biaisés qui peuvent induire en erreur les décisions d'allocations budgétaires.
De plus, avec la montée des préoccupations liées à la confidentialité des données et la restriction accrue du suivi au niveau de l'utilisateur, les marketeurs peinent à attribuer correctement le crédit et à optimiser les dépenses médias de manière efficace.
Ce Playbook aborde les problèmes fondamentaux liés au choix des modèles d'attribution appropriés et à leur intégration efficace dans une routine de gestion opérationnelle pour en tirer des insights exploitables.
Il met en lumière les limites de la dépendance à un seul modèle d'attribution, en particulier dans les environnements multi-canaux, et souligne la nécessité d'une stratégie globale combinant différents modèles tels que l'Attribution Single-Touch, l'Attribution Multi-Touch (MTA) et le Marketing Mix Modeling (MMM).
Par ailleurs, il identifie les défis liés à la mesure de l'impact incrémental réel de la publicité, insistant sur l'importance de méthodologies solides de tests de lift incrémental.
En abordant ces problématiques, le Playbook vise à fournir un cadre clair pour que les marketeurs alignent leurs stratégies d'attribution avec leurs objectifs commerciaux.
Contenu du Playbook :
Chapitre 1 : Comprendre et choisir un modèle
Le chapitre 1 explore divers modèles d'attribution : les modèles Single-Touch (STA) et Multi-Touch (MTA), ainsi que le Marketing Mix Modeling (MMM).
Ce chapitre fournit une explication détaillée sur l'utilisation de chaque modèle en fonction de la complexité du parcours client et des objectifs commerciaux.
Il offre également des conseils sur la sélection du modèle le plus approprié, que ce soit pour des campagnes simples et directes ou pour des stratégies marketing plus complexes et multi-canaux.
Le chapitre permet aux lecteurs d'acquérir les connaissances nécessaires pour choisir et mettre en œuvre le meilleur modèle d'attribution afin d'évaluer avec précision la performance de leurs initiatives marketing.
Le chapitre 2 s'intéresse à l'opportunité d'utiliser les tests d'incrémentalité disponibles sur les plateformes Meta et Google pour valider le choix d'un modèle d'attribution.
Il détaille le processus étape par étape, depuis la définition des objectifs et des hypothèses jusqu'à la conception et l'exécution des tests, et enfin l'analyse des résultats pour prendre des décisions basées sur les données.
Ce chapitre met également en avant les meilleures pratiques pour garantir l'exactitude et la fiabilité des tests de lift, notamment la sélection correcte des groupes, la validation des données et la calibration continue.
En suivant ces lignes directrices, les marketeurs peuvent mesurer efficacement l'impact incrémental réel de leurs efforts publicitaires, menant à des stratégies optimisées et à une amélioration du retour sur investissement.
Ces introductions sont conçues pour fournir un aperçu concis de chaque section, en mettant en avant les principaux points d'intérêt et les applications pratiques du contenu. Si vous souhaitez des ajustements ou des détails supplémentaires, il conviendra de vous rapprocher du Service Client Meta ou Google (ou bien de votre agence).
Chapitre 3 : Combiner les modèles pour des insights enrichis
Le chapitre 2 explore la convergence de l'Attribution Multi-touch (MTA) et du Marketing Mix Modeling (MMM) pour créer une stratégie de mesure unifiée et efficace.
Il décrit une approche étape par étape pour aligner les objectifs commerciaux et utiliser les tests d'incrémentalité pour valider et combiner les insights des deux modèles.
En croisant les résultats et en établissant des boucles de rétroaction, ce chapitre met en avant l'importance d'utiliser une approche combinée des modèles pour fournir une vue holistique de l'efficacité marketing, permettant ainsi des optimisations à la fois tactiques et stratégiques.