L'analyse de la feuille de route numérique

Le parcours d'achat du client ou le parcours depuis l'accès au site Web jusqu'à la conversion est l'une des mesures clés pour les experts en analyse en ligne. Comprendre ce parcours permet d'identifier les processus qui mènent à l'action. Cette connaissance est essentielle pour optimiser les campagnes et améliorer l'expérience.

Les modèles d'attribution sont un ensemble de règles qui attribuent une valeur aux différents canaux que les utilisateurs voient avant de se convertir. Par exemple, ils permettent aux sites de commerce électronique d'analyser les canaux qu'un utilisateur a visités depuis la première fois qu'il accède au site Web jusqu'à ce qu'il effectue un achat.

Ce parcours client est différent pour chaque utilisateur, et il est généralement différent à chaque fois qu'il visite un site.

Dans les modèles d'attribution, il n'y a pas de solution unique. Le modèle d'attribution dépendra des canaux et des campagnes analysés.

Les utilisateurs peuvent emprunter différents chemins vers leur achat final. Ces multiples chemins dépendent d'un réseau de canaux de communication connectés qui fournissent différents services. Ces canaux incluent les e-mails, les réseaux sociaux, les bannières, les applications et les moteurs de recherche, entre autres.

Les canaux de communication nécessitent des investissements, donc déterminer lesquels sont les plus efficaces permet d'optimiser les campagnes et d'améliorer les résultats. Traditionnellement, Dernier clic est généralement le meilleur modèle d'attribution. Ce modèle analyse la dernière chose avec laquelle l'utilisateur a interagi avant la conversion. Cependant, des analyses de rentabilité fiables s'appuient également sur d'autres méthodes pour déterminer le parcours d'achat du client.

Modèles d'attribution populaires

Différentes valeurs attribuées aux différentes interactions des utilisateurs dans leur parcours produisent différents modèles d'attribution. Les suivants sont les plus populaires :

• Dernier clic : attribuez la conversion au dernier canal sur lequel un utilisateur a cliqué avant la conversion.
• Premier clic : à l'opposé du modèle du dernier clic. Attribuez la conversion au premier canal qu'un utilisateur a visité lors de son parcours vers une conversion.
• Dernier clic AdWords : ce modèle donne tout le crédit aux campagnes SEM et ignore les autres canaux.
• Dernier clic indirect : ce modèle ignore le trafic direct et accorde tout le crédit au dernier canal avec lequel un utilisateur a interagi avant la conversion.
• Linéaire: ce modèle attribue le crédit à tous les canaux qu'un utilisateur traverse au cours de son parcours de conversion.
• Détérioration dans le temps : ce modèle donne plus de crédit aux canaux par lesquels l'utilisateur passe à mesure qu'il se rapproche de la conversion.
• Basé sur le poste : ce modèle accorde 40 % du crédit au premier et au dernier canal du parcours client. Les 20% restants sont répartis également entre les autres chaînes.
• Personnalisé: les modèles d'attribution personnalisés permettent aux entreprises d'allouer le crédit de conversion de la meilleure façon pour elles.

Défis d'attribution

Alors que différents canaux évoluent et émergent, le premier défi consiste à adapter les modèles d'attribution au nombre croissant de nouveaux canaux. Comprendre que la conversion ne dépend pas d'un impact unique et que la plupart des clients sont impactés plusieurs fois avant la conversion est un autre obstacle.

Les modèles d'attribution doivent également être sensibles aux habitudes inter-appareils. Les consommateurs utilisent désormais régulièrement plusieurs appareils, naviguant sur leurs smartphones, tablettes, ordinateurs portables, ordinateurs de bureau et téléviseurs intelligents. Ils peuvent également partager leurs appareils avec leur famille ou leurs amis.

Le blocage des balises et des cookies (par exemple, avec ITP, jePrévention du suivi intelligent) et d'autres obstacles au suivi des utilisateurs en ligne posent un autre problème car ils entraînent les problèmes suivants :

• Les bloqueurs de publicités peuvent affecter indirectement les codes de suivi des outils d'analyse Web tels que Google Analytics.
• Les navigateurs limitent le suivi analytique par le biais de cookies par défaut ou sur demande.
• Les réglementations légales, telles que le RGPD, limitent ou compliquent l'identification et le suivi des utilisateurs.

En bref, les modèles d'attribution sont confrontés à des défis tels que la compréhension et l'évaluation des parcours des clients sur plusieurs canaux et appareils, et doivent servir les utilisateurs qui exigent une meilleure expérience d'achat.