Tout savoir sur l’attribution marketing
8min • 19 mars 2025 • Édité le 21 mars 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Emma est une sportive accomplie. En sortant de son travail, elle repère une jolie paire de baskets sur Instagram, sans aller plus loin. Quelques jours plus tard, elle ouvre une newsletter d’une autre marque et visite son site pour comparer.
Puis, elle regarde une vid éo YouTube sur les meilleures baskets pour le running avant de faire une recherche sur Google Shopping. Le week-end suivant, une publicité Facebook lui rappelle le modèle aperçu.
Elle se rend en magasin pour essayer plusieurs modèles. Finalement, elle achète la paire de son choix via l’application mobile après avoir reçu une offre spéciale.
🤔 Quel canal a réellement déclenché l’achat ? La première publicité Instagram, la recherche Google, le retargeting sur Facebook, le passage en magasin ? C’est ici qu’intervient l’attribution marketing.
Les informations à retenir :
L’attribution marketing consiste à évaluer l'impact des différents points de contact marketing sur le processus de conversion.
Grâce à une meilleure compréhension de l'efficacité des actions marketing, elle permet d'optimiser les budgets, d'améliorer le retour sur investissement et d'affiner les stratégies.
Il existe différents modèles d'attribution marketing, tels que le modèle "last-click", "first-click", linéaire ou des modèles "data-driven". Chacun présente des avantages et des inconvénients en fonction des objectifs visés.
La mise en place d'une attribution marketing efficace nécessite une méthodologie claire et des outils adaptés, en particulier dans un environnement omnicanal.
🔎 Comment fonctionne l’attribution marketing et quels modèles choisir ? Découvrez les approches les plus utilisées et leurs avantages pour optimiser vos campagnes. 🚀
Qu’est-ce que l’attribution marketing ?
L’attribution marketing est une méthode qui permet d’analyser et d’évaluer l’impact de chaque canal dans le parcours d’achat d’un client.
Elle consiste à donner une valeur aux différentes interactions qu’il a pu avoir avec la marque avant de passer à la conversion.
Grâce à cette analyse, les marketeurs peuvent identifier quels leviers influencent les décisions d’achat, qu’il s’agisse d’une publicité, d’un email ou d’une visite en magasin.
Les consommateurs interagissent avec une multitude de points de contact avant d’acheter, ce qui rend leur parcours plus complexe. L’attribution marketing permet d’optimiser les investissements en identifiant les canaux les plus efficaces et en adaptant les stratégies marketing en conséquence.
Enjeux et importance pour les entreprises
L’attribution aide à maximiser le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing. L’analyse des données de conversion permet aux entreprises de :
Mieux allouer leur budget marketing, et donc investir davantage dans les canaux qui génèrent des conversions.
Ajuster les campagnes pour privilégier les stratégies les plus efficaces, et ainsi optimiser les performances.
Comprendre le parcours client : analyser comment les consommateurs interagissent avec la marque avant de convertir.
Personnaliser l’expérience en adaptant les messages et les offres selon les comportements, ce qui favorise la fidélisation client.
Améliorer les prévisions en prenant en compte la saisonnalité et les tendances pour anticiper les variations de performance.
Diagramme du parcours client
Le modèle d’attribution au dernier clic (“last-click") est l’un des plus répandus car il est simple à mettre en place. Cependant, il est souvent biaisé puisqu’il accorde tout le crédit de la conversion au dernier canal, sans considérer les interactions précédentes.
Pour prendre une métaphore footballistique, tout le mérite d'un but reviendrait à l'attaquant, alors qu'il a bénéficié de la bonne relance d'un défenseur et de la passe millimétrée du meneur de jeu.
Pour une analyse plus précise, il est donc essentiel d’adopter un modèle d’attribution adapté à ses objectifs et à la réalité du parcours client.
Les principaux modèles d’attribution marketing
Il existe plusieurs modèles d’attribution, chacun avec ses propres avantages et limites. Certains sont simples à mettre en place, tandis que d’autres s’appuient sur des algorithmes avancés pour une analyse plus précise.
Modèles classiques
Les modèles d’attribution classiques permettent d’analyser l’impact des canaux marketing avec des règles prédéfinies. Simples à comprendre et à implémenter, ils servent encore de point de repère pour les entreprises malgré certains défauts.
Modèle d'attribution | Définition | Avantages | Inconvénients |
|---|---|---|---|
Last-click | Attribue 100 % du crédit au dernier point de contact avant la conversion. | Facile à mettre en place, compatible avec la plupart des outils analytiques. Adapté aux entreprises souhaitant une analyse rapide sur des parcours simples. | Ignore toutes les interactions précédentes et ne valorise que le dernier point de contact. |
Last non-direct click | Variante du last-click qui ignore le trafic direct pour attribuer le crédit au dernier canal marketing identifié. | Améliore la précision par rapport au last-click en filtrant le trafic direct. Mieux adapté aux stratégies de conversion multi-canal. | Sous-évalue les canaux d’engagement intermédiaires et ne reflète pas l’ensemble du parcours. |
First-click | Donne tout le crédit au premier point de contact dans le parcours client. | Met en avant les canaux qui génèrent la première interaction et attirent de nouveaux prospects. Facile à implémenter, utile pour optimiser les stratégies d’acquisition. | En accordant le mérite au premier point de contact, cela peut biaiser l’analyse. Ne tient pas compte de l ’engagement sur les étapes intermédiaires avant la conversion. |
Linear attribution | Répartit équitablement le crédit entre toutes les interactions ayant conduit à la conversion. | Fournit une vue équilibrée en tenant compte de toutes les interactions. Idéal pour des parcours clients où tous les points de contact ont une influence similaire. | Ne reflète pas le poids réel des points de contact, car tous sont traités de manière égale. |
Time-decay attribution | Accorde plus de valeur aux points de contact les plus récents dans le parcours client. | Modèle pertinent pour les cycles d’achat longs car il valorise les interactions récentes. Permet d’optimiser les campagnes en fonction de la maturité des prospects. | Peut sous-estimer le rôle des premières interactions dans la conversion. |
Position-based attribution (U-shape) | Attribue une part plus importante au premier et au dernier point de contact, tout en distribuant une fraction aux étapes intermédiaires. | Prend en compte à la fois l’acquisition et la conversion finale, pour offrir un bon compromis. Reflète mieux le rôle des points de contact clés dans la conversion. | Néglige potentiellement l’impact des interactions intermédiaires sur la décision d’achat. |
Les principaux modèles d'attribution standards
Différents types d'attribution marketing
Avec l’évolution des parcours clients et la disparition progressive des cookies tiers, ces approches basées sur des règles prédéfinies montrent leurs limites.
💡 Depuis 2023, Google Analytics 4 a abandonné plusieurs modèles d’attribution traditionnels, comme le first-click, le linear, le positioned-based ou encore le time-decay. Le géant de Mountain View privilégie désormais une approche plus dynamique avec l’attribution basée sur les données (Data-Driven Attribution). Elle s’appuie sur le machine learning pour évaluer l’impact réel de chaque point de contact sur la conversion.
Modèles avancés et tendances actuelles
De nouveaux modèles d’attribution permettent une analyse plus précise et adaptée à un environnement omnicanal et multimodal, grâce à la data.
Data-driven attribution (DDA) : ce modèle s’appuie sur l’intelligence artificielle pour analyser les parcours clients. Il attribue un poids spécifique à chaque point de contact, en fonction de son impact réel sur la conversion.
La DDA s’adapte aux comportements des utilisateurs pour plus de précision. Elle est utilisée par défaut dans GA4 et Google Ads pour affiner l’analyse des performances.
Chaînes de Markov : Cette méthode probabiliste calcule l’influence de chaque canal sur la conversion selon qu’il est présent ou absent d’un parcours client.
En comparant différents scénarios, elle mesure la réelle contribution de chaque point de contact par un calcul de probabilités. Cela permet d’identifier les canaux les plus stratégiques en mesurant leur impact sur la conversion.
Shapley Value : Inspiré de la théorie des jeux, ce modèle attribue un score à chaque canal en fonction de sa contribution marginale aux conversions.
En d’autres termes, il mesure combien un canal spécifique augmente la probabilité de conversion lorsqu’il est ajouté au parcours. Cette approche est particulièrement utile pour comprendre le rôle exact de chaque point de contact dans un parcours client complexe.
Ces modèles avancés offrent une vision plus réaliste de l’attribution marketing. Ils nécessitent des volumes de données importants et des outils adaptés.
Le Marketing Mix Modeling comme alternative
Dans un contexte où le tracking individuel devient plus difficile, le Marketing Mix Modeling (MMM) revient sur le devant de la scène. Il permet d’évaluer l’impact des investissements marketing sur la performance globale à partir de techniques mathématiques.
Basé sur des données historiques, le MMM se présente comme une alternative particulièrement utile pour les marques opérant dans un environnement omnicanal.
Marketing Mix Modeling : Résumé des étapes clés
Le choix du bon modèle dépend de vos objectifs, de votre environnement concurrentiel et de la capacité de votre entreprise à collecter et analyser les données.
Pour plus d’efficacité, nous recommandons de regrouper l’ensemble des données dans un data warehouse cloud. En exploitant une source unique de vérité, les entreprises peuvent affiner leur prise de décision et maximiser leur retour sur investissement. La Customer Data Platform (CDP) composable DinMo facilite cette approche.
Mettre en place une stratégie efficace
Une attribution bien pensée permet d’optimiser les performances des campagnes marketing en évitant les erreurs courantes. Voici les principales étapes et outils recommandés pour une analyse fiable.
Les étapes clés
1️⃣ Définir ses objectifs :
Avant toute chose, il faut déterminer ce que l’on cherche à mesurer. Une marque axée sur l’acquisition analysera différemment de celle qui privilégie la fidélisation.
2️⃣ Cartographier le parcours client et identifier les points de contact clés :
L’analyse des interactions clients aide à mieux comprendre les canaux qui influencent réellement la conversion. Cette étape est indispensable pour la collecte des données et le choix d'un modèle d’attribution pertinent.
3️⃣ Choisir le modèle le plus adapté
Last-click, first-click, linéaire, data-driven… Le modèle choisi doit refléter la réalité du business et des cycles d’achat.
4️⃣ Exploiter les données first-party pour fiabiliser l’analyse
Avec la disparition des cookies tiers, les entreprises doivent capitaliser sur leurs propres données pour une attribution plus précise et conforme aux réglementations.
5️⃣ Tester, ajuster et optimiser en continu
L’attribution marketing n’est pas figée. Il est essentiel d’analyser les performances, d’expérimenter via l’A/B testing et d’affiner le modèle en fonction des résultats.
❌ Les erreurs à éviter
Se fier uniquement au modèle last-click. Il simplifie l’analyse mais ne reflète pas l’ensemble du parcours client.
Négliger l’impact du cross-device et des interactions hors ligne. Un client peut interagir en boutique et sur plusieurs appareils avant d’acheter.
Sous-estimer l’importance des données first-party. Elles sont désormais essentielles pour contourner la fin des cookies tiers.
Outils et solutions pour optimiser son attribution marketing
Plusieurs solutions permettent d’automatiser l’attribution et d’améliorer la précision du tracking. Elles aident les entreprises à mieux comprendre leurs performances et à ajuster leurs campagnes en conséquence.
Google Analytics
GA4 propose des rapports avancés et un modèle d’attribution data-driven. L’outil s’appuie sur l’intelligence artificielle pour redistribuer la valeur des conversions en fonction des interactions observées. L’intégration d’un plan de marquage précis est essentielle pour capter toutes les données pertinentes.
Outils d’attribution Multi-Touch (MTA)
Des solutions comme Ruler Analytics, Segment ou HubSpot permettent d’analyser l’impact combiné de plusieurs canaux, offrant une vision plus fine que les modèles classiques.
Conversions API
Avec la fin des cookies tiers, les plateformes publicitaires comme Google et Meta recommandent l’utilisation d’APIs de conversion pour transmettre des événements de conversion directement depuis le serveur.
CRM : une solution utile mais limitée
Utilisés pour gérer les interactions avec les clients, prospects ou partenaires, les CRM peuvent aider à attribuer les conversions. Toutefois, ils restent souvent limités à la gestion des leads et ne couvrent pas l’ensemble du parcours omnicanal.
C’est la raison pour laquelle un CRM ne peut servir de source unique de vérité.
L’apport d’un data warehouse et d’une CDP composable
Une CDP composable exploite les données présentes dans un data warehouse cloud.
Centralisation des données : le data warehouse regroupe toutes les informations des différents canaux (web, CRM, publicités, e-mails…), pour une analyse plus fiable.
Vision globale du parcours client : la CDP unifie les données clients, issues des points de contact online et offline. Elle exploite les interactions cross-canal et cross-device.
Optimisation des campagnes : une meilleure attribution permet d’ajuster les stratégies en temps réel.
DinMo synchronise les segments d’audience avec les outils marketing pour maximiser le ROI.
Conclusion
L’attribution marketing est essentielle pour mesurer l’impact de chaque canal et optimiser les campagnes. Une approche data-driven et le tracking first-party sont devenus indispensables face à la disparition des cookies tiers.
Les outils adaptés permettent d’améliorer la précision de l’attribution et d’activer efficacement les audiences. La CDP composable DinMo facilite cette démarche. Elle unifie les données et automatise la synchronisation des segments pour un pilotage optimal des campagnes. 🚀
