Comprendre et exploiter les modèles d’attribution sur Google Analytics

Mettre en place des campagnes digitales (liens sponsorisés, display, affiliation, emailing…) en phase avec son/ses objectif(s) (visibilité, notoriété, trafic, conversions), c’est bien… Être capable d’analyser les performances de chacun de ces leviers, c’est encore mieux !

Pour évaluer l’efficacité de vos campagnes, voici les différentes façons de comptabiliser les conversions dans Google Analytics. Pour aller plus loin, nous verrons quel est l’intérêt du nouvel outil de Google : Google Attributions.

A quoi servent les modèles d’attribution ?

Dans un contexte où le parcours client est de plus en plus complexe, et où les investissements marketing des entreprises sont de plus en plus serrés, il est primordial de mesurer concrètement l’efficacité des campagnes digitales mises en place.

L’un des avantages du web en termes de publicité, au-delà de savoir exactement quel budget on y alloue, est de pouvoir analyser (grâce aux outils de mesure d’audience comme Google Analytics), combien a rapporté chaque campagne. Vous pouvez littéralement dire : « j’ai investi xx € dans cette campagne qui m’a rapporté xx € ou xx contacts ! ». C’est à cette analyse que servent les modèles d’attribution.

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Aucun souci lorsqu’une conversion est réalisée après une seule consultation du site. Prenons l’exemple d’un internaute qui est venu sur votre site via une campagne de liens sponsorisés et a effectué une conversion. La conversion est donc attribuée à 100% aux campagnes de liens sponsorisés. C'est simple et clair.

Là où l’analyse devient plus complexe, c’est quand l’internaute vient plusieurs fois sur votre site avec différentes sources de trafic avant de convertir. Voici un exemple de parcours client (dit « multi-canal ») :

Prenons ici l’exemple d’un internaute qui serait venu sur votre site une 1^ère fois via le référencement naturel. Il serait revenu 2 jours plus tard sur le site via vos campagnes de liens sponsorisés, puis un jour plus tard via les accès directs. Enfin, il aurait converti 4 jours après via les sites référents.

A qui attribuer cette conversion ? Comment évaluer la contribution de chaque levier dans la conversion ?

Si l’on fait une comparaison avec une équipe de football, c’est comme s’il y avait eu plusieurs passes avant un but. Doit-on attribuer tout le succès de l’action au buteur ? Ou également féliciter les passeurs sans qui il n’y aurait sans doute pas eu de but ?

Comment peut-on comptabiliser les conversions ?

De base, Google Analytics comptabilise les conversions selon un modèle "Dernière Interaction". Ainsi, il attribue 100% du crédit au point de contact qui a déclenché la conversion. Dans l’exemple précédant, 100% de la conversion est donc attribuée aux Sites Référents.

Mais ce modèle présente un inconvénient majeur. Il sous-estime l’importance des leviers ayant contribué à la conversion sans forcément avoir été le dernier maillon de la chaîne.

C’est pourquoi Google a mis en place d’autres modèles de comptabilisation :

• Le modèle d’attribution "Dernier clic non direct". Tous les accès directs sont ignorés. Ce qui prend du sens si l’on considère que l’internaute qui arrive sur votre site via les accès directs le connaît déjà grâce à d’autres sources de trafic. Dans notre exemple, cela ne change pas l’attribution de la conversion puisque le dernier clic n’est pas direct. 100% de la conversion est donc attribuée aux Sites Référents.

• Le modèle d’attribution "Dernier clic sur une annonce Adwords". Ici seul le clic via le canal « liens commerciaux » reçoit 100% du crédit de la conversion

• Le modèle d’attribution "Première Interaction". Comme son nom l’indique, ici c’est le 1^er canal qui reçoit 100% du crédit de la conversion. Dans notre exemple c’est donc au référencement naturel que reviennent les 100% de la conversion

• Le modèle "Attribution linéaire" attribue le même mérite à chacun des leviers ayant contribué à la conversion. Dans notre exemple, chacun des 4 points de contact se voit attribuer 25% de la conversion

• Le modèle d’attribution "Dépréciation dans le temps". Ici plus un point de contact est proche d’un point de vue temporel de la conversion, plus la conversion lui sera attribuée (avec un modèle de dépréciation exponentiel).

• Le modèle "Attribution basée sur la position" accorde 40% du crédit de la conversion au 1^er et au dernier point de contact. Puis, il répartit les 20% restants équitablement entre les autres points de contacts.

Comment choisir un modèle d’attribution plutôt qu’un autre ?

Le choix doit se faire selon l’objectif de votre campagne et s’apprécie également selon votre business model. Le parcours du client sur votre site implique-t-il une phase de réflexion ? Avez-vous un objectif de notoriété ? A quel moment du parcours client souhaitez-vous toucher les internautes ? Communiquez-vous sur des offres limitées dans le temps ? Répondre à ces questions vous guidera dans le choix du modèle d’attribution des conversions sur Google Analytics.

Pour avoir une vision précise de l’apport de chaque levier en termes de conversion, les experts Yumens analysent à la fois les conversions basées sur la dernière interaction (dernier clic) mais aussi les conversions indirectes. Ainsi, nous comptabilisons le nombre de fois où un levier a contribué à une conversion, que ce soit le dernier maillon de la chaine de conversion ou pas.

Pour les annonceurs désireux de pousser plus loin la réflexion et de tester leurs propres modèles, Google met à disposition un outil de création de modèles personnalisés. Pour y accéder :

Administration > Modèles d’attribution > Nouveau Modèle d’attribution.

Google Attribution

En rachetant Adometry en 2014, Google a confirmé son intérêt pour le sujet. Cela lui a permis de présenter lors de la conférence Google Marketing Next 2017 (qui s’est tenue du 22 au 24 mai dernier) un nouvel outil gratuit : Google Attribution, actuellement en test.

Ce dernier va permettre aux annonceurs de justifier leurs dépenses media online et offline encore plus précisément, grâce à une vision 360 de leurs performances marketing.