Pendant des années, les marketeurs digitaux se sont appuyés sur des modèles d’attribution pour comprendre quels canaux contribuent aux conversions. Mais à mesure que les exigences en matière de confidentialité augmentent, les restrictions des navigateurs évoluent et les parcours clients deviennent plus difficiles à suivre sur les appareils et plateformes, la seule confiance sur l’attribution au niveau utilisateur devient de plus en plus difficile.
Cela a ravivé l’intérêt pour la modélisation du mix marketing (MMM). Mais le MMM et l’attribution ne sont pas simplement des approches concurrentes. Ils répondent à différentes questions — et comprendre cette différence peut conduire à de meilleures décisions marketing.
Ce que l’attribution multi-touch vous apprend
Multi-Touch Attribution tente de répartir les crédits de conversion à travers les interactions numériques qui ont lieu au cours du parcours client.
Plutôt que de donner tout le crédit au clic final, un modèle d’attribution pourrait reconnaître la contribution de la recherche payante, de la recherche organique, des réseaux sociaux, de l’email et d’autres points de contact.
Cela peut être extrêmement utile pour les questions de marketing opérationnel : quelles campagnes aident les conversions ? Quels canaux introduisent les clients ? Quels points de contact apparaissent régulièrement lors de voyages réussis ?
La contrainte, c’est que l’attribution dépend fortement des interactions clients observables. Les choix de consentement, les restrictions liées aux cookies, le comportement inter-appareils et les silos de données de la plateforme peuvent tous réduire cette visibilité.
Ce que la modélisation du marketing mix fait différemment
La modélisation du mix marketing adopte une approche plus large. Au lieu de chercher à suivre les utilisateurs individuellement, MMM utilise des données historiques agrégées et des techniques statistiques pour estimer la contribution des différentes activités marketing aux résultats commerciaux.
Un modèle peut intégrer des facteurs tels que l’investissement publicitaire, les promotions, la saisonnalité, les variations de prix et les conditions du marché externe.
Cela rend le MMM particulièrement utile pour des questions stratégiques telles que : Quelle part de revenus incrémentaux est associée à un canal particulier ? Que se passe-t-il si le budget passe d’une activité à une autre ? Où la prochaine livre, euro ou franc pourrait-il générer le meilleur retour ?
Cela peut également inclure des canaux hors ligne difficiles à représenter dans l’attribution numérique.
Vous n’aurez peut-être pas besoin de choisir
La stratégie de mesure la plus forte peut utiliser les deux approches.
L’attribution fournit des informations détaillées qui peuvent aider les équipes à optimiser les campagnes et les parcours clients. MMM offre une vue de plus haut niveau qui peut soutenir une allocation budgétaire stratégique.
Aucun ne produit une version parfaite de la réalité. Utiliser plusieurs formes de preuves — et comprendre les limites de chacune — est souvent plus précieux que de chercher un modèle d’attribution définitif.
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