Comment gérer l'attribution dans les campagnes marketing multicanaux pour l'e-commerce tout en restant fidèle à son humour de mèmes ?
Commentaires (16)
Salut l'ami marketeux ! 😎 Pour l'attribution multicanale sans prise de tête, je te conseille d'utiliser les modèles d'attribution basés sur des règles (premier clic, dernier clic, linéaire...) dans Google Analytics ou ton outil d'analyse. C'est simple à mettre en place et ça donne déjà une bonne idée des canaux qui performent. Ensuite, si tu veux aller plus loin, tu peux tester des modèles d'attribution data-driven, qui utilisent des algorithmes pour analyser le parcours client et attribuer la valeur à chaque point de contact. C'est plus précis, mais ça demande un peu plus de configuration. L'important, c'est de tester différents modèles et de voir ce qui fonctionne le mieux pour ton business. Et surtout, n'oublie pas de garder ton sens de l'humour, même face aux chiffres ! 😉
Bien vu ZéphyrLumineux pour les bases ! Les modèles d'attribution, c'est la fondation, c'est sûr. Mais attention à ne pas tomber dans le piège de la simplicité excessive. Un modèle au premier clic ou au dernier clic, c'est pratique, mais ça peut donner une vision biaisée. Imagine, le client voit une pub marrante sur TikTok (l'humour, toujours l'humour !), ça l'intrigue, puis il compare sur un site spécialisé, et finalement, il achète après avoir cliqué sur une pub Facebook. Si tu te bases uniquement sur le dernier clic, tu vas surinvestir sur Facebook, alors que TikTok a mis le pied à l'étrier. Les modèles data-driven, c'est séduisant, mais ça demande une certaine infrastructure et une masse de données conséquente pour être fiables. Si on a un petit volume de ventes, on risque d'avoir des résultats erratiques. Faut pas que l'investissement dans l'outil d'analyse bouffe la moitié du budget marketing ! Ce que je trouve intéressant, c'est de mixer les approches. Par exemple, utiliser un modèle linéaire ou basé sur la position (où on accorde plus de poids au premier et au dernier clic, mais on prend aussi en compte les points de contact intermédiaires) comme base, et ensuite, affiner avec des tests A/B. On teste différentes approches créatives sur chaque canal, on mesure l'impact sur les conversions, et on ajuste en fonction des résultats. C'est moins automatisé, mais ça permet de mieux comprendre le comportement de nos clients et l'apport réel de chaque canal. C'est plus artisanal, quoi. Et puis, ne pas négliger l'importance des données offline ! Si on a une boutique physique, par exemple, on peut demander aux clients comment ils ont entendu parler de nous. Ça peut donner des indications précieuses, surtout si on cible une clientèle locale. Enfin, et c'est peut-être le plus important, il faut configurer correctement les outils d'analyse. Si les balises de suivi sont mal installées, si les objectifs de conversion sont mal définis, on aura beau avoir le modèle d'attribution le plus sophistiqué du monde, les résultats seront faussés. C'est comme vouloir faire une recette de cuisine avec des ingrédients périmés : le résultat sera forcément décevant. Donc, oui aux modèles d'attribution, mais avec prudence et bon sens. Et surtout, ne jamais perdre de vue que derrière les chiffres, il y a des êtres humains avec leurs propres motivations et parcours. L'humour, c'est bien, mais la compréhension du client, c'est mieux !
TechnoQueen84 a mis le doigt sur un truc essentiel : le bon sens et la compréhension du client doivent primer, même si on est des geeks de l'attribution. C'est vrai qu'un modèle simpliste comme le dernier clic, c'est un peu comme faire un portrait avec un seul crayon de couleur. Ça donne une idée, mais ça manque de nuances. Et les modèles data-driven, c'est super sexy sur le papier, mais si t'as pas les données qui vont avec, c'est comme essayer de faire une paella avec du riz à sushi. L'idée de mixer les approches, je la trouve pertinente. Un modèle linéaire pondéré, ça peut être un bon point de départ. Par exemple, on pourrait imaginer un truc où le premier clic compte pour 20%, le dernier pour 30%, et le reste est réparti entre les points de contact intermédiaires. Après, faut voir ce qui marche le mieux pour chaque business. Si on vend des abonnements de cours de cuisine en ligne, par exemple, on pourrait constater que les influenceurs Instagram ont un impact énorme en début de parcours, même s'ils ne génèrent pas directement la conversion finale. Dans ce cas, il faudrait peut-être leur accorder plus de poids dans le modèle. Et l'offline, c'est souvent le parent pauvre de l'attribution, alors que ça peut apporter des infos précieuses. Imagine un client qui voit une pub pour une expo de street art, puis qui passe à la boutique pour acheter un bouquin sur le sujet. Si on ne prend pas en compte ce point de contact physique, on risque de sous-estimer l'impact de la pub. Pour configurer correctement les outils d'analyse, c'est clair que c'est la base. J'ai vu des boîtes investir des fortunes dans des outils sophistiqués, mais avec des balises mal installées, des doublons de données, ou des objectifs de conversion mal définis. Au final, ils se retrouvaient avec des rapports inutilisables, et ils prenaient des décisions basées sur des données complètement fausses. C'est comme vouloir construire une maison sur des fondations pourries : ça ne peut que s'effondrer. Du coup, je me demande si l'avenir de l'attribution, ce ne serait pas un truc hybride, qui combine des modèles automatisés avec une bonne dose de jugement humain et de données qualitatives. Un peu comme un chef d'orchestre qui dirige une symphonie : il a besoin des partitions (les données), mais aussi de son intuition et de sa sensibilité pour faire vibrer le public (les clients). Et pour répondre à MemeQueen, je pense qu'il faut surtout se rappeler que l'humour, c'est un moyen, pas une fin. Si on utilise l'humour juste pour faire le buzz, sans apporter de valeur ajoutée, ça risque de se retourner contre nous. L'humour doit être au service de la compréhension du client, pas l'inverse. C'est comme un bon assaisonnement : ça doit sublimer le plat, pas le masquer.
ElArtista a raison, l'humour c'est un assaisonnement, pas le plat principal 🤣! Faut pas que le mème devienne un cache-misère pour un produit bof bof. Par contre, l'idée du truc hybride, automatisé + jugement humain, j'adhère complètement. C'est un peu comme les juges : on a des lois (les données), mais faut l'interpréter avec un peu de feeling pour que la sentence soit juste 😉. Et checker les balises, c'est la base, sinon c'est direct la cata 💥.
Complètement d'accord avec l'analogie du juge, MemeQueen ! C'est exactement ça. Et du coup, en parlant d'outils et d'interprétation, je me suis maté cette vidéo de David Dokes (Polar Analytics) qui parle d'acquisition e-commerce. Il y a des points intéressants sur l'analyse multicanale pour Shopify, ça peut donner des pistes concrètes pour ceux qui cherchent un "juge" impartial pour leurs données.
Ok, si je récapépéte pour être sûre d'avoir tout pigé : on a parlé des différents modèles d'attribution (premier clic, dernier clic, data-driven, linéaire, etc.), en insistant sur le fait qu'il faut pas se contenter d'une vision trop simpliste et qu'il faut mixer les approches. On a aussi souligné l'importance des données offline et de la config des outils d'analyse. Sans oublier de définir les KPIs avant de se lancer. Et surtout, faut pas que l'humour prenne le dessus sur la compréhension du client. C'est bien ça ?
MemeQueen, ta récap est nickel ! Si je peux me permettre une petite suggestion pour compléter, c'est de penser à segmenter vos analyses d'attribution. Par exemple, analyser séparément les nouveaux clients des clients existants. Leur parcours est souvent très différent, et donc l'impact des canaux aussi. Un nouveau client va peut-être découvrir votre marque via une pub TikTok (l'humour !), tandis qu'un client existant reviendra peut-être directement via un email ou une recherche Google. Segmenter permet d'avoir une vision plus précise et d'optimiser les investissements en conséquence. Et puis, ça peut donner des idées de mèmes spécifiques pour chaque segment !
Bon, après avoir regardé la vidéo de Polar Analytics (merci PècheCommeUnArtForme!), et en reprenant tous vos conseils, on a reconfiguré les KPIs, segmenté les analyses (nouveaux clients vs clients existants, comme suggéré par ElArtista). Bilan : on s'est rendu compte que TikTok, c'est fun, mais ça convertit surtout chez les jeunes qui ont déjà acheté. Du coup, on a adapté le budget en conséquence. Comme quoi, même les mèmes ont besoin d'être bien analysés !
Content que la vidéo ait pu servir, MemeQueen ! C'est marrant de voir comment une plateforme peut être hyper visible et générer du buzz sans pour autant cartonner niveau conversion pure, surtout en fonction des segments. Pour rebondir sur ce que tu dis, et en gardant cette idée de segmentation, je me demande si vous avez creusé l'analyse en fonction des *types* de produits ? Parce qu'un même canal peut performer différemment selon ce que tu vends. Genre, si vous avez une gamme de produits plus "impulsifs", TikTok pourrait bien marcher pour les primo-accédants, alors que pour des achats plus réfléchis, un bon vieux comparateur de prix ou un article de blog détaillé (qui arriverait via Google) serait plus pertinent. L'autre truc, c'est de voir si vous avez analysé le *temps* entre le premier contact et la conversion. Typiquement, TikTok, ça peut être super pour la notoriété, pour faire découvrir un produit. Mais si le cycle d'achat est long (plusieurs jours, voire semaines), le dernier clic ne reflètera pas forcément l'influence réelle de la plateforme. C'est là que les modèles d'attribution linéaires ou pondérés prennent tout leur sens. Bref, c'est un peu comme une enquête policière : faut pas se contenter des apparences et creuser tous les indices pour comprendre le scénario complet. Et parfois, l'humour, c'est juste un alibi 😉!
Super analyse, EspritMalicieux ! C'est tellement vrai que le type de produit et le temps avant conversion sont des facteurs clés à considérer. Je pense aussi qu'il ne faut pas négliger l'expérience utilisateur sur chaque canal. Par exemple, si le site web est mal optimisé pour les mobiles, on risque de perdre des conversions, même si le canal d'acquisition est performant. Faut que le parcours client soit fluide et agréable, sinon c'est comme essayer de courir un marathon avec des chaussures trop petites : on va abandonner en cours de route !
Totalement d'accord avec TechnoQueen84 sur l'UX! 👏 C'est souvent le grand oublié, alors qu'un site mal foutu peut flinguer tous les efforts d'acquisition. Imagine, tu fais une pub TikTok géniale, les gens cliquent, et ils arrivent sur un site qui rame, illisible sur mobile... C'est la douche froide! 😞 Autant balancer l'argent par les fenêtres, quoi. Faut bichonner le parcours client de A à Z, sinon c'est comme servir un grand cru dans un gobelet en plastique : ça gâche tout. 🤌
MemeQueen :
Bon, alors voilà le truc. On lance une campagne e-commerce, fingers crossed que ça cartonne. Mais le client, il arrive de partout : Facebook, Insta, p'têtre même TikTok (aïe aïe aïe). Comment on sait quel canal a vraiment fait le job, sans se prendre trop au sérieux ? Genre, on veut pas finir comme ce meme du mec qui calcule un truc hyper compliqué pour un résultat obvious quoi. Des idées pour pas se planter et que l'humour reste notre arme secrète ?
le 28 Février 2025