Modélisation d'attribution – le seul avenir possible du marketing

Une fois que les chaînes et les médias en ligne ont été mieux choisis, il est devenu de plus en plus important de diffuser de la publicité. Il est de plus en plus important d’être présent sur autant de canaux de publicité que possible. Bien qu’elle soit souvent rejetée en tant que "principe de l’arrosoir" négatif, cette approche est toujours utilisée par la plupart des entreprises et de Gäbe. Par exemple, si une entreprise est uniquement représentée sur Facebook ou sur des réseaux d’affiliés, elle sera très probablement défavorisée (bien sûr, dépendante de sa marque). Il faut donc combiner plusieurs options d’application.

Le problème qui se pose ici est que l'évaluation et généralement leur approche ne sont plus d'actualité. Si je Changez d'annonce Facebook ou faites de la publicité AdWords. Dans ce cas, ces mesures publicitaires ne seraient tout simplement pas correctes, avec une méthode d'évaluation du "dernier clic", par exemple. dans Google Analytics. Chaque canal représente une propriété différente – mot-clé "push" et "pull" marketing. Par exemple, il est plus probable que l'intention d'achat d'une requête longue portée dans AdWords soit un affichage affiché. Toutefois, il se peut que le client n'ait jamais cherché un produit sans voir l'écran. Pour pouvoir juger chaque canal en conséquence, le modèle dit d'attribution entre en jeu. Il s’agit de déterminer l’efficacité des canaux individuels ou des mesures.

Semblable à une équipe de football, l'attaquant pourrait difficilement marquer un but s'il n'y a pas de défenseur ou gardien, entraîneur, sponsors, etc. Tous ces joueurs et organisateurs sont nécessaires pour marquer des buts. Dans la planification de la publicité traditionnelle, cela est souvent ignoré ou est accordé trop d’attention aux mauvais canaux (coûteux), tels que Télévision, radio ou impression.

Le modèle d'attribution montrera maintenant quels budgets sont les mieux utilisés dans quel canal et comment ils interagissent les uns avec les autres.

Attribution – qu'est-ce que c'est?

L'attribution en informatique signifie l'attribution de valeurs aux attributs d'un objet. En mathématiques, les attributions sont utilisées pour représenter certaines attitudes qu'un système peut adopter à l'aide de formules ou de règles d'inférence, ou peut avoir à cause d'inférences. Très simplement, cela signifie que plusieurs informations plus petites sont collectées pour générer des "informations clés". Traduit en conversions dans le marketing en ligne, cela se traduit par: Une conversion consiste en de nombreuses conversions "plus petites". De plus, chacune de ces conversions "simples" et de taille réduite a une pondération différente.

Figure 1: Exemple de conversion

Sans aller plus loin dans les mathématiques, on peut dire que l'apprentissage automatique et le sujet entier de l'IA sont également basés sur ces modèles. En soi, le sujet dans son ensemble n’est pas seulement intéressant pour le secteur du marketing (en ligne), mais abordera également d’autres domaines technologiques à l’avenir.

En conséquence, divers outils marketing et plates-formes publicitaires tels que Google AdWords, BING ou Adobe Analytics offrent déjà la possibilité de changer d'attribution. Voici plusieurs "modèles" possibles tels. un modèle biaisé par la position, une attribution linéaire ou, comme décrit précédemment, un modèle piloté par les données.

Google et l'attribution

Google met également l'accent sur l'attribution depuis un certain temps déjà. Cela signifie que dans certains outils marketing de Google, il est possible d'intervenir dans ce "système" ou de modifier les paramètres en conséquence. Comme déjà mentionné, Google Analytics ou AdWords s'appuie sur le modèle dit du "dernier clic" ou du "premier clic". Cela signifie que le poids total d'une conversion est toujours attribué au dernier canal (en ligne), ou inversement.

Figure 2: Modèles d'attribution de Google (Source: Google)

En principe, cette approche est également correcte. Le problème ne se pose qu’avec une analyse plus minutieuse: dans l’exemple ci-dessus, la conversion effectuée au canal "organique" n’est pas affectée mais CPC (SEA). Maintenant, il serait intéressant de savoir à quel point le canal SEA est précieux et important dans ce parcours client.

• • Dernière interaction: La conversion est complètement affectée à la dernière interaction
  • Première interaction: La conversion est affectée à la première interaction
  • Au fil du temps: L'interaction, qui est la plus proche du temps de conversion, obtient le pourcentage de conversion le plus élevé. Idéal pour les campagnes courtes, car elles obtiennent un pourcentage de conversion élevé.
  • linéaire: Les différentes interactions partagent les parts dans une conversion. Idéal pour une analyse uniforme.
  • basé sur la position: Un mélange de modèles First et Last Click. La première et la dernière interaction obtient le plus grand pourcentage. Idéal si l’augmentation de la notoriété de la marque est importante, mais aussi une conversion.
  • Axée sur les données: Google ou le système respectif effectue lui-même la distribution des conversions ou des interactions. Ici, il est important de disposer d'une base de données suffisamment grande, telle que les conversions.

Google Analytics

Google Analytics dispose de plusieurs moyens pour afficher les conversions et les transactions sans consulter la méthode du "dernier clic". L'un d'entre eux serait la perspicacité de l'entonnoir multicanal sous "chemins de conversion multicanaux à entonnoir multicanaux". Vous pouvez analyser ici dans quelle mesure les sources individuelles ont contribué aux conversions et aux objectifs atteints. En outre, on peut voir si certaines sources sont plus susceptibles de contribuer aux achats directs ou sont plus préparatoires ou quelles sources mènent à un achat direct. En conséquence, les mesures marketing ou les budgets peuvent être ajustés.

Figure 3: Vue en entonnoir multicanal Google Analytics

En outre, il serait toujours possible de créer ici ses propres segments de conversion ou de procéder à des analyses supplémentaires pour diverses informations via des dimensions secondaires.

Figure 4: Segments multicanaux, etc.

En principe, l'évaluation en entonnoir multicanal est une sorte d'évaluation d'attribution. Une évaluation, qui montre encore plus précisément l’attribution des canaux de publicité respectifs, apparaît sous le point "Outil de comparaison des modèles d’attribution des conversions". Ici, vous pouvez voir l'influence des différents canaux en fonction de la vue.

Figure 5: Présentation de l'outil d'attribut et options de réglage

Il est possible de comparer les différents modèles pour voir à quel point une modification du modèle affecte un canal. Ce serait par exemple On se rend compte qu'avec le modèle du "dernier clic", le nombre de conversions attribuées à la "première interaction" est nettement supérieur à celui de la "dernière interaction".

Afin de pouvoir visualiser les conversions et les valeurs de conversion aussi rapidement que possible, voici la recommandation de le remplacer par "Conversion et valeur" dans le champ Dropdwon lors de l'une des premières étapes de l'analyse.

Figure 6: Sélection de la valeur de conversion

En outre, il est également possible de créer ici vos propres modèles d’affectation ou segments de conversion. Si aucun des modèles d'affectation présélectionnés ne correspond toujours aux exigences, vous pouvez créer votre propre modèle personnalisé.

Figure 7: Créez votre propre modèle d'attribution

Modèles d'attribution AdWords

Dans AdWords, le problème d'attribution ou "d'attribution" est "double": ici, lors de la création d'une conversion avec les paramètres de base, il est attribué à la dernière campagne sélectionnée ("Dernier clic"). Fondamentalement, cela n'a rien à voir avec le modèle "Dernier clic" dans Analytics. Dans ce cas, AdWords (dans les paramètres par défaut) reste le modèle du "premier clic". La différence essentielle réside dans le fait qu'AdWords comptabilise en interne les mesures de campagne sur "LastClick".

Figure 8: Attribution dans Google AdWords Alt vs. nouveau

Pour modifier l'analyse et les paramètres résultants, il est recommandé de réinitialiser le modèle de comptage des conversions. Une conversion correspondante devrait avoir un impact positif sur le contrôle global de la campagne.

Figure 9: Définition de l'attribution dans Google AdWords

Figure 10: Présentation des attributions de conversion de campagne AdWords

Si vous n'êtes pas sûr. Lors de cette conversion, il est également possible de voir à l'avance à quel point un nouveau paramètre de modélisation d'attribution affecterait le fractionnement de conversion. Cela est possible dans AdWords sous "Outils Cliquez sur Analysis Attribution Modeling".

Figure 11: Attribution dans l'aperçu Google AdWords

Mais que se passe-t-il s'il y a soudainement moins de conversions et que le nombre diminue?

Cela n’est pas garanti par l’attitude d’attribution. La pire chose qui puisse arriver ici est que rien ne se passe. Cela semble un peu banal, mais ça l'est.

Cependant, cela devrait avoir pour effet positif que les conversions soient "nouvelles" affectées aux campagnes respectives et, par conséquent, aux États-Unis. les prix des clics peuvent être personnalisés. Les campagnes pourraient devenir plus importantes ici. Bien qu'elles ne provoquent aucune conversion avec le modèle du "dernier clic", elles sont très importantes dans la zone "push & pull". En conséquence, non seulement les campagnes de conversion seront visualisées, mais également toutes les autres campagnes et s’il existe une causalité.

Le système se met également à jour régulièrement, ce qui signifie que l’on a toujours le bon modèle pour le client grâce aux algorithmes dynamiques, qui contiennent le modèle piloté par les données ou le système choisi.

Figure 12: Modèle d'attribution des paramètres dans le backend AdWords

Pour la variante pilotée par les données, un certain nombre de conversions doivent déjà exister, sinon cette option n'est pas possible. Néanmoins, il est recommandé d'utiliser le modèle basé sur la position et de ne pas s'en tenir au modèle de données normalisé Premier clic.

Outil d'attribution Google

Google Attribution est un outil qui sera publié dans les prochains mois. Ceci est déjà en version bêta avec des clients sélectionnés et a reçu de très bons commentaires à ce jour. Avec cet outil, il sera possible de redistribuer le budget marketing correspondant. Et voici non seulement les outils marketing internes de Google, mais également les médias sociaux, les médias organiques, etc. Cet outil est également multicanal, à l'instar de Google Analytics.

Cela signifie que tout ce qui peut être représenté dans Google Analytics sera également mappé dans Attribution. De plus, il est multi-périphérique, ce qui distingue l'outil de nombreux autres fournisseurs du segment. En d'autres termes, l'attribution peut indiquer avec une probabilité élevée si un appareil multi-utilisateur se déplace de manière globale. En outre, AdWords disposera d'une interface permettant de contrôler AdWords de manière à ce que la plupart des impressions ou des conversions soient générées à l'aide de l'option Agrégé à partir de l'attribution. Ainsi, par exemple Les enchères de clic, etc. sont définies plus individuellement.

Figure 13: Capture Google Outil d'attribution (Source: Search Engine Land)

Plus d'outils et de possibilités

Bien sûr, non seulement Google a pris le sujet de l'attribution plus intense, mais d'autres fournisseurs de système s'en occupent depuis un certain temps. Par exemple, Adobe Analytics Cloud permet également d’analyser avec précision la séquence d’événements qui aboutira à une conversion.

Ici aussi, les "points de contact client" tels que les appels du centre d’appel seraient inclus, ou même les appels de consultation dans un magasin hors ligne, par ex. une carte client est disponible. Différentes détections d'anomalies et analyses de pondération offrent également la possibilité de personnalisation afin de pouvoir adresser le client de manière plus ciblée.

Avec Mapping & Attribution Modeling, l’outil d’analyse Web Webtrekk permet également de comprendre un parcours client holistique.

Figure 14: Paramètres d'attribution Webtrekk lors de la création de la cible (Source: Webtrekk)

Bien sûr, il existe d'autres fournisseurs sur le marché, tels que Kochava, Tune, Affise for Affiliate Marketing, Econda, etc., avec la possibilité de voir davantage de chaînes de contacts. Et des outils de référencement tels que SEO Expertise, Searchmetrics ou Xovi permettent d'intégrer des outils tels qu'Adobe Analytics, Google Analytics, la console de recherche ou Webtrekk.

Conclusion & Grande image

Quel que soit le système choisi ou la manière dont vous traitez le sujet de la modélisation d'attribution: Sans vérification (technique), si le système respectif est correctement intégré (déclenche le fragment Javascript, le gestionnaire de balises est correctement implémenté, le SDK intégré sans erreur, etc.). ) et que tous les paramètres ont été correctement définis (groupes de canaux de mots-clés Google Analytics ou désignations de paramètres wt dans Webtrekk), vous ne devez prendre aucune décision préliminaire, mais plutôt jouer prudemment. Comme partout: Garbage In – Garbage Out.

Le fait que la modélisation d'attribution soit le mode de fonctionnement du futur dans le marketing (en ligne) est jusqu'à présent définitivement sans danger. Et avec la compréhension de quelques bases, ceci est également facile à comprendre.