Comprendre l’attribution marketing : last-click, first-click, multi-touch #

Pourquoi les modèles d’attribution sont-ils essentiels pour piloter la performance digitale ? #

L’attribution marketing vise à identifier avec précision l’impact de chaque canal et point de contact sur le chemin menant un prospect à la conversion, qu’il s’agisse d’un achat, d’une inscription ou d’une demande de devis. Cette démarche offre bien plus qu’une analyse rétroactive : elle permet d’orienter stratégiquement les investissements, en allouant les ressources là où le retour sur investissement s’avère le plus élevé. Acteurs leaders comme Google, publicité digitale ou Meta Platforms, réseaux sociaux, ont massivement investi dans des solutions d’attribution sophistiquées pour affiner la mesure de la rentabilité de leurs outils publicitaires.

• Optimisation budgétaire : Les modèles d’attribution facilitent la réallocation efficiente des budgets vers les canaux générant le plus de conversions concrètes.
• Détection des synergies : Ils révèlent la complémentarité entre différents leviers, permettant de structurer une stratégie d’ensemble cohérente sur des parcours omnicanaux.
• Identification des points de friction : L’analyse précise du parcours utilisateur met en lumière les étapes à optimiser pour fluidifier l’expérience client.
• Mesure du ROI : La granularité de l’attribution offre une vision claire du retour sur investissement de chaque euro investi, ce qui permet à des entreprises comme Zalando, e-commerce mode d’ajuster en temps réel leur plan média.

En 2023, selon Gartner, conseil et études, les sociétés qui exploitent des modèles d’attribution avancés constatent une amélioration moyenne de 18% de leur taux de conversion et une meilleure maîtrise de leurs coûts d’acquisition client.

Modèle du dernier clic : la reconnaissance du point final #

Le modèle du dernier clic attribue 100% du crédit de la conversion au point de contact final que l’utilisateur a rencontré avant d’effectuer son achat ou sa prise de contact. Cette approche, historiquement standard sur Google Analytics Universal, simplifie considérablement le pilotage des campagnes et reste privilégiée dans le cadre de dispositifs promotionnels immédiats ou pour des cycles d’achat très courts. Par exemple, une campagne Flash Sale menée par Veepee, e-commerce événementiel, exploite souvent ce modèle afin de mesurer rapidement l’efficacité d’un canal publicitaire à convertir sur une période précise.

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• Simplicité d’analyse : Le modèle est facile à mettre en œuvre et à interpréter, ce qui accélère la prise de décision opérationnelle, notamment dans des contextes de gestion multi-campagnes.
• Limites analytiques : Cette méthode néglige toutefois l’ensemble des interactions antérieures, telles que les premières expositions à la marque, le nurturing par e-mail ou la consultation de contenus, qui participent souvent de manière déterminante à la décision finale.
• Biais sur les canaux : On constate fréquemment une survalorisation des actions de type retargeting, SEA (Search Engine Advertising) et remarketing social, au détriment des leviers d’acquisition amont comme le SEO ou l’influence.

Selon une étude Adobe Digital Insights publiée en janvier 2024, 62% des grandes marques en Europe continuent d’utiliser le last-click comme modèle d’attribution principal, bien que de plus en plus d’équipes Data Marketing entament une transition vers des modèles mixtes pour pallier son manque de nuance.

Modèle du premier clic : valoriser le déclencheur initial du parcours #

En attribuant l’intégralité du mérite de la conversion au premier point de contact, le first-click met en avant la force des actions d’acquisition et de notoriété. Ce modèle s’avère pertinent dans les contextes où la priorité est donnée à la génération de leads ou à la conquête de nouveaux marchés, comme dans les stratégies d’expansion à l’international menées par Airbnb, réservation de logements ou Uber Eats, delivery lors de leur introduction sur de nouveaux territoires tels que l’Inde ou le Brésil en 2022.

• Mesure de l’acquisition : Permet d’isoler l’impact des premiers points de contact (SEO, campagnes display, social ads) dans la stimulation d’une intention d’achat.
• Omission des étapes intermédiaires : Cette vision ne tient pas compte de l’influence des relances, de l’emailing, du retargeting ou des interactions sociales qui peuvent nourrir la maturation du prospect.
• Utilisation sectorielle : Le first-click reste pertinent pour les acteurs B2B, à l’instar de Salesforce, solutions CRM, qui investit dans le contenu “top funnel” pour générer des leads qualifiés sur des cycles de vente longs.

Selon les données SeLoger, immobilier digital, une audience exposée pour la première fois à une campagne native en 2024 convertit à hauteur de 3,5 fois plus sur le long terme qu’une audience ne l’ayant pas vue, soulignant le poids de la première prise de contact dans certains secteurs de niche.

Modèles multi-touch : répartir l’impact sur l’ensemble du parcours client #

Les modèles multi-touch, plébiscités par des groupes comme Booking.com, voyages en ligne ou Decathlon, distribution sportive, attribuent une part de la valeur de la conversion à chaque interaction du client à travers un ensemble de règles, qu’elles soient linéaires, temporelles ou algorithmiques. Ce choix reflète la réalité des parcours clients hybrides : sur un achat de smartphone chez Boulanger, retail électronique, le consommateur peut consulter des avis sur YouTube, recevoir une newsletter, cliquer sur une publicité payante puis finaliser en boutique ou en ligne.

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• Attribution linéaire : Chaque interaction reçoit le même poids. Utile pour des cycles d’achat complexes où chaque étape compte, comme dans le secteur automobile (Renault, constructeur).
• Attribution en U : L’importance est donnée au premier et au dernier point de contact, idéal pour des cycles où la découverte et la conclusion comptent autant (cas de LVMH, luxe sur campagnes personnalisées).
• Attribution décroissante : Les étapes plus proches de la conversion sont valorisées, reflet de stratégies de conversion immédiate (campagnes de Booking.com sur l’été 2024).
• Attribution algorithmique : Systèmes basés sur la data science, utilisant le machine learning pour calculer le poids réel de chaque point de contact, aujourd’hui exploité par Amazon Advertising, publicité programmatique.

Selon les rapports Dentsu, agence média internationale, l’adoption de modèles multi-touch a permis une réduction moyenne de 22% du coût d’acquisition sur des campagnes internationales multi-canaux menées durant l’année 2023. Cette finesse analytique favorise l’activation d’optimisations éclairées sur tout le mix marketing.

Adapter son modèle d’attribution à la réalité de ses parcours et canaux marketing #

Le choix d’un modèle d’attribution doit tenir compte du niveau de maturité digitale, de la diversité des points de contact et des spécificités sectorielles. Les entreprises évoluant sur des cycles d’achat courts, fortement impulsifs, privilégient souvent le last-click, tandis que les industries où la notoriété joue un rôle crucial s’orientent vers le first-click. Les organisations à l’écosystème digital mature, comme AXA, assurance ou SNCF Connect, mobilité, modulent leur modèle d’attribution en combinant différentes approches selon le canal ou la typologie de client.

• Cross-canalité : Adapter le modèle d’attribution à la réalité du parcours, souvent non linéaire, où un client peut débuter sur un réseau social, consulter un site, recevoir des SMS puis finaliser l’achat sur mobile.
• Tests & itérations : Les meilleures pratiques consistent à confronter régulièrement les modèles pour ajuster les KPIs suivis à la réalité du business, comme le font Hermès, luxe dans ses stratégies omnicanales d’Asie du Sud-Est depuis 2022.
• Outils technologiques : L’intégration de plateformes d’attribution comme Google Attribution, Adobe Analytics ou Adjust permet une personnalisation avancée des modèles et une lecture en temps réel des performances.

À notre avis, conjuguer plusieurs lectures d’attribution reste la stratégie la plus robuste : cela permet de mesurer à la fois l’acquisition, la conversion et la fidélisation, tout en adaptant la stratégie à l’évolution constante du marché et aux attentes des clients.

Les défis de l’attribution et les limites des modèles standards #

La structuration des parcours clients modernes, caractérisée par leur multiplicité d’interactions, rend l’attribution plus complexe. Les politiques cookies restrictives imposées en Europe par le RGPD en 2024 ainsi que la disparition du third-party cookie sur Google Chrome au premier semestre 2024, compliquent encore la collecte et le croisement de données. Les entreprises composent avec une vision parfois fragmentée du chemin client, nuisant à la robustesse des modèles d’attribution traditionnels.

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• Tracking limité : La multiplication des appareils et la navigation cross-device limitent la compréhension exhaustive des parcours, même pour des acteurs comme Netflix, streaming ou Spotify, musique numérique.
• Vie privée : L’évolution des réglementations renforce la nécessité de solutions d’attribution respectueuses du consentement utilisateur.
• Data silos : L’absence d’unification des sources de données, très fréquente dans les groupes multi-pays, nuit à l’analyse globale, comme observé chez Carrefour, grande distribution en 2023.
• Rareté de la donnée offline : L’intégration des points de vente physiques dans les parcours digitaux reste un défi technique et organisationnel majeur.

Aucun modèle d’attribution n’est universel. Nous pensons qu’il convient d’adopter une démarche pragmatique : utiliser l’attribution comme un outil d’éclairage décisionnel, à enrichir en continu par des tests, des analyses et un dialogue constant entre les équipes Data, Acquisition et CRM. Ce principe est appliqué par Decathlon, retail sportif qui couple attribution algorithmique et enquêtes post-achat depuis 2023 pour affiner sa compréhension du parcours omnicanal.