Au-delà du dernier clic : l’attribution multi-touch pratique

L’attribution multi-touch sans équipe data demande trois choses : une convention UTM sur chaque lien sortant, un journal des clics fiable, tenu côté serveur, et un modèle que vous gardez pendant un trimestre (premier contact, dernier contact non direct ou basé sur la position 40/20/40). Le dernier clic donne tout le mérite au dernier contact et prive de budget les canaux qui ont créé la demande.

L’attribution au dernier clic, c’est le collègue qui arrive à la fin d’un long projet et s’attribue tout le mérite. Il n’y a là aucune malveillance : c’est simplement ainsi que fonctionne la vue par défaut des outils d’analyse. Et elle oriente systématiquement le budget vers les mauvais canaux.

Pas besoin d’une équipe data pour corriger cela. Il vous faut trois choses : une discipline UTM, un journal des clics fiable et un modèle. Les statistiques de clics des liens de LinkPilot peuvent alimenter ce journal ; le modèle est le sujet de cet article.

Pourquoi l’attribution au dernier clic fausse-t-elle le travail des équipes ?

Parce qu’elle donne tout le mérite au dernier contact, qui est en général une recherche sur la marque ou une visite directe, et prive de budget les canaux qui ont créé la demande. Prenons le parcours d’un client :

1. Il voit une publicité YouTube, puis l’oublie.
2. Il lit un article de blog bien classé sur « link tracking » et met le site en favori.
3. Trois jours plus tard, il tape le nom de la marque dans Google et convertit.

Le dernier clic attribue la vente à la recherche sur la marque. La publicité YouTube et l’article de blog, qui ont réellement créé la demande, n’obtiennent aucun mérite. Après quelques trimestres de ce régime, le budget se concentre sur les canaux du bas de l’entonnoir, qui ne peuvent tout simplement pas croître puisque plus rien ne les alimente.

Un cadre multi-touch pragmatique

Il vous faut trois niveaux :

1. Capturer chaque contact

Placez chaque lien sortant derrière un lien court suivi, avec des UTM. Le raccourcisseur enregistre le clic côté serveur ; les UTM permettent aux outils en aval (GA4, votre CRM) d’attribuer la session, grâce aux paramètres documentés par Google.

2. Relier les sessions aux identités

Quand l’utilisateur convertit (inscription, achat), enregistrez l’identifiant du cookie et les UTM de chaque session précédente sur le nouveau compte. C’est la seule pièce qui fait tenir l’attribution.

La plupart des CRM et des outils d’analyse le permettent ; il suffit de l’activer.

3. Choisir un modèle et s’y tenir

Trois modèles, du plus simple au plus complexe :

• Premier contact. Le mérite revient au premier canal connu. Idéal pour les équipes chargées de la notoriété.
• Dernier contact non direct. Comme le dernier clic, mais en ignorant les visites directes. Le choix par défaut pragmatique pour la plupart des équipes.
• Basé sur la position (40/20/40). Le premier et le dernier contact reçoivent chacun 40 %, les contacts intermédiaires se partagent 20 %. Idéal pour les équipes mixtes.

Choisissez-en un. Utilisez-le pendant au moins un trimestre. Comparez le classement des canaux à celui du dernier clic. (Les rapports d’attribution de GA4 proposent un modèle basé sur les données et des modèles au dernier clic, selon le guide d’attribution de Google ; la méthode du tableur décrite plus bas permet d’appliquer le premier contact ou le modèle basé sur la position sans GA4.) Les écarts désignent les canaux dans lesquels vous avez trop ou trop peu investi.

Comment appliquer un modèle sans outil d’attribution ?

Avec un tableur et le parcours ci-dessus. Prenez les trois contacts : publicité YouTube, article de blog, recherche sur la marque. Une conversion vaut une unité de mérite.

• Premier contact : publicité YouTube 1,0 ; blog 0 ; recherche sur la marque 0.
• Dernier contact non direct : la recherche sur la marque est une recherche, pas une visite directe, elle garde donc le mérite : 1,0. Si le dernier contact avait été une URL saisie à la main, le mérite serait revenu à l’article de blog.
• Basé sur la position (40/20/40) : publicité YouTube 0,4 ; article de blog 0,2 ; recherche sur la marque 0,4.

Faites ensuite de même pour chaque conversion du trimestre et additionnez par canal. Le tableur a besoin de trois colonnes par conversion : la liste ordonnée des contacts (source et support tirés des UTM de chaque lien suivi), la date de conversion et la valeur si vous la connaissez. Le journal des clics fournit les contacts, le CRM fournit la conversion, et le modèle n’est qu’une formule.

Pour que cela fonctionne, les données doivent contenir un identifiant stable qui relie les sessions entre elles (un identifiant de cookie ou une connexion), des UTM sur chaque lien sortant pour que la source ne soit jamais « direct » par accident, et un journal des clics côté serveur pour que les bloqueurs de publicité n’effacent pas le premier contact. S’il manque l’un des trois, commencez par là : le choix du modèle compte moins que ces lacunes.

À quoi cela ressemble-t-il en pratique ?

Une réallocation typique des dépenses après le passage du dernier clic au modèle basé sur la position :

La recherche sur la marque et le direct reculent. Le contenu et les réseaux sociaux payants progressent. C’est le travail de génération de demande qui apparaît enfin dans les chiffres.

Quand passer à un outil d’attribution dédié ?

Quand les dépenses publicitaires atteignent un montant à six chiffres par mois, que le CRM contient des mois de données UTM propres et que de vraies décisions attendent une meilleure attribution. Le moment est venu quand :

• Vous dépensez chaque mois un montant à six chiffres en médias payants.
• Votre CRM contient au moins 5 mois de données UTM propres.
• Vous pouvez citer trois décisions bloquées faute d’une meilleure attribution.

Avant cela, l’investissement a un retour négatif. À ce stade, la discipline compte plus que le logiciel.

Un dernier test avant d’acheter quoi que ce soit : appliquez le modèle du tableur pendant un trimestre et notez les trois décisions qu’il a modifiées. Si vous ne pouvez pas les citer, un outil produira de plus jolis graphiques de la même indécision.

Références

• Google Analytics Help, Get started with attribution.
• Google Analytics Help, Collect campaign data with custom URLs.