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Modélisation de l'attribution : La voie vers un meilleur ROI marketing

3 minutes de lecture | Matthew Krepsik, Chef mondial, Produits ROI marketing, Nielsen | Décembre 2017

À l'heure où les spécialistes du marketing recherchent une plus grande responsabilité dans un paysage d'achats de plus en plus omnicanal, la demande de mesure du retour sur investissement (ROI) basée sur les résultats est devenue plus importante que jamais dans divers secteurs, notamment les médias, la vente au détail, les biens de consommation courante (FMCG), l'habillement, l'automobile, le numérique, etc. L'attribution est également très prometteuse car elle offre à la fois une mesure granulaire et une rapidité sur lesquelles les marques, les détaillants et les éditeurs peuvent s'appuyer pour comprendre l'efficacité du marketing et de la publicité, quelle que soit la plateforme.

Mais dans ce paysage complexe et connecté, comment les spécialistes du marketing doivent-ils aborder l'état des données et les défis auxquels le secteur est confronté afin de travailler de manière responsable sur les ensembles de données ? L'accès aux données provenant de diverses sources de données afin de mesurer avec précision le retour sur investissement pour chaque point de contact tout au long du parcours client est complexe, mais peut être surmonté en s'appuyant sur des méthodes de collecte et de mesure de données de référence.

En fin de compte, être vraiment bon dans la construction d'algorithmes ou de modèles d'attribution solides est nécessaire, mais pas suffisant ; le véritable défi pour les spécialistes du marketing réside dans la nécessité de disposer de meilleures données. L'accès à des données granulaires de haute qualité peut aider les spécialistes du marketing à mieux comprendre les comportements d'achat réalistes des consommateurs, que ces comportements soient influencés en magasin, en ligne, à partir d'un appareil mobile, sur les plateformes de médias sociaux, à la télévision, par une campagne de marketing par courriel - ou une combinaison de tous ces éléments.

Pour les spécialistes du marketing, il est important de se rappeler que le parcours de l'acheteur comporte de multiples points de contact tout au long de son chemin vers l'achat, depuis le renforcement de la marque dans l'entonnoir supérieur jusqu'aux stimuli dans l'entonnoir inférieur, au dernier kilomètre ou au dernier clic, pour influencer la conversion incrémentielle. Afin de mesurer plus efficacement l'incrémentalité pour augmenter le ROI, les responsables marketing doivent garder à l'esprit quatre considérations de données clés :

  1. Livraison: Il est important de s'assurer que le public cible d'une campagne voit le message marketing, validé par des données provenant de consommateurs réels. Alors que les spécialistes du marketing s'appuient sur des modèles de données, ils doivent prendre conscience qu'ils ne peuvent pas se contenter de s'appuyer sur des données issues de machines, mais qu'ils doivent se concentrer sur des données liées à de vrais consommateurs et à leurs comportements réels. 

  2. Embarquement: Alors que l'omnicanalité continue de se développer, la nécessité de fusionner les métriques pour le contenu hors ligne et en ligne est plus importante que jamais.

  3. Appareils: Le consommateur moyen possède trois appareils, mais comment l'industrie doit-elle traiter chaque vue ? Les spécialistes du marketing doivent-ils compter trois points de portée pour chaque appareil, ou un point de portée pour le consommateur dont la fréquence est trois fois plus élevée ? 

  4. Blocage des annonces: Comme il devient de plus en plus difficile d'atteindre les consommateurs sur le marché actuel, les propriétaires de données doivent réfléchir à la valeur de la vérification par des tiers. Pour ce faire, les spécialistes du marketing doivent utiliser les données dans leur source d'origine pour éviter les problèmes de confidentialité et mieux définir la description autour des données elles-mêmes pour fournir un contexte et faire fonctionner les modèles d'attribution plus intelligemment et plus rapidement.

Dans un effort pour surmonter ces défis actuels, Nielsen se concentre sur la recherche de meilleures données et fait des efforts considérables pour acquérir des données et s'associer à d'autres sociétés dans ce domaine. Nielsen s'efforce de s'attaquer à la déduplication des appareils pour mieux analyser le retour sur investissement, l'hygiène des données et le respect de la vie privée, afin d'assurer un modèle d'attribution qui permette de mieux allouer les fonds de marketing.

En plus de mesurer plus efficacement l'incrémentalité grâce aux quatre considérations ci-dessus, les responsables marketing doivent comprendre la puissance combinée de la connaissance de l'audience et de la modélisation de l'attribution. Grâce à l'expertise de Nielsen Visual IQ, notre branche de mesure stratégique basée sur les personnes, les responsables marketing peuvent utiliser cette puissance combinée pour obtenir les informations exploitables dont ils ont besoin pour optimiser les budgets et obtenir un meilleur retour sur investissement, tout en offrant des expériences coordonnées qui maximisent les résultats commerciaux.