Modélisation d'attribution

Analyse marketing pour l’entreprise

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

Qu'est-ce que la modélisation d'attribution ?

 

image intitulée « Paths to Purchase » montrant deux parcours se terminant par des icônes de signe dollar

 

Modélisation d'attribution : déterminer quelle part de crédit accorder aux actions marketing en amont de la décision

  • Les analystes choisissent une méthodologie d'attribution pour leur programme marketing

  • L'attribution influence l'optimisation, la modélisation du ROI et les investissements marketing

Analyse marketing pour l’entreprise

Attribution au dernier contact

Attribution au dernier contact (LTA) : 100 % du crédit va au dernier canal / tactique / campagne

  • Méthode très simple à comprendre et à expliquer pour les tendances
  • Les canaux à impact direct reçoivent naturellement le plus de crédit
  • Les canaux indirects sont peu crédités, car ils sont rarement les derniers dans le parcours d'achat

icônes montrant une séquence recherche puis e-mail puis recherche avec 100 %, puis conversion

Analyse marketing pour l’entreprise

Attribution multi-contact

Attribution multi-contact (MTA) : attribuer du crédit à plusieurs leviers marketing ayant conduit à l'achat

  • L'attribution multi-contact tient compte des impacts direct et indirect
  • La MTA complique l'identification du canal qui pilote les tendances marketing

parcours avec 30 %, 10 %, 10 % et 50 % de crédit puis signe dollar

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MTA heuristique et algorithmique

La MTA peut être heuristique (à base de règles) ou algorithmique (basée sur un modèle statistique), tout en totalisant 100 %

  • Exemple heuristique : le linéaire répartit le crédit également entre tous les canaux

icône montrant une répartition en 3 parts

  • Exemple algorithmique : la régression classe l'influence des canaux selon la force du lien avec le KPI

icône montrant une loi normale

Analyse marketing pour l’entreprise

Attribution à décroissance temporelle

Attribution à décroissance temporelle : MTA heuristique où des règles attribuent progressivement plus de crédit selon la récence

 

graphique de l'attribution à décroissance temporelle montrant un crédit croissant de 10 % à 20 % à 30 % à 40 %

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Choisir un modèle d'attribution

« Tous les modèles d'attribution sont faux. »

  • Aucun modèle n'est « le bon » ; il faut évaluer les compromis de chacun
  • Considérez le besoin de précision, la facilité d'interprétation, le comportement client, le mix canal et la disponibilité des données
  • Impact des lois sur la vie privée : l'algorithmique peut aider quand les données ne sont pas directement liées au client

icônes représentant Last Click, Time Decay, Linear et Algorithmic MTA

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Passons à la pratique !

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