Modélisation d'attribution

Analyse marketing pour les entreprises

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

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

 

image intitulée « Parcours d'achat » montrant les parcours 1 et 2 se terminant par des icônes de signe de dollar

 

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

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

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

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Attribution au dernier point de contact

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

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

icônes montrant un parcours recherche puis courriel puis recherche avec 100 %, puis conversion

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Attribution multi‑contacts

Attribution multi‑contacts (MTA) : attribuer du crédit à plusieurs efforts marketing ayant mené à un achat

  • L'attribution multi‑contacts peut tenir compte des impacts direct et indirect
  • La MTA complique l'identification du canal qui entraîne les tendances marketing

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

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MTA heuristique et algorithmique

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

  • Exemple heuristique : la répartition linéaire partage le crédit également entre tous les canaux

icône montrant un partage en 3

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

icône montrant une loi normale

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Attribution décroissante dans le temps

Attribution décroissante dans le temps : MTA heuristique où les règles attribuent graduellement plus de crédit selon la récence

 

graphique d'attribution décroissante dans le temps 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 unique n'est correct ; il faut évaluer les compromis de chacun
  • Considérez le besoin de précision, la facilité d'interprétation, le comportement client, le mix de canaux et la disponibilité des données
  • Effet des lois sur la vie privée : l'algorithmique peut atténuer lorsque les données ne sont pas liées directement au client

icônes représentant le dernier clic, la décroissance temporelle, la linéaire et la MTA algorithmique

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Passons à la pratique !

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