Les nouvelles législations sur la vie privée compliquent la mesure de l'impact des campagnes. Cet article propose quelques solutions.
Le cadre de la vie privée numérique évolue si vite que la conformité réglementaire est devenue un vrai casse-tête pour beaucoup d'entreprises. Des évolutions récentes comme le RGPD ont poussé des géants tech comme Facebook et Apple à adopter des initiatives de transparence sur le tracking, pour rester du bon côté de la loi. La protection des consommateurs est essentielle, mais elle n'est pas sans conséquences pour les entreprises.
Qu'est-ce que cela change pour l'attribution en marketing digital ?
Résultat : les annonceurs peinent à mesurer l'impact de leurs campagnes et à optimiser leurs investissements en conséquence. Ils s'appuient en particulier sur les cookies pour suivre les utilisateurs sur le web et adapter annonces et ciblage à leurs centres d'intérêt. Or les nouvelles lois et technologies limitent cette forme d'attribution, si bien qu'il devient difficile de savoir quels canaux sont les plus rentables.
Ce sont surtout les annonceurs actifs sur des plateformes reposant exclusivement, ou presque, sur les cookies qui en pâtissent. Plus précisément, le problème se résume à trois grands points :
- Les conversions de certains canaux ne sont pas toujours remontées, donnant aux clients l'impression qu'ils sont inefficaces. L'attribution par canal devient donc bien plus difficile.
- Le remarketing se complique nettement, puisqu'il n'est plus possible de retargeter les utilisateurs ayant déjà visité le site du client.
- L'optimisation des campagnes devient plus ardue, faute de données suffisantes : difficile de dire si les budgets publicitaires sont dépensés efficacement. Dans cet article, nous proposons quelques pistes pour résoudre ces problèmes et, nous l'espérons, remettre campagnes et modèles d'attribution sur les rails.
Faire remonter les taux de conversion
Solution 1
Google Analytics suit tous les visiteurs du site, ainsi que toutes les conversions qui s'y produisent. La plateforme attribue aussi les conversions aux différents canaux, ce qui est utile aux annonceurs, mais cette attribution par canal est souvent imprécise.
Par défaut, Google applique le modèle d'attribution au dernier clic : toutes les conversions reviennent au dernier point de contact. De plus, Google Analytics ne sait pas attribuer les conversions à partir des vues : un utilisateur qui a vu une annonce et converti sans cliquer n'est pas comptabilisé comme une conversion.
Heureusement, Google Analytics mesure efficacement le chiffre d'affaires total sur une période donnée. Avec l'un de nos clients, nous avons choisi un mois où la performance était censée rester stable : nous avons diffusé les annonces la première quinzaine, puis les avons coupées la seconde. Nous avons ensuite mesuré l'écart sur les ventes globales.
Voici les résultats :
- Les transactions ont chuté de 32,39 %, passant de 142 à 96.
- Le chiffre d'affaires a reculé de 11,15 %, passant de 37'192 CHF à 33'045 CHF.
- Le taux de conversion a progressé de 4,38 %, passant de 2,13 % à 2,22 %. La ligne orange représente les transactions de la première quinzaine, quand les annonces tournaient, et la bleue celles de la seconde, quand elles étaient à l'arrêt. L'impact de la campagne saute aux yeux.
En résumé, cette méthode consiste à activer puis couper les différents leviers marketing pour prendre du recul sur leur impact global sur le résultat.
Solution 2
Dans la solution précédente, nous avons totalement coupé un canal pour mesurer son impact sur les ventes globales. C'est nécessaire dans certains cas, notamment quand une vente dépend d'utilisateurs qui arrivent sur le site via plusieurs points de contact.
Pour une autre approche, prenons l'exemple d'un site e-commerce. Le funnel de conversion ressemble à ceci : voir le produit, l'ajouter au panier, acheter. Un achat peut exiger plusieurs points de contact, mais il faut généralement moins d'incitation pour ajouter un produit au panier.
On peut donc déduire l'importance d'un canal publicitaire en modélisant les ventes à partir des ajouts au panier, par exemple. Les données diffèrent, mais la logique reste la même.
Le client a lancé un nouveau produit avec un seul canal actif. Toutes les ventes devraient donc revenir à ce canal : sans lui, personne ne saurait même que le produit existe.
Ici, Google Ads était le seul canal actif, mais Analytics attribuait l'essentiel du chiffre d'affaires au canal « Direct ».
En regardant les produits ajoutés au panier, en revanche, la situation était bien plus équilibrée. Preuve que Google Ads était réellement le canal le plus important.
Nous avons ensuite calculé le chiffre d'affaires pondéré par les ajouts au panier. Nous avons ainsi découvert que 9'937 CHF de ventes avaient été attribués à tort au canal Direct, alors qu'elles provenaient bien de Google Ads.
En résumé, vous pouvez vous appuyer sur une conversion de niveau inférieur pour modéliser l'ensemble de votre chiffre d'affaires par canal.
Retargeter vos anciens visiteurs
Solution 1
L'une des évolutions marquantes du RGPD : les consommateurs ont le droit de choisir qui accède à leurs données de navigation, et à quelles fins. En pratique, nous ne pouvons plus suivre facilement les utilisateurs sur le web pour les retargeter avec nos campagnes. Pour contourner cette limite, il faut trouver un moyen de récupérer leur adresse e-mail. Cela suppose de leur en donner une bonne raison : une newsletter de qualité, ou un contenu premium à réelle valeur ajoutée.
Les utilisateurs doivent percevoir un bénéfice avant de céder leurs informations personnelles ; s'ils le font, l'attribution devient bien plus simple. Pour cela, chaque entreprise doit être totalement transparente sur les raisons de sa demande, et les clients potentiels doivent y trouver leur compte.
Si vous parvenez à convaincre les utilisateurs de vous confier leur adresse e-mail, vous pouvez les importer dans vos canaux publicitaires et retargeter vos annonces en conséquence. Dans un monde sans cookies, les annonceurs qui disposent du plus de données first-party l'emporteront.
Solution 2
L'une des premières choses à faire, si ce n'est pas déjà le cas, c'est d'importer dans vos différents canaux publicitaires toutes les données clients que vous êtes explicitement autorisé à détenir. Vous pouvez alors les retargeter avec vos annonces, et pas seulement par e-mail. C'est une stratégie clé pour les entreprises qui reposent beaucoup sur les achats répétés.
En plus d'être un levier de retargeting très efficace pour atteindre des leads qualifiés, cette méthode facilite la création d'audiences lookalike. Une audience lookalike réunit des utilisateurs aux caractéristiques proches de celles de vos clients actuels. Vous pouvez par exemple en bâtir une à partir de vos abonnés sur les réseaux sociaux, des visiteurs de votre site ou de vos abonnés e-mail. Les canaux publicitaires iront alors chercher les personnes les plus semblables à vos clients existants, plutôt que celles qui n'ont passé que quelques secondes sur votre site et ne s'intéressent peut-être pas à vos produits.
Optimiser vos campagnes marketing
Solution 1
Votre taux de conversion final concerne les personnes qui achètent réellement vos produits. Mais pour optimiser votre campagne, mieux vaut vous appuyer sur une conversion de niveau inférieur, comme les ajouts au panier. Cela ne fonctionne, bien sûr, que si ces conversions de bas niveau sont fortement corrélées à celles du haut.
L'avantage de cette approche : elle vous renseigne bien mieux sur l'efficacité réelle de vos campagnes. Elle fournit aussi davantage de données à l'algorithme du canal publicitaire, en particulier ceux qui reposent fortement sur le machine learning. Après tout, le machine learning n'est efficace que si les algorithmes disposent d'une abondance de données.
Solution 2
Google Analytics a récemment introduit le consent mode, un cadre utile si vous disposez d'une plateforme de gestion du consentement (CMP), que vous ne suivez pas les utilisateurs ayant refusé votre bandeau cookies et que vous constatez une baisse de votre taux de conversion.
Le Consent Mode modélise les conversions des utilisateurs qui ont refusé le tracking, à partir du comportement de ceux qui l'ont accepté. Vous devriez ainsi retrouver bien plus de conversions dans vos dashboards Google et obtenir une image plus fidèle de ce qui marche et de ce qui ne marche pas. Seul bémol : ce modèle d'attribution ne fonctionne qu'avec les produits Google.
En résumé
Au fond, il n'existe pour l'instant aucune solution parfaite pour remplacer les cookies. Cela dit, plusieurs techniques restent à notre disposition pour l'attribution et la data science publicitaire.
Après tout, avant internet, il n'y avait pas de cookies : d'une certaine manière, il nous faut renouer avec cette époque. Nous pouvons emprunter à ses méthodes, comme couper un canal publicitaire pour mesurer son impact sur le résultat. C'est, à peu de chose près, la technique qu'employaient les annonceurs avant internet.
Nous ne pouvons plus compter sur les cookies pour cibler les utilisateurs, mais cela ne veut pas dire que des géants publicitaires comme Facebook et Google ont perdu leur potentiel, loin de là. Il existe en réalité bien d'autres façons de cibler selon les centres d'intérêt. Avec Google, par exemple, vous pouvez :
- Cibler les utilisateurs qui cherchent activement à acheter dans une catégorie de produits précise.
- Cibler les personnes selon un événement de vie, comme la fin des études ou un déménagement.
- Cibler celles qui recherchent activement une solution sur Google. Facebook offre à certains égards des possibilités encore plus fines, comme le ciblage selon le statut relationnel, les anniversaires ou le statut parental.
Nos capacités de remarketing et d'attribution ont beau avoir été réduites par des législations comme le RGPD, les personnes que nous pouvons encore cibler seront plus précises et plus pertinentes pour les annonceurs.
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