Ce titre ci-dessus dit tout :
Les modèles MTA et d’incrémentalité des plates-formes d’attribution sont redondants et n’offrent pas d’informations uniques sur la génération de nouveaux revenus clients.
Soyez indulgent avec nous sur cette affirmation audacieuse, car cette analyse pourrait bien vous faire économiser beaucoup de temps et d’argent.
Au cours de la dernière année en particulier, nous avons eu plus de conversations autour de l’attribution que nous ne pourrions jamais espérer en compter.
Si vous suiviez sur Twitter, ces conversations étaient officieusement connues sous le nom de « La grande guerre d’attribution de 2022 ».
La genèse des guerres d’attribution, cependant, est venue avec la version 2021 d’iOS14, remettant sérieusement en question l’exactitude de l’attribution de Facebook.
Au milieu de cette obscurité des données, les marques se sont précipitées pour trouver une alternative, une plate-forme d’attribution tierce qui pourrait faire la lumière sur le fonctionnement réel ou non de leurs campagnes Facebook.
Depuis lors, l’utilité des plates-formes d’attribution tierces s’est étendue ; l’objectif principal est de comprendre où l’argent publicitaire de l’acquisition de nouveaux clients est le plus efficacement investi.
Les marques tentent de répondre à trois questions clés :
- Dans quelles plateformes sommes-nous sous-investis ?
- Dans quels canaux sommes-nous surinvestis ?
- Quelles décisions d’optimisation intra-canal amélioreront notre efficacité ?
Au cours d’innombrables heures de discussions autour de ce sujet, nous avons découvert une question plus importante au cœur de ces trois :
Si notre objectif est de stimuler la croissance des revenus des nouveaux clients aussi efficacement que possible, quel signal de données est le plus étroitement corrélé à ce résultat ?
Nous avons décidé de structurer un test pour aller au fond des choses une fois pour toutes.
L’expérience
Si vous ne vous souciez pas de la configuration et que vous voulez juste les résultats, cliquez ici.
Pour configurer le test, nous avons extrait des données hebdomadaires du 1er janvier 2022 au 31 mars 2023 sur un certain nombre de marques et de plates-formes d’attribution différentes, notamment Rockerbox, Measured, Triple Whale et Google Analytics.
Pour chaque plate-forme, nous avons extrait les revenus attribués à leur modèle respectif pour Meta et Google Pmax/Shopping (à l’exclusion de Google Brand Search), et avons établi une corrélation entre les revenus d’acquisition attribués aux plates-formes et les revenus totaux des nouveaux clients de la marque sur la même période.
Voici un résumé de la structure du test :
Nous avons défini les « revenus d’acquisition » comme les revenus de Meta + les revenus de Google NB+PMax/Shopping.
Ensuite, nous avons extrait les revenus d’acquisition des plates-formes suivantes et les avons corrélées avec aMER.
Plate-forme de clic Meta 7d
Plate-forme Google (hors BRD)
Boîte à bascule MTA
Nouveau client triple pixel
Dernier clic GA
Incrémentiel mesuré
TL mesurée
En résumé, cette analyse a porté sur 70 semaines et des milliers de lignes de données, pour un certain nombre de marques différentes de 10 à 100 millions de dollars et plus sur 6 modèles d’attribution différents.
Dans toutes ces données, nous cherchions la réponse à une question :
« Quelle est la plate-forme dont les revenus d’acquisition attribués sont le plus corrélés avec les revenus réels des nouveaux clients ? »
Les résultats
Heureusement, nous avons pu répondre à cette question en toute confiance.
Le résumé suivant montre le coefficient de corrélation de Pearson pour quelques-unes de ces marques, en comparant le revenu d’acquisition attribué à chaque modèle d’attribution par rapport au revenu total du premier client de la marque :
Les données sont claires :
Les revenus attribués à la plate-forme publicitaire ont une corrélation tout aussi forte, voire plus forte, avec la génération de revenus de nouveaux clients sur une base hebdomadaire que tout autre modèle d’attribution.
Revenons donc à la question centrale : si notre objectif est de stimuler la croissance des revenus des nouveaux clients aussi efficacement que possible, quel signal de données est le plus étroitement corrélé à ce résultat ?
La réponse:
L’attribution sur la plate-forme de Meta et de Google est la plus étroitement corrélée à la croissance réelle des revenus des nouveaux clients.
C’est une bonne nouvelle, car
- Ces modèles d’attribution sont gratuits et
- Cela élimine le besoin d’insérer un signal de données auxiliaire dans le processus d’optimisation.
Ce deuxième point est le plus important; introduire un point de données supplémentaire dans le processus de prise de décision, comparer cette métrique aux lectures sur la plate-forme, puis essayer de trianguler les signaux les uns par rapport aux autres pour prendre une décision ajoute des couches coûteuses de temps et de complexité.
De plus, Meta et Google Ads ne peuvent optimiser que leurs propres signaux, et non un signal extérieur. Ainsi, lorsque vous ajoutez ces autres couches de mesures et de données dans le processus d’optimisation.
Qu’en est-il des revenus des nouveaux clients ?
Tout cela semble concluant jusqu’à présent, mais il existe une deuxième fonction pour laquelle de nombreuses marques utilisent des plateformes tierces :
Comprendre le pourcentage de nouveaux clients par rapport aux clients fidèles provenant de leurs campagnes publicitaires.
Bien sûr, même avec les exclusions les plus strictes de clients existants et d’anciens acheteurs, un certain nombre de clients fidèles se faufileront dans les campagnes d’acquisition.
Entre autres raisons, cela est dû à la perte de signal de la plate-forme, aux limitations du taux de correspondance et aux fichiers de données incomplets.
Mais nous avons compris comment voir le pourcentage de nouveaux clients du canal et de la campagne sans avoir besoin d’un outil d’attribution tiers, et tout cela basé sur des données de première partie…
Notre équipe Statlas a découvert que Shopify avait récemment supprimé la balise Developer Preview de son API Web Pixel.
Cela signifie que vous pouvez désormais accéder à l’API Shopify Pixel et extraire des données Pixel de première partie pour tous les utilisateurs sur tous les points de contact du parcours Shopify.
Grâce à cela, nous pouvons voir de quel canal les utilisateurs de Shopify proviennent, chaque action spécifique qu’ils ont effectuée après avoir visité le site Web de Shopify et s’il s’agit d’un nouveau client ou d’un client récurrent.
C’est incroyable car cela nous permet de comprendre quel pourcentage de nouveaux clients et de clients récurrents sont attirés par chaque canal et chaque campagne, et d’y accéder directement via les données pixel de première partie de Shopify plutôt que via un fournisseur d’attribution tiers :
Ce graphique montre les données résultantes pour Bambu Earth, ainsi qu’une répartition des commandes de nouveaux clients et des commandes de clients récurrents par canal sur la base d’une fenêtre d’attribution de 7 clics.
Dans cet exemple particulier, nous pouvons voir qu’au moins 10 % des commandes de nos campagnes Meta d’acquisition de nouveaux clients proviennent en fait de clients qui reviennent – ce qui correspond étroitement au nombre le plus récent que Meta a partagé en termes d’impact actuel de la perte de signal.
Stratégie d’allocation du budget du canal
Il existe encore une autre justification possible à l’utilisation d’une plate-forme tierce :
Allocation budgétaire.
Voici un exemple de la façon dont une plate-forme d’attribution ou d’incrémentalité peut faire des recommandations d’allocation budgétaire sur vos canaux (exemple de l’outil de planification budgétaire de Measured) :
Comme vous pouvez le voir, la recommandation est d’augmenter les allocations budgétaires Google Brand Search and Display.
Ce que nous savons tous, cependant, c’est que ces deux canaux n’apportent pas de demande supplémentaire à la hausse.
Par exemple, Google Brand Search est plafonné à 100 % de partage d’impressions, nous y livrons pleinement, et les augmentations de budget pour ce canal n’auront pas d’impact supplémentaire.
En d’autres termes, vous avez toujours besoin d’une prise de décision réfléchie et contextualisée pour éclairer l’allocation budgétaire, même si vous utilisez des outils de planification de l’incrémentalité .
Notre approche de l’allocation budgétaire est basée sur ce que nous voyons fonctionner le plus efficacement parmi plus de 300 marques et plus de 4 milliards de dollars de revenus TTM que nous gérons dans notre ensemble de données.
Et cela ne nécessite pas l’introduction d’une plate-forme d’attribution ou d’incrémentation coûteuse et redondante.
Au cœur de notre stratégie se trouve la croyance en la priorisation de l’accent mis sur les canaux.
Maintes et maintes fois, les marques qui connaissent la croissance la plus rentable sont celles qui se concentrent sur quelques stratégies et plates-formes de base qui renforcent les points forts de la marque, plutôt que de répartir leur temps, leur concentration et leurs ressources sur une variété de canaux.
Et pour la plupart des marques DTC ecomm <100 millions de dollars, cela signifie se concentrer sur Meta et Google pour l’acquisition de clients.
Dans cette optique, nous avons constaté que ces paramètres d’allocation budgétaire étaient les plus efficaces :
1. MAXIMISEZ LE PARTAGE D’IMPRESSIONS DE RECHERCHE DE MARQUE AU MOINDRE COÛT POSSIBLE.
Créez cette campagne avec des termes de correspondance exacts, sur une stratégie d’enchères de taux d’impressions cible, avec une limite d’enchère au CPC max.
2. MAXIMISER LES DÉPENSES DE CAPTURE DE LA DEMANDE.
Dépensez autant que vous le pouvez sur les campagnes Google Performance Max/Shopping selon le ROAS cible que vous avez défini pour ce canal.
3. MAXIMISER LES DÉPENSES DE CRÉATION DE LA DEMANDE.
Dépensez autant que vous le pouvez sur les campagnes Meta Acquisition à l’objectif ROAS que vous avez défini pour ce canal.
Aussi simple que cela.
Envelopper
L’attribution sur la plate-forme de Meta et de Google est le signal de données le plus étroitement corrélé au résultat de la croissance des revenus des nouveaux clients.
Si ce résultat est l’objectif, alors les modèles MTA et d’incrémentalité des plates-formes d’attribution sont redondants et n’offrent pas d’informations uniques sur la génération de nouveaux revenus clients par rapport à l’attribution sur la plate-forme.
En d’autres termes, les outils d’attribution tiers :
- N’ont pas une relation aussi forte avec les revenus des nouveaux clients que les plates-formes publicitaires elles-mêmes
- Offrez des informations qui sont déjà à votre disposition sans frais supplémentaires
- Ne peut pas être optimisé par l’algorithme de Facebook
Le résultat est clair :
Vous n’avez pas besoin d’un outil tiers pour prendre des décisions d’allocation de canaux et d’optimisation de plate-forme.
Vous devez définir des cibles de canal réfléchies, puis laisser l’attribution signalée par les plates-formes vous guider vers une prise de décision simple et ciblée qui élimine le bruit supplémentaire à tout prix.
