Attribution numérique et modélisation du mix média - Lequel choisir ?

Attribution numérique, modélisation du mix média, modélisation de l'attribution - ces éléments sont liés à une notion beaucoup plus vaste et très importante en marketing, connue sous le nom de modélisation du comportement des clients .

Bien que cela puisse sembler facile, chacun de ces aspects comporte en fait des aspects complexes que chaque spécialiste du marketing, entrepreneur et propriétaire d'entreprise doit comprendre pour les mettre en œuvre dans sa propre stratégie.

Modélisation du comportement client

La modélisation du comportement des clients consiste à identifier les comportements de différents groupes de clients pour prédire comment des clients similaires se comporteront dans certaines circonstances. Le plus souvent, la modélisation du comportement des clients repose en grande partie sur l'exploration de données des clients, chaque modèle que vous formez étant conçu pour répondre à une certaine question.

Par exemple, un modèle de comportement client pourrait prédire ce qu'un certain groupe de clients similaires fera en réponse à une action marketing particulière effectuée par l'entreprise (par exemple, des jeunes femmes réagissant à une publicité qui promeut la diversité et l'acceptation de différents types de corps féminins). Si le modèle a été créé correctement, le spécialiste du marketing peut s'attendre à ce que la plupart des personnes de ce groupe réagissent comme le modèle l'avait prédit.

Comme pour toute autre chose, il existe certains problèmes avec la modélisation du comportement des clients qui existent à ce jour. Pour commencer, c'est un processus très difficile et coûteux. C'est parce que les experts sont généralement très chers. Ils doivent effectuer divers calculs mathématiques complexes qui ne sont même pas toujours parfaitement précis. Et même une fois le modèle créé, il n'est souvent pas utilisable.

En plus de tout cela, malgré la complexité des modèles mathématiques, la plupart des modèles de comportement des clients sont simples car de nombreux facteurs sont ignorés pour rendre le résultat plus pratique pour le spécialiste du marketing - ce qui, à son tour, rend le modèle inutilisable car il n'est pas précis. suffisant. C'est un peu un paradoxe, mais c'est vrai.

Modélisation du mix marketing

La modélisation du marketing mix (ou MMM) est en fait étroitement liée à la modélisation du comportement des clients. Il est souvent considéré comme faisant partie intégrante de la modélisation du comportement des clients. L'objectif principal de la modélisation du marketing mix est de comprendre comment différentes activités de marketing déterminent les paramètres commerciaux d'un certain produit. Habituellement, MMM est très efficace pour prédire le retour sur investissement (ou ROI) de vos tactiques marketing.

Un modèle de mix marketing standard décompose diverses mesures commerciales, ce qui permet aux spécialistes du marketing et aux propriétaires d'entreprise de différencier les activités marketing et promotionnelles que vous effectuez pour votre stratégie.

Celles-ci peuvent être décomposées en :

• Facteurs incrémentiels : il s'agit de tous les résultats commerciaux qui résultent des activités de marketing dans les publicités imprimées et télévisées, les publicités numériques, les remises et promotions sur les prix, la sensibilisation sociale, etc.
• Pilotes de base : à moins qu'il n'y ait des changements économiques ou environnementaux, les pilotes de base sont généralement fixes. Le résultat de base est toujours atteint sans publicité, mais grâce à la valeur de la marque qui s'est développée au fil des ans.
• Autres moteurs : un peu similaires aux moteurs de base, les autres moteurs sont mesurés comme la valeur de la marque accumulée sur une période donnée. D'autres moteurs résultent de l'impact à long terme des activités de marketing.

La modélisation du marketing mix présente trois principaux avantages . Premièrement, vous pourrez mieux allouer les budgets marketing et déterminer quel canal marketing est adapté à quel montant d'investissements. Deuxièmement, vous exécuterez mieux vos campagnes publicitaires en suggérant des niveaux de dépenses optimaux. Troisièmement, vous pourrez tester divers scénarios d'affaires en simulant le développement possible d'événements.

Modélisation des attributions

La modélisation d'attribution peut être considérée comme un sous- ensemble de la modélisation du marketing mix et intégrée à cette dernière. La modélisation d'attribution adopte une approche unique pour analyser le comportement des clients. Il est destiné à identifier les chemins empruntés par les différents segments de votre audience pour devenir client et leur comportement après avoir effectué un achat. Il examine les données à chaque étape du processus pour identifier la valeur de chaque composant de l'initiative marketing.

La modélisation d'attribution se concentre généralement davantage sur des activités telles que les ventes numériques, la publicité et d'autres efforts de conversion. Le processus nécessite une analyse étroite et régulière des données collectées, souvent en temps réel.

En raison des grandes quantités de données et des différents canaux marketing disponibles, plusieurs types de modèles d'attribution différents se sont développés au fil du temps et sont actuellement utilisés :

• Dernière interaction : Ce modèle d'attribution existe depuis l'aube du e-commerce. C'est efficace, mais il y a encore quelques problèmes avec cette méthode. Vous donnez tout le crédit de la conversion au dernier leas avec lequel le client a interagi. Par exemple, la personne peut avoir vu plusieurs publicités sur Google, Facebook et Twitter, mais seule la publicité Twitter sur laquelle elle a cliqué sera créditée.
• Première interaction : Ce modèle d'attribution diffère complètement du modèle de la dernière interaction. Ici, le mérite est attribué à la première annonce avec laquelle votre prospect a interagi, ou plutôt à la manière dont votre client a été présenté à votre entreprise. Par exemple, si la personne a interagi avec l'annonce Google, puis a interagi avec d'autres contenus ou annonces d'entreprise, l'annonce Google obtiendra le crédit.
• Dernier clic non direct : cette approche signifie également que vous attribuez du crédit à une seule interaction pour le prospect que vous obtenez, mais la logique est différente des deux méthodes précédentes. La seule interaction qui peut être créditée est le dernier clic non direct (c'est-à-dire que l'utilisateur qui tape l'URL de votre site Web n'est pas éligible, mais l'utilisateur qui clique sur une annonce Google l'est).
• Attribution Linéaire : Le modèle d'Attribution Linéaire est une approche plus "équitable" car il donne du crédit à toutes les interactions que le client a eues avant qu'il ne finalise son achat. Par exemple, s'ils interagissent avec le contenu de la marque sur les réseaux sociaux et cliquent sur des publicités sur Google et Twitter, le crédit sera attribué à tous.
• Time Decay Attribution : Ce modèle est basé sur la méthode d'attribution linéaire et répartit le crédit entre les interactions client. Cependant, il prend également en compte le fait que différentes annonces peuvent avoir une importance globale différente, ce qui répartit le crédit en fonction de l'importance des interactions.
• Attribution en forme de U : également connue sous le nom de modèle d'attribution basée sur la position, l'attribution en forme de U divise également le crédit, mais elle attribue des montants fixes à chacune des interactions particulières : la première obtient 40 %, la dernière obtient 40 % et tous les autres reçoivent des parts égales des 20% restants.
• Autres modèles d'attribution : certains spécialistes du marketing aiment mélanger et assortir les différents modèles d'attribution et créer leurs propres approches.

Les meilleures pratiques

En termes simples, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise façon d'utiliser les méthodes énumérées ci-dessus, vous devrez donc les essayer et voir celles qui fonctionnent le mieux pour votre entreprise avant de choisir une certaine approche de votre stratégie marketing.

Gardez à l'esprit qu'aucun d'entre eux n'est parfait et qu'ils ont tous des inconvénients. Mais cela ne signifie pas que vous ne pourrez pas utiliser ces inconvénients à votre avantage si vous trouvez la bonne façon de les utiliser.

Vous pouvez commencer par regarder comment d'autres entreprises analysent le comportement de leurs clients. Par exemple, Chobani, une marque de yaourt, utilise les expériences produit pour améliorer l'expérience globale de ses clients. La marque est devenue si populaire en Australie parce qu'elle a rapidement réagi à ce que ses clients voulaient au lieu d'ignorer leurs besoins.

Vous pouvez également utiliser la prédiction basée sur les données comme Target l'a fait pour comprendre comment le statut de leurs clients a changé et quels pourraient être leurs nouveaux besoins. Il s'agit de s'adapter à la situation de différentes manières et d'utiliser ce que vous avez déjà.

Dernières pensées

Déterminer quel modèle fonctionne le mieux pour votre entreprise est assez facile une fois que vous comprenez comment ils sont construits et quels avantages vous pouvez en tirer. Comme l'a dit un jour Zig Ziglar : « Les gens n'achètent pas pour des raisons logiques. Ils achètent pour des raisons émotionnelles. Tenez compte de toutes les variables en utilisant l'un des modèles ci-dessus et vous obtiendrez un avantage significatif sur vos concurrents.