Ce qu'il faut savoir sur la mesure des performances marketing en 2019

Mesurer avec précision les performances marketing a toujours été l'un des principaux défis pour les professionnels du marketing numérique. Qu'il s'agisse de démontrer le retour sur investissement, de créer des modèles d'attribution fiables ou de suivre efficacement les parcours d'achat en ligne et hors ligne, il reste encore beaucoup à faire en matière de mesure et de reporting dans le domaine du marketing numérique.

Lorsque Facebook a annoncé son nouvel outil de mesure, Facebook Attribution, cela a sans aucun doute constitué un grand pas dans la bonne direction. Facebook Attribution a été lancé en réponse à une série de changements survenus dans le paysage du marketing numérique et pourrait bien révolutionner la manière dont les spécialistes du marketing abordent la mesure de l'efficacité du marketing sur les réseaux sociaux.

Au vu des avancées prometteuses en matière de mesure du marketing et du tout nouveau système d'attribution de Facebook, nous nous penchons sur l'évolution de la mesure du marketing numérique et sur ce que l'avenir nous réserve.

L'évolution de la mesure du marketing numérique

Quels ont été les événements et les idées clés qui ont façonné notre façon d'appréhender et d'évaluer le marketing numérique ?

L'ère de l'absence de mesures

Aux débuts du marketing numérique, la présence numérique d’une entreprise se résumait à son site web pour ordinateur. La principale préoccupation des spécialistes du marketing était l’analyse web, et les données collectées et communiquées étaient très limitées. Pour ceux d’entre nous qui sont assez âgés pour s’en souvenir, le produit « d’analyse » classique était un compteur de visites comme StatCounter, qui se contentait d’afficher le nombre de pages vues par source. À l'époque, le marketing numérique manquait tout simplement de la mesurabilité qui permet aux spécialistes du marketing de déterminer le retour sur investissement et de prendre des décisions stratégiques fondées sur les données.

L'ère de l'attribution au dernier clic

Le modèle d'attribution au dernier clic a vu le jour à une époque où le marketing numérique se limitait aux ordinateurs de bureau, et où les moteurs de recherche Google, Yahoo et Microsoft, ainsi que les références provenant de sites web, constituaient pratiquement les seuls canaux de marketing à la performance. À cette époque, les spécialistes du marketing n'avaient pas à se soucier du suivi de multiples points de contact sur différents canaux et appareils, et le modèle d'attribution au dernier clic leur convenait parfaitement.

L'attribution au dernier clic attribue 100 % du mérite de la vente au dernier point de contact qu'un client a eu avant de se convertir. Pendant longtemps, l'attribution au dernier clic a dominé la manière dont le marketing numérique était évalué, et un grand nombre d'entreprises y ont encore recours aujourd'hui. Cependant, dans le contexte actuel, l'attribution au dernier clic pose de plus en plus de problèmes.

Le problème avec ce modèle, c'est qu'aujourd'hui, un client est susceptible d'avoir plusieurs points de contact avec votre entreprise avant de se décider à acheter, et chacun de ces points de contact joue un rôle essentiel pour le faire progresser dans l'entonnoir de vente. Si vous vous concentrez uniquement sur les activités en bas de l'entonnoir et que vous négligez les points de contact situés en haut et au milieu de celui-ci, vous risquez de prendre des décisions regrettables concernant votre stratégie marketing.

Imaginons que vous soyez une entreprise de logiciels proposant des solutions de comptabilité aux petites et moyennes entreprises et que vous cherchiez à augmenter le nombre d'inscriptions à votre logiciel. Voici à quoi pourrait ressembler un exemple de parcours client :

1. Quelqu'un recherche le terme « comptabilité pour les petites entreprises » sur Google et tombe sur votre article de blog intitulé « Comment gérer votre comptabilité en tant que petite entreprise ».
2. Cette personne reçoit ensuite une nouvelle publicité Facebook de type « Lead Ad » qui la redirige vers votre webinaire intitulé « Comment gagner du temps et de l'argent grâce au logiciel de comptabilité adapté aux petites entreprises ».  
3. La personne regarde le webinaire et est inscrite à un programme d'e-mails de maturation des prospects
4. La personne reçoit un e-mail promotionnel et s'inscrit à votre produit via une page d'accueil dédiée aux offres spéciales sur votre site web.

Dans ce cas, avec un modèle d'attribution au dernier clic, c'est la dernière page de destination d'une offre promotionnelle sur laquelle le client a effectué une conversion qui se verra attribuer tout le mérite de la vente. Il s'agit là d'une vision trop simpliste de vos performances marketing, qui peut souvent vous amener à vous fier à des données trompeuses. Si, en vous basant sur les données du dernier clic, vous décidez de vous concentrer sur la création de nouvelles campagnes d'e-mails promotionnels et de réduire votre budget publicitaire sur Facebook, cela peut provoquer un effet domino dans votre stratégie marketing et vous laisser avec des campagnes d'e-mails qui ne suscitent aucun intérêt.

L'ère de l'attribution multi-touch

Au cours des quatre ou cinq dernières années, Google Search a perdu la position dominante, voire monopolistique, qu’il occupait autrefois dans le domaine du marketing à la performance, à mesure que de nouveaux canaux, tels que les réseaux sociaux, se taillent une part de marché de plus en plus importante. Avec la multiplication des canaux marketing, des appareils et de la demande d’informations, les consommateurs sont de plus en plus susceptibles d’interagir avec plusieurs points de contact avant de passer à l’achat. Cela accroît la complexité de l’attribution en marketing numérique, avec un nombre bien plus important de points de contact traçables tout au long du parcours client, sur tous les appareils. Pour relever ce défi de mesure, les spécialistes du marketing se sont tournés vers l'attribution multitouch.

Le modèle d'attribution multi-touch repose sur l'idée que chacun des points de contact menant à une conversion joue un rôle dans le parcours client et doit se voir attribuer une certaine valeur. L'attribution multi-touch a été rendue possible grâce aux cookies et aux sessions Web. Les cookies ont permis aux spécialistes du marketing de suivre les actions des utilisateurs d'une page Web à l'autre, de mémoriser des informations les concernant et d'utiliser ces informations pour cibler les publicités via des cookies tiers.

Les cookies de session ont permis aux spécialistes du marketing de mémoriser les actions d'un utilisateur au cours d'une même visite sur un site web, leur offrant ainsi davantage de contexte pour évaluer l'engagement. Les sessions, plutôt que les visites individuelles, sont devenues la norme dans l'analyse d'audience. Google Analytics utilise les sessions comme unité de mesure par défaut et définit une session comme un ensemble d'interactions survenant dans un intervalle de 30 minutes.

L'ère du RGPD

Lorsque le Règlement général sur la protection des données (RGPD) est entré en vigueur en mai 2018, il a marqué pour les entreprises menant des actions marketing auprès des citoyens de l'UE le plus grand bouleversement de la législation en matière de protection des données depuis vingt ans. Les incertitudes concernant les types d'informations que les spécialistes du marketing étaient autorisés à collecter et les méthodes de collecte utilisées ont ajouté un nouvel élément à la complexité de la mesure du marketing numérique.

Les débats autour de l'utilisation des cookies et de leurs implications en matière de protection de la vie privée ont particulièrement préoccupé les professionnels du marketing numérique à la suite de l'entrée en vigueur du RGPD. Tous les cookies des navigateurs web capables d'identifier des utilisateurs individuels sont soumis aux dispositions du RGPD. La nouvelle réglementation du RGPD impose aux entreprises non seulement d'informer clairement les utilisateurs de l'utilisation des cookies sur leurs sites web, mais aussi de solliciter leur consentement explicite et sans équivoque pour les utiliser.

Depuis l'apparition des premiers navigateurs Web, les cookies ont toujours joué un rôle essentiel dans l'amélioration et la simplification de notre expérience de navigation, en nous permettant de nous connecter à des sites Web et d'enregistrer nos préférences. Lorsque les premiers cookies ont été utilisés au début des années 1990 pour suivre les visiteurs qui revenaient sur le navigateur Web Netscape, les internautes ignoraient tout de leur existence. Les cookies ont attiré l'attention du grand public en 1996, lorsque les médias ont commencé à faire état de la menace potentielle qu'ils représentaient pour la vie privée. Aujourd'hui, les préoccupations portent principalement sur les cookies tiers, utilisés à des fins de ciblage publicitaire par des réseaux tiers.

Dans le cadre de la protection de la vie privée des utilisateurs, Apple bloque les cookies tiers sur son navigateur web Safari. Cela a un impact considérable sur les mesures d'audience pour les spécialistes du marketing, puisque plus de 50 % des cookies tiers sont désormais bloqués. Dans une course effrénée à la technologie, Google, Facebook et d'autres fournisseurs ont recours à des configurations basées sur des cookies propriétaires (c'est-à-dire des cookies provenant de leur propre domaine) pour contourner ces blocages.

Petite astuce: assurez-vous d'utiliser les dernières versions de tous vos scripts d'analyse de site web afin de garantir que vous enregistrez bien tous les visiteurs.

L'ère de la mesure centrée sur les personnes

Dans un monde où les consommateurs passent de plus en plus de temps sur les réseaux sociaux et les appareils mobiles, la capacité à les suivre à mesure qu’ils passent d’un appareil à l’autre et d’un point de contact à l’autre est devenue une priorité absolue pour les spécialistes du marketing numérique. Dans cet environnement multi-appareils, les spécialistes du marketing ne pouvaient plus compter sur les cookies Web pour assurer un suivi et un ciblage efficaces. Beaucoup affirment que les cookies perdent de leur efficacité en tant que méthode de ciblage des utilisateurs, car les utilisateurs mobiles passent la majeure partie de leur temps dans des applications plutôt que sur des navigateurs, et que les deux tiers des appareils mobiles n’acceptent pas les cookies.

La solution au problème de la multi-plateforme a été apportée par des plateformes telles que Facebook et Google sous la forme de la « résolution d'identité », également appelée « mesure basée sur les personnes ». Google et les réseaux sociaux comme Facebook disposaient d'un avantage intrinsèque : l'utilisateur connecté. Contrairement aux cookies, le marketing basé sur les personnes permet de suivre des individus réels sur plusieurs appareils grâce aux données des utilisateurs enregistrés. Cela a permis aux spécialistes du marketing d'atteindre des personnes réelles sur différents navigateurs Web, applications mobiles ou lieux, et de suivre les transactions hors ligne.

L'avenir de la mesure du marketing numérique

Nous avons certes parcouru un long chemin depuis les débuts d'Internet, mais la mesure du marketing numérique a encore beaucoup de chemin à faire pour s'imposer dans un monde multicanal en constante évolution. À quoi ressemblera donc la mesure du marketing numérique de demain ?

Il semble que la mesure du marketing évolue vers une combinaison de plusieurs des techniques que nous avons décrites :

Multitouch

Contrairement à l'attribution au dernier clic, qui se concentre uniquement sur la partie inférieure de l'entonnoir, et à l'attribution au premier clic, qui ne prend en compte que la partie supérieure de l'entonnoir, les modèles d'attribution multi-touch tiennent compte de plusieurs points de contact et dressent un tableau plus complet du parcours client. L'attribution multi-touch attribue une valeur spécifique à chaque point de contact. Voici les modèles d'attribution multi-touch les plus courants :  

En U - Le modèle d'attribution en U attribue 40 % des crédits au premier et au dernier point de contact, et répartit les 20 % restants de manière égale entre les autres points de contact intermédiaires.

Linéaire: un modèle d'attribution linéaire attribue à chaque point de contact un pourcentage égal du mérite.

Dépréciation dans le temps: ce modèle d'attribution attribue la majeure partie du mérite au dernier point de contact et attribue des valeurs décroissantes à chaque point de contact précédent.

Si l'on reprend l'exemple de notre entreprise de logiciels, voici comment un modèle multitouch en forme de U présenterait ce même parcours client :

1. Quelqu'un recherche le terme « comptabilité pour les petites entreprises » sur Google et tombe sur votre article de blog intitulé « Comment gérer votre comptabilité en tant que petite entreprise ».
2. Cette personne reçoit ensuite une nouvelle publicité Facebook de type « Lead Ad » qui la redirige vers votre webinaire intitulé « Comment gagner du temps et de l'argent grâce au logiciel de comptabilité adapté aux petites entreprises ».  
3. La personne regarde le webinaire et est inscrite à un programme d'e-mails de maturation des prospects
4. La personne reçoit un e-mail promotionnel et s'inscrit à votre produit via une page d'accueil dédiée aux offres spéciales sur votre site web.

Avec un modèle d'attribution multi-touch en forme de U, vous pourriez attribuer 40 % des crédits à l'article de blog qui a initialement généré le prospect, et 40 % supplémentaires à la page de destination de la promotion spéciale qui l'a converti en client payant. La publicité Facebook Lead Ad et le webinaire se partageront alors les crédits restants et obtiendront chacun 10 % du crédit pour la vente. De cette manière, vous consacrez suffisamment d'attention et de ressources aux activités essentielles en haut de l'entonnoir qui génèrent des prospects et aux points de conversion en bas de l'entonnoir, sans pour autant ignorer le rôle que jouent les autres points de contact importants entre les deux dans la maturation et la qualification du prospect.

Des entreprises comme Fospha vont encore plus loin. Plutôt que de se baser sur un modèle humain, Fospha utilise des données historiques pour analyser quels points de contact influencent une transaction, puis pondère chaque point de contact en conséquence, s'il est susceptible de se reproduire lors d'actions futures.

Appliquez des modèles d'apprentissage automatique à ce concept, et vous obtiendrez une vision en constante évolution de l'influence du marketing sur vos ventes. En tant que spécialistes du marketing, nous allons devoir renoncer à notre besoin de tout contrôler et faire confiance aux machines pour nous aider à prendre de meilleures décisions quant à la manière d'investir notre budget !

Mesure multi-appareils basée sur les individus

Les appareils mobiles occupent une place de plus en plus importante dans la vie des gens et dans leur façon de naviguer sur Internet, de rechercher des services et des produits, et de faire leurs achats. Alors que le commerce mobile touche de plus en plus de secteurs, des études montrent que les consommateurs préfèrent effectuer leurs transactions sur un ordinateur de bureau, en particulier lorsqu’il s’agit d’achats coûteux. Par exemple, une personne cherchant à acheter une nouvelle voiture sera peut-être ravie de consulter des annonces automobiles et de rechercher des concessionnaires locaux sur son téléphone portable, mais elle préférera probablement consulter les pages de configuration des véhicules et réserver un essai routier sur son ordinateur de bureau. Il devient de plus en plus important pour les spécialistes du marketing de s'adapter à ces comportements naturels des consommateurs et de tenir compte d'un parcours client fragmenté et multi-appareils.  

Jusqu'à récemment, les outils de suivi Web suivaient les appareils plutôt que les personnes. Au début de l'année 2018, Google Analytics a lancé ses fonctionnalités de suivi multi-appareils. Le suivi multi-appareils de Google vous donne accès à des rapports tels que « Chevauchement des appareils », « Parcours des appareils » et « Canaux ». Pour que le suivi multi-appareils fonctionne, vous devez activer Google Signals dans les paramètres de Google Analytics.

Suivez les étapes ci-dessous pour commencer à utiliser le suivi multi-appareils avec Google Analytics

1. Se connecter à Google Analytics
2. Cliquez sur « Audiences »
3. Cliquez sur « Cross Device »
4. Suivez les instructions de l'assistant.

On peut s'attendre à ce que des entreprises comme Facebook emboîtent le pas et utilisent leurs graphes de relations pour aider à cartographier le parcours client sur tous les appareils.

Petite astuce: consulter les rapports multi-appareils des publicités Facebook est très instructif. L'un de nos clients (une marque d'articles de décoration haut de gamme) a ainsi constaté que 80 % de ses ventes avaient été initiées sur mobile et finalisées sur ordinateur. Cela montre à quel point il est essentiel de suivre le parcours client sur tous les appareils.

Du web au magasin physique

Les mondes en ligne et hors ligne ne font plus qu'un, et le parcours client est loin d'être linéaire.

De plus en plus de secteurs sont touchés par le monde numérique, et de plus en plus de points de contact se déroulent en ligne, même dans les secteurs qui reposaient traditionnellement sur les ventes hors ligne. 90 % des ventes au détail se font hors ligne et 10 % en ligne (Deloitte, « Digital Divide »), mais en réalité, 60 % des achats hors ligne sont influencés par le numérique.

Une personne à la recherche d'un nouveau manteau, par exemple, est susceptible de consulter le site web et l'application mobile d'un détaillant en ligne, mais elle se rendra ensuite probablement dans un magasin physique pour essayer et acheter l'article qu'elle a choisi. Ce comportement est plus complexe et fragmenté, mais grâce aux progrès technologiques, il est désormais plus facile à suivre et à mesurer. Il devient de plus en plus important pour les entreprises de suivre la relation entre la navigation en ligne et les conversions hors ligne.

Les spécialistes du marketing ont pu établir un lien entre le marketing en ligne et les ventes hors ligne grâce à des initiatives telles que les campagnes de coupons en ligne, le « click and collect » et le suivi des appels. En 2014, le suivi des conversions de Google dans AdWords a introduit les estimations de visites en magasin. Les données fournies par Google ne constituent qu'une estimation et s'appuient sur les données des utilisateurs de smartphones connectés à Google et ayant activé l'historique des positions.

Google et Facebook proposent désormais tous deux des API de conversion hors ligne, qui nous permettent de transmettre des données de vente hors ligne (adresses e-mail, numéros de téléphone, etc.) associées aux personnes ayant vu les publicités en ligne.

Ce n'est pas facile à mettre en place ; c'est pourquoi des solutions telles que la synchronisation de la conversion en ligne-hors ligne proposée par Driftrock permettent de suivre les performances de chaque publicité ou de cibler les publicités jusqu'à la vente, en reliant les événements clients (comme un achat hors ligne, une piste commerciale ou une vente enregistrée dans le CRM) et en transmettant ces données aux plateformes de marketing et d'analyse à des fins de mesure.  

L'attribution Facebook et l'avenir de la mesure du marketing sur les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux étaient traditionnellement considérés comme un canal de notoriété de marque contribuant aux indicateurs du haut de l'entonnoir, tels que les impressions, les vues et les visites. Le marketing sur les réseaux sociaux ne se préoccupait généralement pas des indicateurs de conversion.

Tout cela a changé lorsque l'algorithme de Facebook a commencé à privilégier le contenu naturel publié par les amis et la famille au détriment de celui des pages professionnelles. Il est ainsi devenu de plus en plus difficile pour les marques d'obtenir un retour sur investissement grâce à la promotion naturelle sur les réseaux sociaux, et de plus en plus nécessaire pour elles d'investir dans la publicité sur ces mêmes réseaux. Les dépenses publicitaires sur les réseaux sociaux ont connu en 2018 une croissance sans précédent par rapport aux années précédentes et devraient augmenter de 66 % au cours des cinq prochaines années.

Les budgets consacrés à la publicité sur les réseaux sociaux ne cessant d'augmenter, les spécialistes du marketing s'attendent à obtenir des résultats plus facilement mesurables. Lorsqu'ils évaluent les performances du marketing sur les réseaux sociaux, ils s'intéressent aujourd'hui aux facteurs de conversion et cherchent à répondre à des questions telles que : « D'où proviennent les prospects ? », « Quels appareils utilisent-ils ? » et « Sur quels appareils sont-ils les plus susceptibles de se convertir ? »

Facebook Attribution rassemble les données de conversion de vos publicités sur l'ensemble des applications de la famille Facebook, ainsi que sur les différentes plateformes que vous utilisez dans le cadre de votre stratégie marketing, telles que Google Ads, LinkedIn et Twitter (la liste est longue, avec 37 plateformes disponibles à l'heure actuelle). Cela permet aux spécialistes du marketing de suivre les conversions sur plusieurs canaux et appareils, et de répondre à des questions importantes telles que : « Quelle est la combinaison optimale de canaux et d'appareils pour un client susceptible de convertir ? ». Pour une présentation détaillée de Facebook Attribution, consultez cet excellent article de blog.

En plus de permettre de suivre les performances de conversion sur plusieurs canaux, l'outil d'attribution de Facebook s'éloigne du modèle d'attribution au dernier clic d'Ads Manager et vous offre la possibilité de créer un modèle d'attribution mieux adapté à votre entreprise. Facebook Attribution propose 7 modèles d'attribution différents :

• Dernier clic ou dernière visite: ce modèle d'attribution attribue 100 % du mérite au dernier clic ou à la dernière visite dans le parcours de conversion
• « Dernier contact » : tout comme le modèle d'attribution « Dernier clic » ou « Dernière visite », le modèle « Dernier contact » attribue 100 % du mérite au dernier clic ou à la dernière visite dans le parcours de conversion. La seule différence est que, s'il n'y a eu ni clic ni visite, Facebook attribuera le mérite à la dernière impression.
• Modèle de répartition de 30 %: si vous optez pour ce modèle d'attribution, Facebook attribuera 30 % des crédits au premier contact et 30 % au dernier contact, puis répartira les 40 % restants de manière égale entre les autres points de contact
• Modèle de répartition de 40 %: ce modèle attribue 40 % au premier et au dernier contact, et répartit les 20 % restants de manière égale entre les autres points de contact
• Dépréciation temporelle sur 1 jour: ce modèle d'attribution attribue aux points de contact un pourcentage croissant du mérite de la conversion à mesure qu'ils se rapprochent chronologiquement de celle-ci
• Dépréciation temporelle sur 7 jours - ce modèle d'attribution attribue aux points de contact un pourcentage croissant du mérite de la conversion à mesure qu'ils se rapprochent chronologiquement de celle-ci

Consultez le guide de Facebook sur l'attribution pour en savoir plus sur la manière de choisir le modèle d'attribution le mieux adapté à votre entreprise.

Dans un paysage numérique en constante évolution, il est de plus en plus important pour les spécialistes du marketing numérique de disposer d'une source d'informations unique et fiable qui leur permette d'attribuer avec précision le retour sur investissement et de répartir correctement leurs budgets. En adoptant les nouvelles méthodes de mesure du marketing numérique, les spécialistes du marketing se rapprocheraient d'un monde où les résultats seraient mesurables à 100 %.