Le Suivi de Performance Marketing dans la pratique
Le suivi de la performance marketing est essentiel pour toute stratégie numérique efficace. Il permet aux entreprises d’évaluer l’impact de leurs campagnes, d’optimiser leurs investissements et de prendre des décisions éclairées. Cet article explore les modèles de suivi de la performance marketing les plus courants ainsi que des exemples concrets pour illustrer leur application.
Modèles de Suivi de Performance Marketing
Attribution Multi-Touch :
Description : Ce modèle attribue la conversion à plusieurs points de contact tout au long du parcours client. Il reconnaît l’importance de chaque interaction, de l’awareness initiale à la conversion finale.
Avantages : Offre une vue holistique du parcours client, aide à optimiser les budgets en identifiant les canaux les plus efficaces à chaque étape.
Exemple : Une entreprise de commerce électronique utilise ce modèle pour comprendre comment différents canaux (publicités sociales, recherche payante, e-mails) contribuent aux ventes.
Guide d’Utilisation du Modèle d’Attribution Multi-Touch Automatisé
Introduction
Ce modèle Excel d’Attribution Multi-Touch est conçu pour aider les marketeurs à analyser l’efficacité de leurs campagnes marketing sur différents canaux. Le modèle utilise trois méthodes d’attribution (linéaire, décroissant, en U) pour répartir le crédit des conversions entre les canaux touchés par les clients. Le ROI (Retour sur Investissement) est calculé pour chaque modèle.
Contenu du Fichier Excel
Le fichier Excel contient trois feuilles :
Données
Calculs
Résultats
Feuille “Données”
ID de la transaction : Entrez un identifiant unique pour chaque transaction.
Date de la transaction : Entrez la date de la transaction au format AAAA-MM-JJ.
Canal marketing : Entrez le canal marketing utilisé pour chaque transaction (par exemple, Email, PPC, Social Media).
Montant de la transaction : Entrez le montant total de la transaction en euros.
Identifiant client : Entrez un identifiant unique pour chaque client.
Instructions :
Saisissez les données de vos transactions dans les colonnes correspondantes.
Les données doivent être entrées pour chaque transaction individuellement.
Feuille “Calculs”
Cette feuille est automatisée et calcule les attributions pour chaque transaction en utilisant trois modèles différents :
Modèle linéaire : Chaque canal reçoit un poids égal.
Modèle décroissant : Plus de poids est donné aux canaux les plus proches de la conversion (50%, 30%, 20%).
Modèle en U : Plus de poids est donné au premier et au dernier canal (40%, 20%, 40%).
Instructions :
Vous n’avez pas besoin de modifier cette feuille.
Les attributions sont calculées automatiquement à partir des données saisies dans la feuille “Données”.
Feuille “Résultats”
Cette feuille résume les résultats des attributions et calcule le ROI pour chaque modèle :
Canal marketing : Liste des canaux marketing.
Attribution linéaire : Attribution totale selon le modèle linéaire.
Attribution décroissante : Attribution totale selon le modèle décroissant.
Attribution en U : Attribution totale selon le modèle en U.
Coût : Coût associé à chaque canal marketing (à entrer manuellement).
ROI linéaire : ROI calculé selon le modèle linéaire.
ROI décroissant : ROI calculé selon le modèle décroissant.
ROI en U : ROI calculé selon le modèle en U.
Instructions :
Entrez le coût associé à chaque canal marketing dans la colonne Coût.
Les ROI pour chaque modèle seront calculés automatiquement en fonction des attributions et des coûts.
Exemple de Données
Pour vous aider à démarrer, voici un exemple de données :
Feuille “Données”
ID de la transaction
Date de la transaction
Canal marketing
Montant de la transaction
Identifiant client
1
2023-01-01
Email
100
C1
2
2023-01-02
PPC
200
C2
3
2023-01-03
Social Media
150
C3
4
2023-01-04
Email
100
C1
5
2023-01-05
PPC
300
C2
Feuille “Calculs”
ID de la transaction
Canal marketing
Modèle linéaire
Modèle décroissant
Modèle en U
1
Email
33.33
[50, 30, 20]
[40, 20, 40]
2
PPC
66.67
[100, 60, 40]
[80, 40, 80]
3
Social Media
50.00
[75, 45, 30]
[60, 30, 60]
4
Email
33.33
[50, 30, 20]
[40, 20, 40]
5
PPC
100.00
[150, 90, 60]
[120, 60, 120]
Feuille “Résultats”
Canal marketing
Attribution linéaire
Attribution décroissante
Attribution en U
Coût
ROI linéaire
ROI décroissant
ROI en U
Email
66.66
100
80
50
1.33
2.00
1.60
PPC
166.67
250
200
150
1.11
1.67
1.33
Social Media
50.00
75
60
100
0.50
0.75
0.60
Note : Les valeurs sont des exemples et peuvent varier selon vos données réelles.
Téléchargez le fichier Excel complet et automatisé ici :
Description : Ce modèle attribue la conversion au dernier point de contact avant la conversion. C’est le modèle par défaut dans de nombreux systèmes de suivi.
Avantages : Simple à mettre en œuvre, particulièrement utile pour les campagnes de conversion directe.
Exemple : Une application mobile utilise ce modèle pour mesurer l’efficacité des publicités display dans l’acquisition d’utilisateurs.
Description : Ce modèle utilise des algorithmes pour attribuer la valeur à chaque point de contact en fonction de divers facteurs comme le temps écoulé depuis l’interaction et la pertinence du canal.
Avantages : Personnalisation avancée, adaptabilité aux comportements changeants des consommateurs.
Exemple : Une plateforme SaaS utilise ce modèle pour optimiser les dépenses marketing en temps réel, en fonction des performances historiques et des prévisions.
Cas Pratiques
Objectif : Augmenter les ventes en ligne en stimulant l’engagement via plusieurs canaux.
Approche : Utilisation d’une attribution multi-touch pour suivre l’impact des publicités sur les réseaux sociaux, les campagnes de recherche payante et les e-mails promotionnels.
Résultats : Identification des publicités sur les réseaux sociaux comme étant les plus efficaces pour générer de l’awareness, tandis que les e-mails convertissent mieux.
Pour suivre une campagne cross-channel pour une marque de mode, nous allons utiliser les deux approches d’attribution : Attribution Multi-Touch et Attribution Dernier Clic. Voici un guide sur comment utiliser ces deux modèles.
Étapes Générales
Collecte des données : Recueillez les données de toutes les transactions de votre campagne cross-channel.
Remplir les modèles : Entrez les données dans les modèles Excel.
Analyse : Comparez les résultats des deux approches pour comprendre l’efficacité de chaque canal.
Données d’Exemple
Nous utiliserons les mêmes données fictives pour les deux modèles.
Données de la Campagne
Transactions : 5 transactions enregistrées.
Canaux : Email, PPC, Social Media.
Montants des Transactions : Varient entre 100 et 300 euros.
Modèle d’Attribution Multi-Touch
Feuille “Données”
ID de la transaction
Date de la transaction
Canal marketing
Montant de la transaction
Identifiant client
1
2023-01-01
Email
100
C1
2
2023-01-02
PPC
200
C2
3
2023-01-03
Social Media
150
C3
4
2023-01-04
Email
100
C1
5
2023-01-05
PPC
300
C2
Feuille “Calculs”
Attribution selon les modèles linéaire, décroissant et en U.
Feuille “Résultats”
Canal marketing
Attribution linéaire
Attribution décroissante
Attribution en U
Coût
ROI linéaire
ROI décroissant
ROI en U
Email
66.66
100
80
50
1.33
2.00
1.60
PPC
166.67
250
200
150
1.11
1.67
1.33
Social Media
50.00
75
60
100
0.50
0.75
0.60
Modèle d’Attribution Dernier Clic
Feuille “Données”
ID de la transaction
Date de la transaction
Canal marketing
Montant de la transaction
Identifiant client
1
2023-01-01
Email
100
C1
2
2023-01-02
PPC
200
C2
3
2023-01-03
Social Media
150
C3
4
2023-01-04
Email
100
C1
5
2023-01-05
PPC
300
C2
Feuille “Calculs”
ID de la transaction
Dernier Clic Canal marketing
Attribution Dernier Clic
1
Email
100
2
PPC
200
3
Social Media
150
4
Email
100
5
PPC
300
Feuille “Résultats”
Canal marketing
Attribution Dernier Clic
Coût
ROI Dernier Clic
Email
200
50
4.00
PPC
500
150
3.33
Social Media
150
100
1.50
Conclusion
Attribution Multi-Touch : Permet de comprendre l’impact de chaque canal à différentes étapes du parcours client.
Attribution Dernier Clic : Met l’accent sur le canal final qui a converti le client.
En utilisant ces deux modèles, vous pouvez obtenir une vision complète de la performance de vos canaux marketing et ajuster vos stratégies en conséquence.
Lancement de Produit avec Attribution Dernier Clic :
Objectif : Mesurer l’efficacité d’une campagne de lancement de produit dans un marché compétitif.
Approche : Utilisation d’une attribution dernier clic pour suivre les conversions directes à partir des annonces Google Ads.
Résultats : Clarification des canaux de publicité Google Ads les plus rentables pour ce type de lancement, optimisation des mots-clés pour augmenter le taux de conversion.
Optimisation en Temps Réel avec un Modèle Algorithmique :
Objectif : Améliorer le ROI des dépenses publicitaires pour une entreprise de logiciels B2B.
Approche : Implémentation d’un modèle algorithmique pour ajuster les enchères publicitaires en fonction des performances en temps réel.
Résultats : Réduction des coûts par acquisition tout en maintenant un volume de conversion stable, adaptation rapide aux changements dans le comportement des utilisateurs.
Application pour le marketing offline
Le marketing offline, bien que souvent considéré comme traditionnel par rapport au marketing numérique, reste essentiel pour de nombreuses entreprises pour toucher des audiences locales ou spécifiques. Voici quelques modèles courants utilisés dans le marketing offline :
Modèles pour le Marketing Offline
Attribution par Codes Promotionnels :
Description : Utilisation de codes promotionnels uniques distribués via des flyers, des annonces imprimées, ou d’autres supports offline.
Avantages : Permet de suivre directement les conversions à partir de chaque campagne ou distribution spécifique.
Exemple : Un restaurant utilise des codes promotionnels différents sur des flyers distribués dans différents quartiers pour mesurer l’efficacité de chaque distribution.
Enquêtes et Coupons Réponse :
Description : Offrir des coupons de réponse ou des enquêtes sur papier pour collecter des informations et suivre les conversions.
Avantages : Permet une interaction directe avec les clients potentiels, offrant des insights qualitatifs en plus des données quantitatives.
Exemple : Une agence immobilière utilise des coupons de réponse dans des brochures pour mesurer l’engagement et la conversion des prospects intéressés.
Suivi des Visites en Magasin :
Description : Utilisation de technologies comme les codes QR ou les cartes de fidélité pour suivre les visites en magasin générées par des campagnes offline.
Avantages : Fournit une mesure directe de l’impact des campagnes offline sur le trafic en magasin.
Exemple : Une chaîne de magasins de vêtements utilise des cartes de fidélité avec des codes QR pour suivre les visites générées par des annonces dans les journaux locaux.
Marketing Direct et Taux de Réponse :
Description : Mesure du taux de réponse à des campagnes directes telles que le publipostage, les appels à l’action dans des brochures, etc.
Avantages : Permet de calculer précisément le retour sur investissement (ROI) des campagnes directes en fonction des réponses reçues.
Exemple : Une entreprise de services utilise le publipostage pour promouvoir une offre spéciale et mesure le taux de réponse pour ajuster ses futurs efforts marketing.
Application
Pour illustrer le suivi de la performance marketing à l’aide de tableaux, je vais créer des exemples simples pour deux modèles d’attribution : Attribution Dernier Clic et Attribution Multi-Touch. Ces tableaux vont montrer comment les conversions sont attribuées à différents canaux ou points de contact tout au long du parcours client.
Tableau 1 : Attribution Dernier Clic
Utilisateur
Campagne PPC
Réseaux Sociaux
E-mails
Conversion
Utilisateur A
1
0
0
Oui
Utilisateur B
0
0
1
Oui
Utilisateur C
0
1
0
Non
Utilisateur D
1
0
0
Oui
Utilisateur E
0
0
1
Oui
Interprétation :
Campagne PPC : Annonces payantes sur Google Ads ou autres plateformes similaires.
Réseaux Sociaux : Publicités sur Facebook, Instagram, etc.
E-mails : Campagnes d’e-mails marketing.
Dans ce tableau, chaque utilisateur est attribué à un seul canal juste avant la conversion. Ici, l’attribution dernier clic indique que les conversions sont attribuées uniquement au dernier point de contact avant la conversion.
Tableau 2 : Attribution Multi-Touch
Utilisateur
Campagne PPC
Réseaux Sociaux
E-mails
Conversion
Utilisateur A
1
1
1
Oui
Utilisateur B
1
0
1
Oui
Utilisateur C
0
1
0
Non
Utilisateur D
1
0
0
Oui
Utilisateur E
0
1
1
Oui
Interprétation :
Chaque « 1 » dans le tableau représente un point de contact (conversion ou interaction) pour chaque canal spécifique par utilisateur.
L’utilisateur A a interagi avec toutes les campagnes (PPC, Réseaux Sociaux, et E-mails) avant de convertir, montrant un parcours multi-touch.
L’utilisateur C a interagi seulement avec les Réseaux Sociaux et n’a pas converti, montrant un échec de conversion.
Ces tableaux illustrent comment différents modèles d’attribution peuvent être utilisés pour analyser et comprendre l’impact des différentes campagnes marketing sur les conversions.
Le marketing offline, bien que souvent considéré comme traditionnel par rapport au marketing numérique, reste essentiel pour de nombreuses entreprises pour toucher des audiences locales ou spécifiques. Voici quelques modèles courants utilisés dans le marketing offline :
Modèles pour le Marketing Offline
Attribution par Codes Promotionnels :
Description : Utilisation de codes promotionnels uniques distribués via des flyers, des annonces imprimées, ou d’autres supports offline.
Avantages : Permet de suivre directement les conversions à partir de chaque campagne ou distribution spécifique.
Exemple : Un restaurant utilise des codes promotionnels différents sur des flyers distribués dans différents quartiers pour mesurer l’efficacité de chaque distribution.
Enquêtes et Coupons Réponse :
Description : Offrir des coupons de réponse ou des enquêtes sur papier pour collecter des informations et suivre les conversions.
Avantages : Permet une interaction directe avec les clients potentiels, offrant des insights qualitatifs en plus des données quantitatives.
Exemple : Une agence immobilière utilise des coupons de réponse dans des brochures pour mesurer l’engagement et la conversion des prospects intéressés.
Suivi des Visites en Magasin :
Description : Utilisation de technologies comme les codes QR ou les cartes de fidélité pour suivre les visites en magasin générées par des campagnes offline.
Avantages : Fournit une mesure directe de l’impact des campagnes offline sur le trafic en magasin.
Exemple : Une chaîne de magasins de vêtements utilise des cartes de fidélité avec des codes QR pour suivre les visites générées par des annonces dans les journaux locaux.
Marketing Direct et Taux de Réponse :
Description : Mesure du taux de réponse à des campagnes directes telles que le publipostage, les appels à l’action dans des brochures, etc.
Avantages : Permet de calculer précisément le retour sur investissement (ROI) des campagnes directes en fonction des réponses reçues.
Exemple : Une entreprise de services utilise le publipostage pour promouvoir une offre spéciale et mesure le taux de réponse pour ajuster ses futurs efforts marketing.
Conclusion
Bien que le marketing numérique ait souvent dominé les discussions récentes, le marketing offline reste une stratégie puissante pour de nombreuses entreprises, en particulier celles qui ciblent des audiences locales ou spécifiques. En utilisant des modèles comme l’attribution par codes promotionnels, les enquêtes et coupons réponse, le suivi des visites en magasin et le marketing direct, les entreprises peuvent mesurer efficacement l’efficacité de leurs campagnes offline et ajuster leur stratégie pour maximiser leur impact marketing global.