Guide de l’attribution Google Analytics


Un graphique illustré montrant les types de communication examinés avec une loupe.

Si vous utilisez activement des tactiques de marketing numérique pour promouvoir votre organisation, vous comprenez l’importance de savoir quels canaux fonctionnent et où vous pourriez manquer la cible.

Identifier les canaux qui vous aident à convertir les visiteurs en partenaires ou en clients est la clé d’un marketing numérique efficace. Lisez la suite pour découvrir comment vous pouvez utiliser Google Analytics Attribution pour suivre différents canaux.

Qu’est-ce que l’attribution Google Analytics ?

Dans le marketing numérique, les canaux qui aident à compléter le processus de conversion sont appelés points de contact.

Considérez ce scénario : un donateur potentiel repère votre annonce sur Facebook. Plus tard, le donateur visite votre page Web via un lien sur votre compte Facebook. Après avoir parcouru votre page Web, ils peuvent vous contacter via leur e-mail pour un partenariat ou un don.

Le processus mis en évidence ci-dessus montre un canal marketing typique qui commence par votre compte de réseau social comme point de visibilité, votre page Web et l’e-mail comme point de conversion. Mais où pouvez-vous attribuer un crédit? Est-ce le compte de réseau social sur lequel le client a vu votre annonce pour la première fois, Google ou l’e-mail utilisé pour la conversion ?

L’attribution Google Analytics vous aide à attribuer des crédits aux différents points de contact. En général, l’attribution Google Analytics permet d’analyser le trafic sur votre site Web et de mesurer l’efficacité des différents canaux publicitaires.

Vous pouvez identifier les points de contact qui génèrent des conversions élevées grâce à l’attribution Google Analytics. Vous pouvez ensuite ajuster votre budget marketing et vous concentrer sur ce qui fonctionne pour vous.

Modélisation des attributions

Il existe deux modèles d’attribution : l’attribution basée sur des règles et l’attribution basée sur les données.

Modèle d’attribution basé sur des règles

Le modèle d’attribution basé sur des règles utilise un ensemble de règles pour attribuer des crédits de conversion. Dans ce modèle, le comportement de l’utilisateur ou le type de conversion n’est pas pris en compte. Vous mesurez l’efficacité des différents points de contact en fonction des réglementations listées ci-dessous ;

  • Premier clic : Attribue un crédit de conversion au premier clic ou au premier point de visibilité. Utilisez le premier clic si vous souhaitez uniquement améliorer la visibilité. Vous vous concentrez uniquement sur la façon dont les clients voient vos produits ou services.
  • Dernier clic : Tout le crédit de conversion est attribué au dernier point de contact dans la règle du dernier clic. Le clic précédent ignore tous les autres points et donne du crédit au problème d’interaction précédent. Cela peut être une méthode appropriée pour convertir votre visibilité en achats réels ou en conclusion de transactions.
  • Linéaire: La règle linéaire accorde un crédit égal à tous les points de contact, quelle que soit leur distribution. Dans la règle linéaire, vous voulez accorder une attention égale à tous les canaux. Cela pourrait être un excellent moyen de renforcer la confiance de vos clients sur l’ensemble de vos canaux marketing.
  • Décroissance temporelle : Le crédit est attribué à tous les points de contact les plus proches du temps de conversion dans la règle de décroissance temporelle. Accordez plus d’attention aux points de contact qui améliorent la conversion.
  • Basé sur la position : Dans cette règle, le premier et le dernier clic se voient attribuer 40 % de crédit chacun, tandis que les autres points de contact du canal se partagent les 20 % restants. La règle basée sur la position doit mettre l’accent à la fois sur le premier et le dernier clic. Les premiers clics améliorent votre visibilité, tandis que le clic précédent améliore votre conversion.

Modèle d’attribution basé sur les données

Le modèle d’attribution basé sur les données attribue un crédit en fonction de l’observation de chaque type de conversion. Les données sur chaque type de conversion sont évaluées pour mesurer l’efficacité de chaque type. Le modèle aide à calculer la contribution réelle de chaque point de contact. L’attribution basée sur les données utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour évaluer les points de contact et identifier les chemins de conversion et de non-conversion. Vous pouvez utiliser le modèle basé sur les données pour déterminer les canaux qui nécessitent plus d’attention et ceux qui ne font que gaspiller votre budget marketing.

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Entonnoirs multicanaux (MCF) ou outil d’attribution

Les entonnoirs multicanaux (MCF) et les outils d’attribution permettent d’attribuer des crédits aux différents points de contact. Cependant, les deux méthodes diffèrent dans plusieurs domaines, notamment leur application. Avant d’examiner la différence entre les deux méthodes, il est essentiel de noter que l’outil d’attribution était destiné à améliorer le MCF.

L’outil d’attribution a réduit la complexité du MCF. La principale différence entre les deux est la facilité d’utilisation. Les outils d’attribution ont moins de rapports que MCF.

Préparer votre site pour suivre l’attribution

Pour préparer votre site au suivi des attributions, vous devez :

  • Objectifs de configuration : destination, durée, pages/session, événements. Vos objectifs vous aideront à évaluer l’efficacité de l’outil d’attribution et de votre stratégie marketing.
  • Activez le suivi du commerce électronique pour les sites de commerce électronique. Vous ne pouvez pas suivre vos points de contact si vous n’avez pas activé le suivi du commerce électronique.

L’attribution de Google Analytics en vaut-elle la peine ?

Il est normal de se demander si le suivi vaut votre temps. Cependant, vous ne connaissez peut-être pas les canaux pratiques ou moins efficaces de votre stratégie marketing sans l’outil d’attribution. Vous risquez donc de gaspiller votre budget marketing sur des chemins de non-conversion.

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