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La méthode d'attribution basée sur les données repose essentiellement sur deux principes : (1) l'analyse de toutes vos données relatives aux chemins de conversion afin de créer des modèles de probabilité de conversion personnalisés, et (2) l'application d'un algorithme sophistiqué à cet ensemble de données probabilistes dans l'objectif d'attribuer une partie du crédit de conversion à vos points de contact marketing.
Cet article aborde les points suivants :- Création de modèles de probabilité de conversion à partir de toutes les données disponibles relatives aux chemins de conversion
- Utilisation d'un algorithme pour attribuer le crédit de conversion aux points de contact marketing
- Exploration de votre modèle basé sur les données et analyse des conséquences sur votre ROI
Création de modèles de probabilité de conversion à partir de toutes les données disponibles relatives aux chemins de conversion
Pour analyser l'impact de certains points de contact marketing sur la probabilité que les utilisateurs effectuent une conversion, l'attribution basée sur les données utilise toutes les données disponibles associées aux chemins de conversion, que l'utilisateur ait effectué une conversion ou non. Les modèles de probabilité qui sont produits indiquent à quel point un utilisateur est susceptible d'effectuer une conversion à un point de contact particulier du chemin, compte tenu d'une série d'événements spécifiques.
Utilisation d'un algorithme pour attribuer le crédit de conversion aux points de contact marketing
L'attribution basée sur les données applique ensuite un algorithme basé sur le concept de la solution de Shapley (utilisé dans le jeux) sur ces données probabilistes. La solution de Shapley a été développée par Lloyd S. Shapley, récipiendaire prix Nobel d'économie. Il s'agit d'une méthode permettant de répartir de façon égale les gains d'une équipe entre les différents membres de l'équipe.
Dans le contexte de l'attribution basée sur les données, "l'équipe" en question possède des points de contact marketing (résultats de recherche naturels, Réseau Display, e-mail, par exemple) qui sont les "membres de l'équipe" et des conversions qui sont les "gains". L'algorithme calcule les gains contrefactuels de chaque point de contact marketing, autrement dit il compare la probabilité que des utilisateurs exposés à ces points de contact effectuent une conversion, par rapport à la probabilité qu'ils effectuent une conversion s'ils n'étaient pas exposés à ce point de contact.
L'attribution du crédit de conversion à chaque point de contact est calculée en tenant compte des différentes permutations se produisant sur ces points de contact, afin de les normal. Autrement dit, l'algorithme prend en compte l'ordre dans lequel les différents points de contact interviennent et attribue une valeur de crédit différente en fonction de la position sur le chemin. Par exemple, le modèle considère de façon différente le cas où le point de contact Réseau Display précède le point de contact Résultats de recherche naturels et le cas où le point de contact Résultats de recherche naturels précède le point de contact Réseau Display.
Exemple
Dans cet exemple général, l'association des points de contact Résultats de recherche naturels, Réseau Display et E-mail aboutit à une probabilité de conversion de 3 %. Lorsque le point de contact Réseau Display est retiré, la probabilité est réduite à 2 %. Ainsi, l'attribution se fonde sur l'augmentation de 50 % qui est observée lorsque le point de contact Réseau Display.
Exploration de votre modèle basé sur les données et analyse des conséquences sur votre ROI
L'explorateur des modèles vous permet d'identifier, en fonction du canal et de la position, les pondérations spécifiques définies par votre modèle basé sur les données. Notez que pour consulter une analyse plus détaillée, vous pouvez télécharger le modèle en tant que fichier CSV. Utilisez l'outil de comparaison de modèles pour effectuer des comparaisons entre vos différents modèles et pour identifier des opportunités d'optimisation. À l'aide du rapport sur l'analyse du ROI, déterminez l'impact de votre modèle basé sur les données sur votre ROI.
