Mesure et attribution marketing en 2023

Parmi les changements publicitaires observés au cours des dernières années, y compris dans le marketing social et le marketing de recherche et d'affichage, les plus importants pourraient être ceux dus à des changements dans l'attribution et la mesure. Et comme l'échelle durable des médias payants est devenue plus difficile à atteindre dans certains canaux, les marques doivent améliorer leur capacité à identifier les véhicules publicitaires qui stimulent la contribution, pas seulement l'attribution. Cela signifie qu'ils ont besoin d'une visibilité accrue sur les moteurs de leurs revenus qui ne sont pas seulement incrémentiels, mais qui maintiennent également leurs marges bénéficiaires. Mais cela se produira probablement sur une base agrégée, plutôt au niveau de l'utilisateur individuel.

"Avec moins de visibilité sur les conversions attribuables, les marques ne considèrent plus l'attribution de plate-forme comme leur vrai nord et se concentrent plutôt sur des mesures plus holistiques comme le coût d'acquisition client (CAC) et l'incrémentalité", déclare Megan Conahan, vice-présidente exécutive chez Direct Agents, connue pour son travail de marketing numérique avec des clients tels que Sony et Walmart
WMT
. Il s'agit d'une entreprise complexe étant donné le nombre toujours croissant de plates-formes sur lesquelles les consommateurs et les marques dépensent leur temps et leur argent, mais aller au-delà de l'attente selon laquelle chaque dollar sera attribuable à une modélisation de performance plus holistique est important pour sa faisabilité et sa précision, ajoute-t-elle.

Ben Dutter, vice-président directeur de la stratégie chez Power Digital, qui a travaillé avec des clients allant d'Uniqlo à Dropbox, parle des quatre leviers éprouvés pour stimuler les premiers acheteurs - et pas seulement des revenus attribués - comme étant la créativité, la fréquence, la pénétration de l'audience et la durée . Comment une marque peut-elle trouver ce type de contribution incrémentale ? "La barrière à l'entrée pour la modélisation du mix média (MMM) a suffisamment baissé pour rendre cette forme de mesure courante et nécessaire... MMM est la meilleure option que vous avez lorsque vous perdez des mesures axées sur la technologie, telles que les cookies." Le MMM est particulièrement utile pour la publicité numérique extérieure (DOOH) et la télévision, car ce marketing haut de gamme peut être difficile à suivre. Mais Dutter fournit également un exemple d'une petite marque qui peut travailler avec des influenceurs ou sur TikTok et manquer de visibilité détaillée sur les données de clic des utilisateurs : en utilisant la modélisation statistique pour voir combien de revenus initiaux provenaient de cette publicité, les décideurs peuvent mieux allouer un budget pour s'assurer que la relation entre les coûts d'acquisition de clients et la valeur à long terme de ces clients est positive sur une base globale.

L'utilisation de MMM pour prédire les impacts sur les performances des changements de budget ou de plate-forme, et le déploiement de l'apprentissage automatique pour appliquer ces sorties de modèle aux stratégies médiatiques afin d'atteindre et de maintenir une répartition optimale des dépenses, est une tactique qui, selon Conahan, suscite l'intérêt des marques. "Globalement, quand on regarde l'attribution et le ciblage publicitaire, on s'éloigne de l'approche hyper-ciblée où tout est traçable et attribuable. Les marques ne peuvent plus s'attendre à cibler une niche au sein de Meta qui convertit dans la fenêtre d'attribution précédemment définie », dit-elle. Conahan poursuit en expliquant que si des médias spécifiques ont pu fournir la notoriété, la conversion et l'attribution dans le passé, les marques ne devraient plus s'attendre à cela et doivent chercher ailleurs pour obtenir tout ce dont elles ont besoin.

Plate-forme par plate-forme, la perte de données de signalisation due aux modifications de la législation sur la confidentialité et à la politique d'Apple
AAPL
propres politiques de confidentialité a contribué à catalyser le passage des spécialistes du marketing numérique au MMM lorsqu'ils ont besoin de mesurer les résultats. Une partie de la valeur de MMM réside dans sa capacité à s'étendre au-delà du numérique à tous les médias payants, y compris les promotions commerciales et les offres de vente au détail. Mais alors que Google
GOOG
et Meta ont augmenté leur capacité MMM, les marques peuvent ne pas vouloir partager toutes leurs données sur les dépenses médiatiques externes avec ces plateformes dans le but d'optimiser les résultats.

Les réseaux d'affiliation ont également amélioré leurs capacités de suivi et de rapport, y compris la surveillance et l'analyse en temps réel, pour offrir de meilleures informations sur les performances des campagnes de marketing d'affiliation. Ricci Massero, responsable marketing chez Intellek, explique que cela permet aux marques de procéder à des ajustements en temps réel et que les nouvelles technologies, telles que le suivi multi-appareils et le suivi sans cookie, ont amélioré la précision du suivi tout en réduisant l'incidence des activités frauduleuses.

Dans l'ensemble, Paul DeJarnatt, vice-président numérique de NOVUS, une agence de planification et d'achat de médias qui a travaillé avec Dollar Tree
DLTR
et LIDL, estime que les informations et la compréhension de l'audience dépasseront le ciblage et la technologie à mesure que les cookies tiers (3P) se déprécient et qu'il devient plus difficile d'effectuer un ciblage similaire 3P basé sur les données client de première partie (1P). Bien qu'il reconnaisse que les systèmes d'achat de médias sont conçus pour permettre aux spécialistes du marketing d'exploiter les données pour piloter le ciblage et la personnalisation, il indique que l'utilisation exclusive des données n'est plus efficace et qu'il est crucial d'analyser et de valoriser les informations qualitatives sur les clients pour élaborer une stratégie publicitaire. DeJarnatt soutient en outre que la nouvelle façon de trouver des audiences se fera par le biais des graphiques d'appareils et d'audience de diverses entreprises, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles les sociétés d'édition se précipitent pour créer des données conformes à la confidentialité et non dépendantes des cookies qui peuvent ensuite être associées aux données 1P des annonceurs. afin de reproduire cette échelle 3P et cette capacité de ressemblance, à l'échelle mondiale et locale - mais d'une manière où le consommateur a autorisé l'utilisation de ses données.

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