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Modélisation d'attribution marketing

Méthode qui détermine quelle part du crédit d'une conversion accorder à chaque point de contact du parcours client (pub Facebook, email, SEO, TV...).

💡Explication simple

Un client a vu une pub Instagram, cliqué sur un email 3 jours après, et finalement acheté en tapant le nom de la marque sur Google. Quel canal a vraiment déclenché l'achat ? L'attribution last-click (100% à Google) est injuste mais simple. L'attribution multi-touch distribue le crédit entre tous les canaux. Les modèles data-driven (Shapley values) calculant la contribution marginal réelle de chaque canal sont plus précis mais demandent plus de données.

🏗️Exemple concret

Un e-commerçant passe du last-click à un modèle d'attribution Shapley. Résultat surprenant : le SEA (search payant) recevait 60% du crédit en last-click mais seulement 35% en Shapley. Les réseaux sociaux passent de 8% à 22%. La réallocation budgétaire (+40% réseaux sociaux, -20% SEA) augmente le ROAS de 18% à budget constant.

∑ Concept clé

Shapley value : φᵢ = Σ [|S|!(|N|-|S|-1)!/|N|!] × [v(S∪{i}) - v(S)] sur tous les sous-ensembles S ne contenant pas i

🎯Quand l'utiliser ?

Mix media marketing avec budgets à optimiser
Parcours clients multi-touchpoints (> 3 canaux)
Audit de la performance réelle de chaque canal
Quand le last-click sur-valorise le search

✅ Avantages

+Allocation budgétaire basée sur la contribution réelle de chaque canal
+Révèle les canaux d'initiation sous-valorisés par le last-click
+Améliore le ROAS sans augmenter le budget

⚠️ Limites

Nécessite des volumes importants de conversions
L'attribution cross-device reste difficile
La disparition des cookies tiers complique le tracking

🛠️ Outils principaux

Google Analytics 4 (attribution data-driven)
Rockerbox
Northbeam
PyMC Media Mix Model
Markov chains (Python)
AttributionMarketingAnalyticsConversionROAS

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