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La data science : alliée de l’attribution multicanale

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data et techno

D’après les prévisions d’eMarketer, 58,3% des entreprises américaines devraient utiliser l’attribution multicanale en 2019 contre 48,6 % en 2017. Bien que certains marketers utilisent encore le modèle d’attribution simpliste au « last click », les marketers deviennent donc de plus en plus matures pour la gestion de l’attribution. Toutefois, ils restent confrontés à des défis persistants.

Le Marketing mix modelling : un défi de l’attribution multicanale

En permettant d’évaluer l’impact des différents canaux marketing sur les ventes, l’attribution multicanale offre des données plus complètes sur le parcours d’achat que l’ancien modèle au « last click » qui attribue la conversion à la dernière publicité cliquée. Bien que les marketers aient gagné en connaissance sur le sujet de l’attribution multicanale, beaucoup peinent à rapprocher et à combiner l’attribution multicanale avec les méthodes de mesure traditionnelles des médias telle que le marketing mix modeling, un processus complexe de modélisation des effets des investissements marketing destiné à les orienter et à les optimiser. Ceci implique en effet la gestion de gros volumes de données face à laquelle une partie des entreprises est loin d’être armée.

La data science pour venir à bout des difficultés d’attribution

Les ensembles de données devant de plus en plus volumineux, la data science s’impose comme essentielle à la gestion de l’attribution. Les résultats d’un sondage réalisé par Salesforce auprès de 4 101 leaders marketing à travers le monde indiquent que 42% des répondants déclarent utiliser des méthodes fondées sur la data science pour mesurer l’impact marketing. Une même proportion d’entre eux a déclaré utiliser l’attribution modeling incluant le marketing mix modeling et l’attribution multitouch.

Les marques performantes investissent en effet beaucoup de temps à garantir des synergies entre la data science et le marketing.

Réussir son attribution multicanale impliquera donc d’intégrer des data scientists au sein des effectifs des entreprises afin que ceux-ci puissent aider les marketers dans la gestion et l’analyse des forts volumes de données. Cependant, tout ceci exige tant en ressources humaines qu’en ressources financières. Une raison pour laquelle certaines sociétés choisissent d’automatiser l’exécution des campagnes pour réaffecter le budget à la data science.

Stéphanie Silo, d’après eMarketer

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