Cet article a pour objectif de vous présenter l'attribution dans Google Analytics 4 (GA4) et nos conseils chez Smart Bees pour comprendre les nouveautés.
La modélisation de l'attribution est le processus d'attribution du crédit à toutes les activités de marketing qui ont un impact positif sur la conversion.
Nous allons explorer en détail ces différents points :
L’objectif de tout outil analytics est d’alimenter votre compréhension du marketing et de sa performance. Dans le monde du marketing numérique en constante évolution, l'attribution est une composante cruciale pour comprendre comment vos efforts de marketing contribuent aux conversions.
Avec des standards de tracking de qualités, il est possible d’identifier un vrai retour de vos investissements marketing dans vos rapports. Attention donc à ne pas voir Google Analytics 4 comme une simple plateforme de collecte de données si on ne veut pas passer à côté de beaucoup d’éléments.
Si on peut dire que Universal Analytics a été créé pour identifier des insights, on peut statuer qu’avec ses nouvelles fonctionnalités, GA4 a été voulu pour de l’activation (Google Ads, CDP, Data Warehouse etc). Et ça, ça nous parle car chez Smart Bees, car on veut exploiter les données au service de la performance marketing !
Il est important d’avoir un tracking de qualité et d’avoir des UTMs corrects afin d’activer la donnée dans la plateforme et d’analyser la performance d’attribution de chaque canal. Trop souvent, la catégorisation des sessions s’avère compliquée à cause d’un manque de précision lors du choix des UTMs. À savoir que certains UTM ont été rajoutés dans GA4, je vous en parlerai dans un prochain article spécial UTM tracking.
Parlons aujourd’hui d’attribution !
L'attribution est le processus qui consiste à assigner des conversions (par exemple, des ventes, des leads ou des actions spécifiques) aux différents canaux marketing qui ont contribué à la conversion.
Un modèle d'attribution est utilisé pour déterminer la méthode par laquelle les “touch points” sont crédités d'une conversion. Dans Universal Analytics, par défaut nous avions le fameux modèle du “dernier clic non direct”. Il attribuait les conversions en fonction du dernier point de contact marketing non direct.
Ce modèle est devenu extrêmement limitant au fil du temps pour mesurer efficacement les performances marketing. En effet, les parcours des utilisateurs sont devenus plus complexes, la norme étant désormais de multiplier les points de contact en vue d'une conversion. Dans Google Analytics 4, nous avons une vraie nouveauté. L'attribution “data driven” ou “basée sur les données” est utilisée comme modèle par défaut.
Comment ce modèle fonctionne ?
Ce modèle attribue des crédits à tous les points de contact marketing impliqués dans la conversion et utilise le Machine Learning pour créer un modèle statistique qui attribue des crédits de conversion en fonction du comportement des utilisateurs de votre site web spécifique. Il s'agit d'une vraie avancée.
"Il y a quelques mois, Google Analytics 4, nous proposait différents modèles d’attribution : last interaction, last non direct click, first interaction, data driven, linear, time decay, position based etc. Cependant, aujourd’hui, nous n’avons plus accès qu’au modèle data driven et last click."
Point important à retenir 📢 : l'ensemble de données dans Google Analytics 4 n'est plus codé en dur sur le modèle du “last clic non direct”. Il s'agit d'un changement majeur et d'une avancée très positive pour Google Analytics 4.
Dans les paramètres d'administration de Google Analytics 4, il y a une section de paramètres d'attribution où vous pouvez définir le modèle d'attribution que vous souhaitez utiliser par défaut pour vos rapports.
Mais est-ce que ce modèle est vraiment présent sur l’ensemble des rapports GA4 ?
Nous allons y répondre mais avant.
L'attribution “data driven” est un modèle comme nous l’avons rappelé, basé sur le machine learning.
Ainsi, comme pour toute analyse et modélisation statistique, la taille de l'échantillon (N) des données de conversion sous-jacentes est essentielle pour l’utilisation des algorithmes.
Or nous avons observé chez plusieurs de nos clients que si la taille de l'échantillon de conversions est trop petite, l'attribution “basée sur les données” reviendra par défaut au précédent modèle : “last click non direct”.
En effet, en utilisant l'outil de comparaison des modèles dans Google Analytics 4, nous constatons que le dernier clic et l'attribution pilotée par les données renvoient des résultats identiques. N’hésitez pas à faire le test pour vérifier que votre modèle d'attribution “basé sur les données” est réellement “data driven”.
Quels sont les rapports impactés ?
Commençons par le rapport d'acquisition de trafic. Nous observons que les volumes de conversion pour chaque canal sont des nombres entiers, ce qui indique clairement qu'un modèle simplifié est utilisé dans ce rapport.
Ce rapport est basé sur les canaux au niveau de la session comme le montre le suffixe “de la session”, ce qui est différent des dimensions des regroupements de canaux utilisés dans les rapports de comparaison des modèles et des rapports de conversion par exemple.
Les données entre ces différents rapports sont bien différentes. Il est important de souligner ces observations, car nous nous attendions à ce que ce rapport utilise également le modèle basé sur les données à la sortie de GA4.
Cependant le modèle d'attribution utilisé ici n'était pas tout à fait clair. Étant donné que ce rapport utilise des données basées sur les sessions, nous ne pouvons pas utiliser le rapport de comparaison des modèles pour faire des comparaisons. La documentation Google nous indique cependant aujourd’hui, que le modèle utilisé pour ces rapports correspond au modèle du dernier clic (last click).
Quand est-il du rapport d'acquisition des utilisateurs ?
Nos observations sont bien différentes encore une fois. Un modèle à touchpoint unique est utilisé, la documentation Google confirme qu’il s'agit du premier clic / first click, étant donné que le rapport est basé sur la première interaction de l'utilisateur. Ceci est assez cohérent, en effet ce rapport nous permet de connaître les canaux qui ont amené l’utilisateur lors de sa première session !
Quand est-il du rapport de conversion ?
Le rapport sur les conversions de Google Analytics 4 est un rapport prédéfini qui vous donne un aperçu des conversions par groupe de canaux. On s'attend à ce que le rapport GA4 sur les conversions renvoie des données sur les conversions basées sur le modèle d'attribution basé sur les données et c'est effectivement le cas !
Il est donc important d’utiliser la bonne dimension afin d’avoir le bon modèle d’attribution associé. ☝️
Pour ce qui est des rapports de l’Explorer : nous avons les mêmes mécanismes que nous avons identifiés dans les précédents rapports.
Si j’utilise les dimensions ayant le suffixe “de la session” et “de l’utilisateur” alors j’aurai comme lecture les modèles d’attribution : last click et first click. Néanmoins, si j’utilise les dimensions “Groupes de canaux par défaut”, “Source”, “Support” etc, nous avons bien le modèle data driven appliqué à notre rapport tout nouvellement créé.
Pour plus d'explication sur les différentes dimensions et portées disponibles, n'hésite pas à lire notre article sur les scopes dans GA4.
Ainsi l'attribution basée sur les données ne s'applique qu'au rapport des conversions GA4 ou aux rapports d'exploration qui utilisent la dimension de regroupement des canaux par défaut.
L'attribution dans Google Analytics 4 fonctionne très différemment par rapport à Universal Analytics. Il est important d’avoir l’ensemble de ces éléments et scénarios en tête afin d’éviter de conduire à des lectures des performances différentes entre vos équipes qui utilisent Google Analytics 4. N'hésitez pas à aller jeter un oeil à notre top 5 des astuces sur Google Analytics 4 ;)
La répartition entre les canaux est utile dans une certaine mesure, mais nous ne savons pas réellement quel impact nos activités de marketing ont eu sur les conversions. Nous n'avons pas de vision claire de ce qui se serait passé si nous n'avions pas réalisé de publicité sur Facebook ou Google. La quasi-totalité des conversions aurait pu résulter de la combinaison de l'activité télévisuelle et des facteurs de marché, et aurait pu être observée si aucune activité n'avait été mise en œuvre. C'est là qu'un focus sur l'incrémentalité pourrait s'avérer utile 😎.
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