L'attribution vous permet de déterminer comment différentes interactions tout au long du parcours client influent sur la conversion. Si les systèmes d'attribution classiques identifient des événements particuliers et arbitraires, le nôtre s'appuie sur le machine learning et des modèles statistiques poussés pour déterminer l'impact précis de chaque point de contact.
Le véritable objectif de l'analytics est d'obtenir des informations fiables sur les clients. Pour cette raison, les entreprises collectent des données auprès d'un nombre toujours plus important de canaux en ligne et hors ligne. Mais si les données suffisent généralement pour déterminer ce que font les clients, elles ne parviennent pas à cerner leurs motivations et surtout, à savoir comment ces interactions influent sur la décision de conversion.
Découvrez l'attribution. L'attribution a pour objectif de déterminer l'importance de la consultation d'un e-mail ou article technique, ou encore de la visualisation d'une vidéo ou publicité display, dans le parcours d'achat de chaque client. En théorie, elle clarifie les décisions à prendre en matière de stratégie et de contenu à élaborer. Pourtant, jusqu'à présent, bon nombre de solutions d'attribution ont eu du mal à tenir toutes leurs promesses. Soit elles mesuraient uniquement les médias payants, soit elles se concentraient sur un seul canal, le web par exemple. Si tous les insights sont précieux, ils ne suffisent plus au regard de la complexité et de la multiplicité des canaux actuels.
Aujourd'hui, il en faut davantage pour les entreprises qui doivent savoir ce qui fonctionne ou non. Elles doivent effectuer un suivi des déplacements complexes du client sur l'ensemble des canaux en ligne et hors ligne. Et elles doivent être capables de comparer ces parcours pour déterminer le contexte de chaque interaction.
En d'autres termes, elles ont besoin que l'attribution joue enfin pleinement son rôle.
Avec Adobe Analytics, l'attribution tient ses promesses. D'ailleurs, le rapport Forrester Wave de 2017 sur les plateformes d'intelligence digitale nous a attribué le score maximal en matière d'attribution cross-canal. Grâce à notre capacité à simplifier la collecte et l'intégration de données provenant d'un nombre quasi-illimité de canaux, ainsi qu'à accorder la priorité à l'intelligence artificielle, au machine learning et à l'analytics prédictif, la véritable attribution devient réalité.
Nous proposons une multitude de modèles d'attribution avancés, reposant sur des règles (premier et dernier point de contact, linéaires, algorithmiques, etc.) qui vous aident à identifier l'impact de vos investissements sur les différents canaux : privés, publics et payants. Vous pouvez même créer des modèles personnalisés, qui répondent précisément aux besoins de l'entreprise.
« En exploitant les données d’attribution, nous avançons sur la voie d’un analytics prédictif qui nous permettra de répartir idéalement notre budget entre les campagnes et les canaux. »
Alexander Gaertner, responsable de l’analytics, DER Touristik
Une méthode d'affectation des valeurs d'attribution entre les différents canaux d'un événement de conversion réussi reposant sur l'apprentissage automatique. L'analyse d'attribution affecte automatiquement un poids aux points de contact les plus importants et fournit un modèle parfaitement adapté par canal, en fonction des schémas d'interaction réels des clients.
Notre protocole de mesure ouvert peut capturer des données provenant de n'importe quelle source (voix, vidéo, audio, voitures connectées, Internet des objets, systèmes CRM, intranet, etc.) Vous pouvez également utiliser notre bibliothèque de collecte des données pour Javascript et les kits SDK d'applications mobiles.
Intégrez les données d'un système CRM ou de toute autre source de données d'entreprise en ligne ou hors ligne (par exemple les différents niveaux d'un programme de fidélité) pour ajouter une dimension d'analyse.
