Comment GroupM a développé son propre modèle d’attribution post-tracking utilisateur

Contexte

Si le marché semble avoir répondu en partie à la question du ciblage publicitaire sans identifiants (cookies tiers, IDFA etc.), la volonté de trouver des alternatives à l’attribution et la mesure n’a émergé que dans un second temps. Les agences sont les premières concernées et des solutions en interne émergent, comme plusieurs acteurs l’ont expliqué lors de l’événement Agency Futures organisé en juin par mind Media.

D’abord avec la volonté de sortir des modèles préétablis sur le single-touch -qui attribuent une conversion marketing à un seul canal – la division business intelligence (puis business media science) de GroupM à commercé à travailler sur son propre modèle d’attribution marketing il y a une dizaine d’années. “Nous essayions à l’époque d’analyser les parcours de conversion en remontant des données double trackées depuis l’adserver de l’annonceur, dès qu’il y avait une conversion sur des événements payants sur le navigateur (display, search, affiliation)”, détaille Raphaël Pivert, directeur de GroupM business media science. “C’était un modèle de scoring subjectif défini avec le client, qui consistait à affecter un score à chaque levier, donc peu satisfaisant et trop autoréalisateur. De plus, on voyait uniquement ce qui se passait dans le tunnel de conversion”, ajoute-t-il.

Le contexte évoluant, avec l’amenuisement des possibilités de tracking utilisateur, l’agence a décidé de se baser sur des modèles probabilistes, en abandonnant l’utilisation de données personnelles pour l’attribution – ce qui était déjà fait par d’autres enseignes du groupe WPP.

Le dispositif 

Pour proposer sa propre solution, le groupe s’est appuyé sur un modèle de Shapley value (théorie des jeux), déjà utilisé par Google sur Google Marketing Platform et d’autres sociétés spécialisées dans l’attribution. “L’idée est d’avoir une vision complémentaire à du marketing-mix modeling (modélisation économétrique permettant d’attribuer les budgets de campagnes cross-media ndlr) et aux approches single touch qui subsisteront (wall gardens, web ouvert avec les identifiants uniques, etc.)”, développe Raphaël Pivert. 

La première phase consiste à collecter les données de contact de l’annonceur, sur son site et ses environnements d’une part (sessions, pages vues etc.). Et de l’autre côté, des données agrégées (issues clics et impressions) provenant de l’adserving pour le display, et des plateformes sociales. “Notre positionnement d’agence nous permet d’être au centre de cet écosystème, et d’avoir accès à la données google, Facebook, on media, CRM, et ainsi inclure tous les leviers payants ou organiques”, justifie Raphaël Pivert. 

Ces données sont ensuite analysées par GroupM, via son outil développé en interne, Gametrics, pour déterminer les valeurs de Shapley (une répartition équitable des gains d’une coalition de n joueurs dans un jeu, autrement dit, de n médias dans un parcours de conversion), de chacun des leviers média. Le processus d’analyse demande ensuite 4-5 jours de travail d’un data scientist en interne. “Ce qui nécessite le plus de temps, c’est la définition des objectifs et la compréhension des périodes business, et des contextes de la marque (campagnes de lancement, fil rouge, soldes)”, explique Raphaël Pivert. 

Usage et résultats

Les premiers annonceurs concernés par les problématiques d’attribution sont ceux dont les sites sont centraux dans leur modèle économique, et dont l’activité a notamment été directement affectée par les recommandations de la CNIL sur le RGPD. “Beaucoup d’annonceurs ont vu leur taux de consentement chuter de 90 % à 30 %, et n’ont plus accès aux événements post-view. On ne sait alors plus où sont les conversions, hormis sur le last-click (essentiellement search payant) ou sur une requête marque dans un moteur de recherche”, constate Raphaël Pivert. 

Ce modèle d’attribution vise à apporter une vision stratégique moyen-terme – et pas en temps réel – de l’attribution des budgets en fonction des leviers média en ligne. Il est aujourd’hui utilisé par une dizaine d’annonceurs (opérateurs télécom, assurance, distribution spécialisée, constructeurs automobile). “Quasiment tous les annonceurs sont éligibles et ça dépendra de l’importance du site dans le business model, du nombre de canaux qu’ils ont dans la vente”, ajoute Raphaël Pivert. 

L’offre d’attribution marketing est commercialisée sous forme de prestation de conseil. “Sur le prix, on est sur un rapport de 1 à 10 par rapport à du marketing mix modeling”, selon Raphaël Pivert.

Pour le moment, il est difficile de tirer des enseignements sur les résultats de l’outil, selon GroupM. “L’intérêt n’est pas de le faire une fois, c’est de suivre sur différents temps de campagne, et déterminer si l’optimisation vague après vague permet de faire grandir le KPI principal (ventes, enregistrement, etc.) “, justifie Raphaël Pivert.

Et après ?

Outre le développement de l’outil auprès de nouveaux annonceurs, GroupM veut améliorer sa capacité à mieux prendre en compte la segmentation des périodes d’analyse de l’attribution. “Les contributions aux conversions par levier peuvent varier en fonction des périodes commerciales (Noël, soldes, portes ouvertes,…) ou du contexte et l’actualité du client (campagne TV en cours, redéploiement du site…)”, conclue Raphaël Pivert.