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

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Les restrictions réglementaires et des big techs sur le tracking utilisateur affectent en premier lieu le ciblage mais aussi l’attribution marketing. GroupM (groupe WPP) a développé un modèle qui n'utilise pas de données personnelles, que Raphaël Pivert, directeur de GroupM business media science, présente à mind Media.
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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.

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