Quel modèle d’attribution choisir ? Le guide pour ne plus piloter à l’aveugle

Chaque entreprise a ses propres réalités :

• des parcours clients plus ou moins longs,
• des canaux d’acquisition très différents,
• des enjeux spécifiques selon le cycle de vie client, le produit, le positionnement.

Autrement dit, le “bon” modèle dépend de votre contexte et de la maturité des équipes.

C’est (souvent) du cas par cas.

Voici ce que nous constatons chez nos clients :

Deux marques dans le même secteur peuvent avoir des parcours clients très différents, selon leur stratégie d’acquisition et leurs objectifs business.

C’est pourquoi nous conseillons toujours de vous poser trois questions simples :

1. À quel point vos parcours sont-ils complexes ?
   Plus ils sont longs et multi-leviers, plus un modèle multi-touch devient indispensable.
   
   
2. Quels sont vos objectifs prioritaires ?
   Si vous pilotez à la performance immédiate, vous n’analyserez pas vos campagnes de notoriété de la même façon.
   
   
3. Quelle est la maturité de votre stack data ?
   On ne met pas en place un modèle data-driven quand on n’a pas un tracking propre ou des volumes suffisants.
   
   

Ce que nous observons chez nos clients (et ce que nous recommandons)

Chez ThankYou Analytics, nous collaborons avec des entreprises qui dépensent plusieurs centaines de milliers d’euros par an en acquisition. Autant dire que l’attribution ne peut pas être laissée au hasard.

Voici les tendances que nous observons sur le terrain, et les modèles que nous recommandons en fonction des cas d’usage.

Notez que nos clients utilisent généralement plusieurs modèles d’attribution pour piloter leur stratégie. 

👉🏼 L’adaptation du modèle d’attribution au secteur et au cycle de conversion

Les recommandations varient selon la structure des parcours clients :

• Retail / e-commerce : les parcours sont majoritairement multi-touch. Plus le parcours est long, plus un modèle d’attribution multi-touch s’impose.
  
  
• Banque / assurance : un formulaire rempli = fin du cycle.
  ➝ Ici, le first ou last click peut suffire, car il n’y a souvent pas plus de 2 ou 3 points de contact avant la conversion.
  
  

👉🏼 Le modèle linéaire indirect : le plus utilisé (et pour de bonnes raisons)

C’est le modèle de base que nous appliquons le plus souvent.

Il permet de répartir équitablement le crédit de conversion entre les points de contact d’un parcours… à l’exception des accès directs, sauf s’ils sont en première position.

👉 Pourquoi cette nuance est essentielle :
Des secteurs comme le textile ou le retail, les parcours peuvent contenir plusieurs fois des accès directs. Les intégrer de manière brute fausse l’analyse et surestime leur poids réel.

Ce modèle est pertinent sur l’ensemble des secteurs.
Il offre une base saine, neutre, compréhensible pour aligner les équipes.

👉🏼 Une pondération différenciée des leviers

Pour améliorer la lecture des performances, nous recommandons pour certaines marques une sous-pondération de certains leviers :

• Retargeting & marque : pondérés à 0,5.
  ➝ Ce sont des leviers à impact fort, mais souvent survalorisés. Les campagnes d’acquisition sont plus difficiles à activer et doivent être reconnues à leur juste valeur.
  
  
• Acquisition initiale : valorisée pleinement, car c’est elle qui crée la traction réelle.
  
  

👉🏼 Nettoyage des points de contact non pertinents

Chez la plupart de nos clients, nous observons que certains événements viennent polluer les résultats modèles :

• “Mot de passe oublié”
  
• “Confirmation de commande”
  
• Pages de SAV ou post-achat
  
  

Nous recommandons de les exclure des modèles pour ne garder que les touchpoints à fort impact marketing.

👉🏼 Une vue paid-only pour piloter les investissements payants

Dans les discussions agences ou pour arbitrer les budgets média, nos clients utilisent souvent une vue paid-only :

• Toutes les interactions organiques ou “gratuites” sont exclues.
  
  
• Seuls les leviers payants sont analysés : Ads, Social, Display, Affiliation…
  
  

Objectif : avoir le moins de bruit possible et obtenir  une vision optimisée et actionnable de l’efficacité réelle des investissements.
Mais toujours en parallèle d’un modèle MTA global pour garder le contexte complet.

👉🏼 Même philosophie pour les modèles data-driven et personnalisés

Quand nos clients adoptent un modèle personnalisé ou data-driven, nous appliquons les mêmes principes que sur le linéaire indirect :

• Exclusion des accès directs secondaires
  
• Nettoyage des événements techniques
  
• Pondération plus juste des leviers simples à activer (retargeting, marque)

Ces modèles ne sont pas une boîte noire : ils doivent être compréhensibles, documentés, et défendre des arbitrages budgétaires solides.

✅ Nos recommandations

• Commencez simple, mais efficace.

Un modèle linéaire indirect, bien configuré, vaut mieux qu’un modèle algorithmique mal maîtrisé.

• Faites évoluer votre modèle avec votre maturité.

Vos parcours changent. Vos arbitrages doivent suivre.

• Testez, comparez, challengez.

Chez ThankYou, nous accompagnons nos clients dans le choix du meilleur modèle d’attribution, pour éviter les conclusions biaisées.