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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, j'ai observé un client e-commerce obsédé par un ROAS de 2,5 sur Facebook Ads alors que son trafic organique était secrètement à l'origine de la plupart des conversions. Le modèle d'attribution de Facebook revendiquait le mérite des ventes générées par Google Search. Ça vous dit quelque chose ?
Vous savez quel était le véritable problème ? Nous résolvions le mauvais puzzle. Pendant qu'ils essayaient désespérément de "réparer" leurs incohérences de suivi, leurs concurrents construisaient de véritables systèmes de distribution.
Voici ce que j'ai appris après avoir aidé des dizaines de clients à naviguer dans le chaos de l'attribution : les entreprises qui gagnent ne sont pas celles avec un suivi parfait – ce sont celles qui ont cessé de croire que les données d'attribution racontent toute l'histoire.
Dans ce manuel, vous découvrirez :
Pourquoi votre modèle d'attribution vous ment (et pourquoi c'est en fait normal)
La réalité du "dark funnel" qui rend 60 % de votre parcours client invisible
Comment j'ai aidé une startup B2B à embrasser le chaos de l'attribution et à croître malgré tout
Un cadre pratique pour prendre des décisions lorsque vos données sont en conflit
Pourquoi construire une distribution l'emporte toujours sur une mesure parfaite
Arrêtez de courir après la perfection du suivi. Commencez à construire des systèmes qui fonctionnent même lorsque l'attribution échoue. Parce qu'avertissement spoiler : cela échoue toujours.
Vérifier la réalité
Ce que l'attribution vous dit réellement contre ce que vous pensez qu'elle dit
Laissez-moi deviner – vous avez tout essayé ce que les gourous du marketing recommandent pour corriger l'attribution :
Tout paramètre UTM – Taguez chaque lien avec des conventions de nommage parfaites
Modèles de premier clic contre dernier clic – Débattez sans fin sur quelle fenêtre d'attribution est "correcte"
Perfectionnisme pixel – Installez chaque code de suivi et priez pour qu'ils soient tous d'accord
Rapprochement multi-plateforme – Construisez des tableurs complexes pour "vérifier" vos données
Outils d'attribution avancés – Dépensez des milliers en logiciels qui promettent de résoudre tout
Ce conseil existe parce que l'industrie du marketing nous a convaincus que l'attribution est un problème soluble. Chaque outil promet de vous donner "une visibilité complète" sur le parcours de votre client. Chaque agence prétend pouvoir "réparer votre suivi".
Mais voici la vérité inconfortable : l'attribution n'a jamais été aussi difficile qu'elle ne l'est en ce moment. iOS 14.5 a tué l'attribution mobile. Les mises à jour de confidentialité de Chrome achèvent le travail sur desktop. La dépréciation des cookies tiers est le dernier clou dans le cercueil.
Entre-temps, les parcours clients sont devenus impossiblement complexes. Un acheteur B2B typique pourrait :
Google votre catégorie de solution (organique)
Lire un post LinkedIn (social)
Être retargeté par Facebook (payant)
Demander à un collègue à votre sujet (bouche à oreille)
Visiter votre site directement des mois plus tard ("direct")
Quel point de contact obtient le crédit ? Dépend entièrement de l'outil que vous demandez. Ce n'est pas un bug – c'est la réalité de la mesure du marketing moderne.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé à travailler avec cette startup B2B en forte croissance, elle avait le même problème que tout le monde : ses données d'attribution étaient un désordre. Google Analytics disait une chose, Facebook en affirmé une autre, et leur CRM affichait des chiffres complètement différents.
Le fondateur passait des heures chaque semaine à essayer de "réconcilier" les données. Les décisions budgétaires de marketing étaient paralysées car personne ne pouvait s'accorder sur ce qui fonctionnait réellement. Ça vous semble familier ?
Ils avaient tout essayé – paramètres UTM, suivi des conversions, logiciel d'attribution multi-touch. Rien n'a résolu le problème fondamental : leur parcours client était principalement invisible.
C'est à ce moment-là que j'ai dû annoncer une nouvelle inconfortable : vous ne pouvez pas suivre ce que vous ne pouvez pas voir. Et dans le B2B particulièrement, la plupart du processus d'achat se déroule dans l'ombre.
Voici à quoi ressemblait leur véritable parcours client :
Quelqu'un recherche un problème sur Google (traçable)
Il trouve un article de blog utile (traçable)
Il prend une capture d'écran et partage dans Slack (invisible)
L'équipe en discute autour d'un café (invisible)
Le responsable l'ajoute à sa liste des "outils à évaluer" (invisible)
Trois mois plus tard, il tape votre URL directement (s'affiche comme "direct")
Selon leur suivi, cette vente provenait du "trafic direct". En réalité, elle provenait de cet article de blog et de l'amplification par le bouche-à-oreille. Mais essayez d'expliquer cela à un modèle d'attribution.
La percée est venue lorsque nous avons cessé d'essayer de tout mesurer et avons commencé à construire tout ce qui est mesurable.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de lutter contre le chaos de l'attribution, j'ai construit un cadre qui fonctionne avec les limites du suivi moderne. Voici exactement ce que nous avons mis en œuvre :
Étape 1 : Accepter l'entonnoir sombre
Tout d'abord, nous avons reconnu que 60% du parcours client se déroulait dans des canaux non mesurables – conversations Slack, discussions autour d'un café, événements sectoriels, recommandations de bouche à oreille. Au lieu de faire semblant de pouvoir suivre cela, nous nous sommes optimisés pour.
Nous nous sommes concentrés sur la création d'un contenu si précieux que les gens seraient naturellement incités à le partager dans leurs réseaux privés. Des articles de blog qui ont été pris en capture d'écran. Des ressources qui ont été transférées dans Slack. Des outils qui sont devenus des points de discussion lors des réunions d'équipe.
Étape 2 : Construire la distribution, pas l'attribution
Plutôt que de perfectionner la mesure, nous avons perfectionné la présence. Si l'attribution était peu fiable, la solution était d'être présent sur tous les points de contact possibles :
Contenu SEO pour quand ils recherchent des problèmes sur Google
Leadership d'opinion sur LinkedIn pour la découverte sociale
Participation communautaire pour les recommandations entre pairs
Séquences de nurturing par e-mail pour ceux prêts à s'engager
Campagnes de reciblage pour maintenir la notoriété
Étape 3 : Contribution de canal vs Attribution
Nous avons cessé de demander « quel canal a converti ce client ? » et avons commencé à poser la question « quels canaux ont contribué à ce client ? »
Pour chaque affaire conclue, nous avons sondé le client : « Comment avez-vous entendu parler de nous pour la première fois ? Qu'est-ce qui vous a incité à nous prendre au sérieux ? Qu'est-ce qui vous a convaincu d'acheter ? » Les réponses ont révélé le véritable parcours client.
Étape 4 : Métriques de succès basées sur les cohortes
Au lieu de suivre des points de contact individuels, nous avons suivi le comportement des cohortes :
Lecteurs de blog qui sont devenus des abonnés par e-mail
Abonnés LinkedIn qui ont visité le site web
Abonnés par e-mail qui ont réservé des démonstrations
Participants aux démonstrations qui sont devenus clients
Étape 5 : La règle du "suffisamment bon"
Nous avons établi que si un canal montrait une corrélation positive avec la croissance de l'entreprise, nous investirions davantage – même si l'attribution était compliquée. La mesure parfaite est devenue l'ennemi d'une bonne prise de décision.
L'accent a été mis sur « prouver le ROI » plutôt que sur « construire une croissance systématique ». Et voici ce qui s'est passé...
Réalité de l'enquête
Chaque accord a une conversation "comment nous avez-vous trouvés ?" pour comprendre le véritable parcours client.
Limites d'attribution
Reconnaît que 60 % des achats B2B se font dans des canaux sociaux obscurs non mesurables.
Concentration de distribution
Construire une présence sur tous les points de contact plutôt que de perfectionner la mesure de chacun d'entre eux.
Suivi de cohorte
Mesurer les comportements de groupe plutôt que d'attribuer des actions individuelles pour voir de réels schémas
Dans les trois mois suivant la mise en œuvre de ce cadre, quelque chose d'intéressant est arrivé à leurs données d'attribution : cela s'est aggravé, mais leur entreprise a beaucoup mieux réussi.
Voici à quoi ressemblaient les chiffres :
Le trafic "direct" a augmenté de 340% (car les gens tapaient directement leur URL)
Le "chaos d'attribution" a augmenté (plus de points de contact signifiait plus de confusion dans la mesure)
La taille des transactions a augmenté de 85% (des leads plus chauds ont conduit à des affaires plus importantes)
Le cycle de vente s'est raccourci de 40% (les prospects arrivaient mieux informés)
Les enquêtes auprès des clients ont révélé la vérité : 73 % avaient 4+ points de contact avant de convertir
La découverte la plus intéressante ? Leurs meilleurs clients mentionnaient constamment les trouver grâce au "bouche-à-oreille" ou à "la recherche sectorielle" – tous deux complètement invisibles aux modèles d'attribution.
Le modèle d'attribution de Facebook revendiquait toujours un ROAS de 8-9, mais nous savions que le SEO et le marketing de contenu faisaient le gros du travail. La clé était de ne plus se soucier de la fausse précision des modèles d'attribution.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis en œuvre cette approche auprès de plusieurs clients, voici les leçons qui comptent vraiment :
L'attribution va s'aggraver avant de s'améliorer – Plus de points de contact créent plus de chaos dans la mesure, mais c'est en fait un bon signe
Les enquêtes auprès des clients dépassent les données d'attribution – Demandez aux gens comment ils vous ont trouvé ; leurs réponses sont plus précises que n'importe quel pixel de suivi
Le trafic "direct" est rarement direct – C'est généralement le résultat de conversations hors ligne, de partage sur les réseaux sociaux sombres, ou de la notoriété de la marque que vous ne pouvez pas suivre
L'achat B2B est fondamentalement impossible à mesurer – Les décisions en comité, les conversations sur Slack et la recherche sectorielle se déroulent dans des angles morts d'attribution
La distribution l'emporte sur l'attribution – Être présent partout compte plus que de mesurer parfaitement partout
La corrélation suffit pour prendre des décisions – Si un canal est corrélé à la croissance, investissez davantage, même si la causalité est floue
La mesure parfaite est l'ennemi d'un bon marketing – Attendre des données d'attribution parfaites signifie manquer de réelles opportunités
Les entreprises qui gagnent ne sont pas celles avec les données d'attribution les plus propres – ce sont celles qui ont cessé de croire que le suivi raconte toute l'histoire et ont commencé à construire des systèmes de distribution complets à la place.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS :
Sondage de chaque client sur leur parcours de découverte
Créer du contenu qui est partagé sur Slack et dans des communautés privées
Suivre des cohortes, pas des points de contact individuels
Acceptez que votre meilleur modèle d'attribution est "c'est compliqué"
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques en ligne :
Concentrez-vous sur la collecte de données de première main plutôt que sur le suivi de tiers
Construisez des listes d'emails et des relations directes
Créez du contenu qui génère du trafic "direct" grâce à la notoriété de la marque
Utilisez des tests d'incrémentalité plutôt que des modèles d'attribution