👋 Ce document explore l'utilisation par Google Analytics 4 (GA4) d'un modèle d'attribution basé sur les données, tout en soulignant ses limites en termes de transparence et de flexibilité. Il présente ensuite comment l'exportation des données vers BigQuery permet de créer des modèles d'attribution personnalisés, offrant un contrôle total et la possibilité de comparer plusieurs modèles. Enfin, il met en avant l'utilisation de Looker Studio pour des visualisations interactives, améliorant ainsi la flexibilité et la transparence pour des décisions marketing plus éclairées.

Qu’est-ce que l’attribution ?

L'attribution permet de déterminer le rôle de chaque point de contact dans le parcours d’utilisateurs en se basant sur des différents modèles. En général, on peut distinguer deux types d’attributions :

• Modèle d’attribution à source unique‍

👉🏻 Accorde la conversion à une seule interaction (premier clic, dernier clic)

• Modèles d’attribution à contacts multiples

👉🏻 Tous les canaux sont considérés lors du calcul d’attribution. Un pourcentage est assigné à chaque canal en fonction de la méthode d’attribution choisi (modèle linéaire, modèle de la décroissance temporelle, et le modèle basé sur les données).

ℹ️ Les modèles d'attribution du premier clic, linéaire, de décroissance temporelle, et le modèle basé sur la position ne sont plus disponibles dans GA4 (novembre 2023).
👉🏻 Ces modèles basés sur des règles prédéfinies attribuent une valeur à chaque point de contact publicitaire. Cependant, cette approche manque de la flexibilité nécessaire pour s'adapter aux comportements des utilisateurs qui évoluent constamment.

Modèle d'attribution dans GA4

Google Analytics 4 (GA4) utilise par défaut un modèle d'attribution basé sur les données (data-driven attribution) lorsque suffisamment de données sont disponibles.

Ce modèle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour attribuer la valeur des conversions aux différents points de contact marketing de manière dynamique. Cependant, GA4 présente certaines limitations :

• Le modèle data-driven est une "boîte noire", ce qui signifie que les utilisateurs ne peuvent pas inspecter ou modifier les règles d'attribution.
• Les pondérations attribuées aux différents canaux peuvent changer au fil du temps, rendant les comparaisons d'une année à l'autre difficile.
• GA4 a supprimé certains modèles d'attribution basés sur des règles, comme le first-click, le linear et le time-decay.

Attribution personnalisée avec BigQuery et Looker Studio

En utilisant les données exportées de GA4 vers BigQuery, il est possible de créer des modèles d'attribution personnalisés et plus flexibles :

1. Contrôle total : Vous pouvez implémenter vos propres règles d'attribution en SQL, ce qui vous donne un contrôle total sur la logique d'attribution.
2. Modèles multiples : Il est possible de créer plusieurs modèles d'attribution (first-click, last-click, linear, time-decay, etc.) et de les comparer dans un même tableau de bord.
3. Personnalisation avancée : Vous pouvez adapter les modèles à vos besoins spécifiques, par exemple en attribuant différemment les conversions uniques (comme l'ouverture d'un compte) et les conversions répétées (comme les achats).
4. Visualisation interactive : Looker Studio permet de créer des tableaux de bord interactifs où les utilisateurs peuvent sélectionner différents modèles d'attribution et dimensions pour analyser les données.

Cette approche offre une flexibilité et une transparence bien supérieures au modèle d'attribution par défaut de GA4, permettant aux équipes marketing de prendre des décisions plus éclairées basées sur des données qu'elles contrôlent entièrement.

Benchmarking Multi-Modèles

Créez un tableau comparatif dans Looker Studio :

☝ Convictions
‍L’attribution n’est pas une science exacte, mais un levier stratégique. Son efficacité dépend de sa capacité à épouser les spécificités du business model.

Une attribution pertinente ne se copie-colle pas. Elle doit refléter :

• La durée du cycle d’achat (impulsionnel vs. complexe)
• La nature des conversions (transaction unique, abonnement, lead B2B)
• Les canaux dominants (SEO, paid social, emailing)

ℹ️ Nous développons des modèles d’attribution sur-mesure pour nos clients.