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Fiabilisez votre tracking avant de décider
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Data & Analytics
Challenge du modèle d'attribution
Sachez ce que chaque canal rapporte vraiment
Challengez votre modèle d'attribution, chiffrez ses biais canal par canal et adoptez un modèle cible et des tests d'incrémentalité pour arbitrer vos budgets média sur une base solide.
Le besoin
Ce que vous nous dites
« Mon attribution (last click, data-driven) oriente mes budgets média, mais je ne sais pas si elle dit vrai. Je veux challenger le modèle, mesurer ses biais et arbitrer sur une base solide. »
- « Je ne sais pas ce que chaque canal rapporte vraiment »
- « Mon attribution favorise un canal au détriment des autres »
- « Je veux arbitrer mes budgets sur une base solide »
Notre réponse
- Cartographie du modèle et des parcours
- Mise en évidence des biais et des écarts
- Recommandation : modèle cible et tests d'incrémentalité
Méthode
Notre méthode en 5 étapes
Notre parti pris
Un modèle challengé
Un modèle d'attribution repose sur des conventions. Nous les challengeons avant qu'elles n'arbitrent vos budgets.
- Biais
- Comparatif
- Incrémentalité
Étape 01 : Cadrage
Revue du modèle actuel et des fenêtres d'attribution, des canaux et budgets concernés, des accès data (GA4, plateformes ads) et de vos questions d'arbitrage.
- Modèle actuel et fenêtres d'attribution
- Canaux et budgets concernés
- Accès data (GA4, plateformes ads)
- Questions d'arbitrage prioritaires
Étape 02 : Cartographie
Analyse des parcours multi-touch réels et des chemins de conversion par segment, repérage des points de contact non trackés et contrôle de la qualité des données.
- Parcours multi-touch réels
- Chemins de conversion par segment
- Points de contact non trackés
- Qualité des données d'entrée
Étape 03 : Comparaison
Comparaison des modèles (last click, data-driven, par position) avec écarts chiffrés par canal, sensibilité aux fenêtres d'attribution et documentation des cas limites.
- Modèles comparés : last click, data-driven, par position
- Écarts chiffrés par canal
- Sensibilité aux fenêtres d'attribution
- Cas limites documentés
Étape 04 : Biais & impacts
Quantification du sur-crédit et du sous-crédit de chaque canal, impact budgétaire des biais et priorisation des corrections.
- Sur-crédit et sous-crédit par canal
- Impact budgétaire des biais
- Risques d'arbitrage erroné
- Priorisation des corrections
Étape 05 : Reco & tests
Recommandation d'un modèle cible, plan de tests d'incrémentalité (geo-tests, holdouts) et gouvernance de la mesure.
- Modèle cible recommandé
- Plan de tests d'incrémentalité
- Protocoles de geo-tests et holdouts
- Gouvernance de la mesure
Livrables
Ce que vous obtenez
Diagnostic du modèle actuel
Forces, angles morts, risques.
Comparatif chiffré des modèles
Écarts par canal.
Biais & impacts budgétaires
Ce que le modèle sur-crédite ou sous-crédite.
Plan de tests d'incrémentalité
Protocoles priorisés.
Pour qui ?
À qui s'adresse cette offre ?
Outils mobilisés
- GA4
- BigQuery
- Piano
- Looker
- Meta
- Google Ads
- Annonceur multi-canal avec des budgets média significatifs
- Data marketing mûre (GA4, plateformes ads)
- Sponsor : Directeur acquisition, Head of Data, CMO
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