L’attribution des revenus par email est essentielle pour comprendre comment vos campagnes influencent les ventes. Pourtant, il existe souvent des disparités entre différentes plateformes d’analyse, ce qui peut compliquer la lecture des résultats. Heureusement, en adoptant certaines pratiques et en ajustant finement vos paramètres, vous pouvez obtenir une vision précise et exploitable de l’impact réel de vos emails.
Comprendre le fonctionnement de l’attribution des revenus par email
Les modèles d’attribution déterminent comment le crédit pour une vente est réparti entre différents points de contact marketing. Certains modèles accordent plus de poids au premier et au dernier point de contact, tandis que d’autres distribuent le crédit différemment le long du parcours client.
Les fenêtres d’attribution courantes incluent :
- Fenêtre de 1 jour
- Fenêtre de 7 jours
- Fenêtre de 30 jours
- Fenêtres personnalisées
Modèles d’attribution populaires
Plusieurs méthodes existent pour attribuer le crédit des conversions. Un modèle d’attribution basé sur la position, par exemple, donne un poids particulier aux premières et dernières interactions, réduisant le poids des interactions intermédiaires. Cette méthode permet de mieux comprendre quels moments sont réellement déterminants dans le parcours d’achat du consommateur.
D’autres modèles peuvent se baser sur l’apprentissage automatique pour analyser le parcours complet des interactions utilisateurs à travers divers canaux, comme Google Analytics. Ces approches permettent une répartition plus nuancée du crédit, en tenant compte de facteurs variés tels que le temps entre les interactions ou le type de périphérique utilisé.
Disparités dans l’attribution entre les plateformes
Chaque plateforme d’analyse utilise ses propres modèles et fenêtres d’attribution, ce qui explique pourquoi les chiffres peuvent varier d’une source à l’autre. Par exemple, un email peut être attribué différemment selon que l’on consulte les données de votre fournisseur de services d’email (ESP) ou celles de Google Analytics.
Ces écarts s’expliquent notamment par :
- Windows d’attribution spécifiques : Un modèle de dernière interaction dans Google Analytics vs. une fenêtre de 7 jours dans votre ESP.
- Paramètres d’attribution des publicités payantes : Ceci inclut les conversions via visuel ou des fenêtres d’attribution plus longues.
Facteurs influençant les différences de rapport
L’une des principales raisons pour ces divergences réside dans les configurations de fenêtres d’attribution. Une fenêtre de 7 jours dans votre ESP pourrait montrer un impact plus significatif qu’un modèle de dernière interaction dans Google Analytics. De plus, chaque plateforme a sa façon propre de comptabiliser les interactions, introduisant encore davantage de variabilité.
Il convient donc de comparer les données provenant de multiples sources afin d’obtenir une vue plus complète et précise sur la performance des emails. Cela nécessite un alignement scrupuleux des paramètres d’attribution avec le comportement typique d’achat de vos clients.
Pratiques recommandées pour une attribution précise
Pour améliorer la précision de votre attributions de revenus, adopter certaines habitudes peut être bénéfique. Voici quelques conseils :
- Standardiser le suivi UTM : En utilisant des paramètres UTM cohérents, vous pourrez suivre les performances avec précision dans Google Analytics.
- Comparer les données de plusieurs sources : Utiliser à la fois votre ESP et Google Analytics pour avoir une vision holistique de la performance des emails tout en maintenant la cohérence des rapports.
- Ajuster les fenêtres d’attribution : Synchroniser la fenêtre d’attribution de votre ESP avec le cycle d’achat habituel de vos clients.
Les inconvénients et limites de l’attribution de revenus par email
Malgré son utilité, l’attribution des revenus par email n’est pas dépourvue de critiques. Les ESPs ont tendance à surattribuer les conversions aux emails, même lorsque d’autres canaux ont joué un rôle également important. Inversement, Google Analytics peut sous-reconnaître l’influence des emails si l’utilisateur interagit à travers plusieurs canaux avant de convertir.
De plus, les restrictions liées à la protection des données compliquent encore davantage le suivi des emails, rendant les attributions moins fiables. La surveillance évolue continuellement, forçant les marketeurs à adapter leurs stratégies.
Ajustements et analyses de l’impact des emails
Savoir comment différencier et ajuster les modèles d’attribution en fonction de leurs rôles respectifs offre des perspectives claires sur l’efficacité de vos campagnes de marketing par email. Ainsi, optimiser les performances en fonction du véritable impact sur le revenu devient réalisable.
En ajustant les paramètres et en adoptant une approche multisource, vous serez capable d’aligner plus précisément les métriques email avec les objectifs commerciaux et améliorer l’analyse du parcours client.
Utilisation d’un tableau d’ajustement
| Aspect ajusté | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| Fenêtres d’attribution | Aligner les périodes d’attribution avec les cycles d’achat des clients permet une meilleure évaluation des impacts. |
| Suivi UTM standardisé | Une traçabilité accrue grâce à des UTMs uniformes améliore la comparabilité des données entre plateformes. |
| Comparaison inter-plateforme | Obtenir des vues diversifiées et complètes en utilisant plusieurs sources aide à fiabiliser les insights. |
Moderniser et sécuriser l’authenticité de vos emails
En complément des stratégies d’attribution, il est aussi crucial de moderniser l’apparence et la sécurité de vos communications. Un outil de plus en plus populaire, connu sous le nom de BIMI (Brand Indicators for Message Identification), permet aux fournisseurs d’emails comme Gmail et Apple Mail d’afficher le logo de votre marque dans l’aperçu de la boîte de réception.
Cette fonctionnalité renforce non seulement la légitimité de vos messages mais accroît aussi leur visibilité. D’un coup d’œil, vos destinataires sauront que votre email est authentique, ce qui contribue à instaurer la confiance et à augmenter les taux d’ouverture.