Pour modéliser de manière déterministe les parcours utilisateurs, il existe des solutions de multi-touch attribution (MTA). Le MTA permet de challenger les tactiques opérationnelles digitales, grâce à la compréhension notamment du nombre de touches, et de la durée entre les interactions publicitaires et l’acte d’achat. Il permet ainsi d’optimiser au niveau des campagnes et des tactiques.

Le MTA fait cependant face à certaines contraintes :

1. Le fantasme du digital 100% traçable est conditionné à l’exploitation du cookie dans des environnements parfois bien différents. Depuis plusieurs mois maintenant, les cookies subissent les politiques de confidentialité (RGPD) et des éditeurs de navigateur qui cherchent à cloisonner les interactions qui se déroulent dans leurs environnements (Safari, Firefox et Chrome).
    
2. La consommation digitale des utilisateurs est de plus en plus éclatée entre plusieurs devices. S’il y a quelques années, surfer sur le web nécessitait l’utilisation d’un ordinateur, il en est tout autre aujourd’hui. Ordinateur familial, ordinateur professionnel, smartphone, smart-watch, smart-TV, assistant vocaux… offrent une multitude de manière de consommer internet en délaissant bien souvent l’utilisation des cookies.
    
3. Dans une logique du tout mesurable, de nombreux annonceurs souhaitent pouvoir faire le lien entre une publicité (online) et une visite sur un point de vente, un appel téléphonique, (offline)… Les clés de réconciliation n’existent pas toujours entre les mondes on et off.

Face à l’ensemble de ces challenges, les éditeurs de solutions MTA redoublent d’imagination pour évoluer. Si les problématiques techniques liées aux navigateurs semblent être maîtrisées à court terme, les mesures dans des environnements complexes (cross-device, omnicanal) restent encore compliquées dans des approches déterministes.

Dans ce contexte, le marketing mix modeling (MMM) apporte de nouvelles solutions de mesure de l’efficacité des médias. Issue des techniques de l’économétrie, cette solution permet de définir statistiquement la corrélation entre les actions marketing et les ventes d’un produit. En calculant statistiquement le ROI des actions marketing sur des ventes (on et off), le MMM offre une solution répondant aux enjeux stratégiques des annonceurs, en permettant notamment une projection des investissements media nécessaire à l’atteinte des objectifs.

Avec l’augmentation des volumétries de data disponibles (on et off), le MMM offre désormais les moyens de répondre à des questions de plus en plus précises, comme l’identification du rôle des médias nationaux sur le trafic dans un point de vente local.

Si le process s’est démocratisé au cours des 10 dernières années, la mise en place d’une étude MMM nécessite un investissement fort de la part des annonceurs, tant sur le plan humain que financier.

La réalisation d’une telle étude se déroule de manière générale en 4 étapes :

• Collecte de la data,
• Retraitement,
• Modélisation d’un modèle,
• Analyses

Le processus est donc totalement dépendant de la qualité de la data collectée. Provenant de nombreuses sources (régies publicitaires offline, adserver online, compteur de visite, caisse, panel consommateur…), ces data hétérogènes doivent être retraitées afin de faciliter leurs modélisations permettant de comprendre leurs rôles sur des ventes.

Les solutions et méthodes de mesure comme le MTA ou le MMM vont sans doute évoluer à deux niveaux. D’abord au niveau de l’automatisation de la collecte : avec une tendance à la centralisation des données ad-centric, site-centric et offlline. Ensuite, au niveau des méthodes : MMM et MTA vont potentiellement se rapprocher et offrir le meilleur des mondes déterministes et probabilistes pour permettre aux annonceurs de répondre, grâce à la data, à des questions tant stratégiques que opérationnelles.