Découvrez quel canal marketing génère réellement chaque vente. Remplacez le « last-click a gagné à la loterie » par un modèle qui répartit le crédit comme il faut et oriente l'investissement de l'euro suivant.
SEO, SEM, social organique, social payant, e-mail, affiliation. Si vous avez 5+ canaux, le last-click vous trompe.
Quand des mois s'écoulent entre le premier contact et la vente, attribuer au dernier touchpoint rend invisibles les investissements qui créent la demande.
Boutique physique + boutique en ligne + salons + médias traditionnels. Réconcilier les sources est complexe mais indispensable.
Si votre CFO demande le ROI par canal et que vous ne savez répondre qu'avec du last-click, vous avez besoin d'un modèle plus sérieux pour défendre ce qui fonctionne.
Je revois GA4, GTM, plateformes ads, CRM. Je détecte les trous de tracking, les événements mal déclenchés, les pertes d'attribution.
Linéaire, time-decay, position-based, data-driven ou chaînes de Markov. Chaque activité appelle son modèle selon le cycle de vente et le mix.
Tracking server-side, UTM disciplinés, intégration CRM-GA4, dashboard de suivi. Sans cela, aucun modèle ne fonctionne.
Avec des données correctes, recommandations de mix : où retirer, où ajouter, quel canal vaut plus qu'il n'y paraît (et inversement).
Les décisions marketing cessent d'être des intuitions et deviennent des hypothèses vérifiables. Concrètement :
Vous identifiez le canal au meilleur coût d'acquisition réel et réallouez le budget à la marge où il rend le plus.
SEO organique, branded search, contenu éditorial — des canaux que le last-click sous-estime sortent à la lumière.
Tableau de bord avec des métriques comparables entre canaux. Votre budget cesse de dépendre de qui crie le plus fort.
Avec un tracking solide, vous détectez les changements de comportement en temps réel et ajustez l'investissement avant de brûler un trimestre.
Quand votre agence ou plateforme dit « cela fonctionne très bien », vous le confrontez aux données. La conversation change de ton.
Le client recherche sur mobile, décide sur ordinateur, achète en boutique. Le bon modèle relie ces points.
Migration vers GA4 avec modèle data-driven. Ils ont découvert que 40 % du budget allait au canal qui paraissait le plus, mais qui générait moins de marge réelle.
El marketing del cerebro es más predictible que el marketing de la opinión. — Ángel Ortega Castro
Modèle qui donne du poids au premier et au dernier touchpoint avec un poids moyen pour les intermédiaires. A modifié la répartition du budget entre awareness et acquisition.
Intégration GA4 + CRM + données de boutique. Pour la première fois, ils ont vu que le SEO organique générait 35 % des achats en boutique physique.
Le livrable n'est pas un rapport : c'est un dashboard exécutable dans l'outil que votre équipe utilise déjà (Looker Studio, GA4 explorer, Sheets). Quatre KPI stratégiques et une tendance mensuelle. Pour que toute réunion marketing commence avec les mêmes chiffres sur la table.
Si vous vous reconnaissez dans l'un de ces quatre scénarios, vous perdez déjà de l'argent en attribuant mal. Plus tôt vous le réglez, mieux c'est :
On vous demande de défendre pourquoi vous investissez dans chaque canal et vous n'avez que le last-click. La conversation devient politique, pas analytique.
Le budget se répartit comme on l'a toujours fait. Il y a probablement des canaux sous-exploités et d'autres en sur-investissement sans que personne ne le sache.
Si le contenu organique n'apparaît pas dans votre tableau de bord, vous le financez à l'aveugle — et tôt ou tard quelqu'un le contestera.
Métriques incohérentes entre plateformes, KPI différents chaque mois, narrations qui changent. Il vous faut un tableau de bord unique et vérifiable.
Les modèles classiques (linéaire, time-decay, position-based) appliquent une règle fixe que vous choisissez. La data-driven attribution analyse vos données historiques et calcule le poids de chaque canal selon le comportement réel de vos utilisateurs convertis vs non convertis. C'est plus précis mais cela exige un volume minimum (~600 conversions/mois).
Presque toujours oui. GA4 est l'outil d'attribution gratuit le plus capable aujourd'hui. Sur des setups très grands (budgets >500 K€/an), il peut être pertinent de compléter avec Adobe Analytics ou des technologies d'attribution spécialisées, mais dans 90 % des cas un GA4 bien configuré suffit.
Le tracking client-side pur est condamné. La solution est le server-side tracking (envoi des événements depuis votre serveur aux plateformes) + consent mode + GA4 avec modélisation avancée. Bien configuré, vous gardez >95 % de l'attribution même avec bloqueurs et consentements refusés.
Le setup technique dure entre 4 et 8 semaines. Une fois que le modèle tourne sur des données propres, les premiers apprentissages actionnables apparaissent en 4-6 semaines supplémentaires. À 3 mois, la plupart des projets ont déjà réalloué leur mix avec un impact mesurable sur ROAS et CAC.
Oui. J'ai déployé des modèles d'attribution sur Shopify, WooCommerce, Magento, Prestashop et plateformes B2B sur mesure. La logique du modèle est indépendante de la plateforme — ce qui change, c'est l'intégration technique du tracking server-side.
Première session de 45 minutes, sans frais et sans engagement. Si nous nous accordons, je vous envoie une proposition détaillée sous 5 jours. Sinon, vous repartez avec un diagnostic initial utile.