Quand un consommateur prévoit d’acheter une voiture, il multiplie les interactions avant de faire son choix. Or, l’attribution au dernier clic n’en tient pas compte et attribue la conversion au dernier clic, sans considérer ce qui a contribué au choix de l’internaute. Renault Italia SpA a voulu identifier les clics, qui ont le plus d'impact, pour pouvoir investir plus efficacement et maximiser le retour sur investissement.
Objectifs
Identifier les clics ayant le plus d’impact
Investir plus efficacement pour optimiser le retour sur investissement
Approche
Adoption d’un modèle d’attribution data-driven
Optimisation du compte en conséquence
Résultats
+70% du taux de conversion vs. un modèle d’attribution au dernier clic
-47% du coût par acquisition vs. un modèle d’attribution au dernier clic
En collaboration avec l’agence OMD, la filiale italienne du constructeur automobile adopte un modèle d’attribution data-driven dans Google Ads1. Avec cette approche, des algorithmes sophistiqués évaluent les différents chemins au sein du compte Renault (chemins de conversion ou non) pour identifier les points de contact les plus influents.
Différents facteurs sont pris en compte dans les résultats, notamment le nombre d’interactions avec les annonces, l’ordre de l’exposition et les assets créatifs utilisés dans chaque chemin de conversion. Les algorithmes permettent également de comparer ce qui se passe réellement avec ce qui aurait pu se passer de manière à identifier les clics sur les annonces qui sont le plus susceptibles de mener à une conversion.
Ce modèle d’attribution data-driven permet des optimisations pertinentes. La preuve : Renault enregistre une hausse de 70% du taux de conversion et une baisse de 47% du coût par acquisition, par rapport aux chiffres obtenus précédemment avec un modèle d’attribution au dernier clic.
« Cela prouve qu’une stratégie d’enchères intelligentes et qu'un modèle d’attribution data-driven peuvent améliorer les performances, mais aussi que les données peuvent jouer un rôle essentiel dans la planification », commente Davide Tremolada, Digital Performance Director, OMD.
Et Elisabeth Leriche, responsable publicité et CRM, Renault Italia SpA, de poursuivre : « Compte tenu de la multiplicité des points de contact dans le parcours d'achat, il nous a été particulièrement utile de mesurer l'impact de chaque campagne tout au long du chemin de conversion. Ces résultats confirment nos prévisions et prouvent la pertinence de notre nouvelle stratégie d’attribution. »
Renault ajuste aujourd'hui ses investissements en Search en accord avec les conclusions du modèle d'attribution data-driven. La filiale italienne est convaincue que ces optimisations lui permettront d'obtenir d'excellents résultats à l'avenir en termes de génération de leads.
