L'attribution marketing à l'ère post-cookies : nouvelles stratégies pour 2025

Avec la disparition des cookies tiers, les modèles d'attribution marketing traditionnels sont bouleversés, obligeant les organisations à adopter de nouvelles approches de mesure. Ce guide complet explore l'évolution du paysage de l'attribution en 2025, en examinant les méthodologies privilégiant la confidentialité, les stratégies de données first party et les technologies émergentes permettant une mesure efficace sans dépendance aux cookies. Découvrez comment les entreprises avant-gardistes mettent en œuvre des approches innovantes telles que les salles blanches de données, les techniques de modélisation avancées et les solutions basées sur l'IA pour maintenir leurs capacités de mesure marketing tout en respectant la vie privée des consommateurs. Découvrez des cadres pratiques pour créer des systèmes d'attribution résilients qui fournissent des informations précises dans cette nouvelle ère, accompagnés de feuilles de route de mise en œuvre et d'exemples concrets d'organisations qui ont relevé avec succès le défi de l'attribution post-cookies.

Introduction

Le paysage de l'attribution marketing connaît sa plus importante transformation depuis plus de dix ans. La suppression définitive des cookies tiers dans Chrome par Google, les améliorations apportées par Apple à la protection de la vie privée dans son écosystème et le renforcement des réglementations mondiales en matière de confidentialité ont fondamentalement transformé la façon dont les marketeurs peuvent suivre et mesurer les performances de leurs campagnes.

« Les approches d'attribution basées sur les cookies, sur lesquelles les marketeurs s'appuient depuis des années, deviennent rapidement obsolètes », explique Lisa Gevelber, vice-présidente du marketing chez Google. « Les entreprises doivent adopter de nouvelles méthodes de mesure qui respectent la vie privée des utilisateurs tout en fournissant les informations nécessaires à un marketing efficace. »

Cette évolution représente à la fois un défi et une opportunité. Alors que les modèles d'attribution traditionnels, largement basés sur le suivi intersites, vacillent, des approches innovantes émergent, promettant des cadres de mesure plus durables et plus respectueux de la vie privée. Nombre de ces nouvelles méthodologies fournissent des informations plus précises que leurs prédécesseurs basés sur les cookies, grâce à des techniques de modélisation avancées et à des données first party plus riches.

Selon une étude de Gartner, d'ici 2025, 75% de la population mondiale verront leurs données personnelles couvertes par la réglementation sur la confidentialité, contre 25% en 2022. Parallèlement, eMarketer rapporte que les spécialistes du marketing classent « l'incapacité à suivre les bonnes mesures d'attribution » comme leur principal défi, 42% la citant comme leur principale préoccupation en matière de mesure.

« La dépréciation des cookies tiers et autres identifiants signifie que la part du Web anonymisée augmente », observe Tina Moffett, analyste principale chez Forrester. « Les gagnants de cette nouvelle ère seront les organisations qui développeront des stratégies d'identité robustes et exploiteront plusieurs approches de mesure pour dresser un tableau complet. »

Cet article explore comment les organisations avant-gardistes adaptent leurs stratégies d'attribution à ce nouveau contexte où la confidentialité est primordiale. Nous examinerons les technologies, méthodologies et approches organisationnelles émergentes qui permettent une attribution efficace sans dépendance aux cookies. Que vous commenciez tout juste à vous préparer à l'abandon des cookies ou que vous mettiez déjà en œuvre des approches de mesure alternatives, vous trouverez des stratégies concrètes pour maintenir et améliorer vos capacités d'attribution en 2025 et au-delà.

Pour les organisations recherchant une expertise spécialisée dans l'attribution post-cookie, Attrisight a développé des solutions de mesure axées sur la confidentialité, qui préservent la précision de l'attribution tout en respectant l'évolution des normes de confidentialité. Leur plateforme s'intègre parfaitement à modèles d'attribution multi-touch pour une mesure complète qui respecte la vie privée des utilisateurs.

La nouvelle réalité de l'attribution

La suppression des cookies tiers et autres mécanismes de suivi a profondément modifié le paysage de l'attribution. Comprendre ces changements est essentiel pour développer des stratégies de mesure efficaces.

Ce qui a changé dans la mesure du marketing

Abandon des cookies tiers

La suppression par Google des cookies tiers dans Chrome, suivant des initiatives similaires de Safari et Firefox, a supprimé un mécanisme essentiel de suivi des utilisateurs intersites. Cela a plusieurs conséquences sur l'attribution :

• Suivi du parcours inter-sites:Impossibilité de suivre les utilisateurs sur différents sites Web
• Attribution après affichage:Capacité limitée à connecter les impressions d'annonces aux conversions
• Limitation de fréquence: Capacité réduite à contrôler l'exposition entre les éditeurs
• Ciblage d'audience:Contraintes sur le ciblage comportemental sur le Web

Élargissement de la réglementation sur la protection de la vie privée

Les réglementations en matière de confidentialité continuent de s’étendre à l’échelle mondiale :

• Évolution du RGPD et du CCPA: Renforcer l'application de la loi et élargir le champ d'application
• Nouvelles réglementations régionales:Prolifération des lois sur la protection de la vie privée dans différentes juridictions
• Exigences en matière de consentement: Des normes plus strictes pour un consentement valide des utilisateurs
• Principes de minimisation des données:Exigences de ne collecter que les données nécessaires

Changements de plateforme

Les principales plateformes ont mis en œuvre des améliorations significatives en matière de confidentialité :

• Transparence du suivi des applications d'Apple: Nécessite une autorisation explicite pour le suivi inter-applications
• Fonctionnalités de confidentialité iOS:Protection de la confidentialité du courrier, relais privé et autres améliorations
• Le bac à sable de confidentialité de Google: De nouvelles alternatives aux cookies tiers préservant la confidentialité
• Restrictions des plateformes sociales:Partage réduit des données des principaux réseaux sociaux

Fragmentation de l'identité

La vision unifiée des clients sur tous les points de contact est devenue de plus en plus difficile :

• Prolifération des appareils:Les utilisateurs se déplacent entre plus d'appareils que jamais
• Murs de connexion: Plus de contenu nécessitant une authentification
• Jardins clos:Les principales plateformes restreignent l'accès aux données et leur mesure
• Inadéquation d'identité:Différents systèmes utilisant différents cadres d'identité

Ce qui reste disponible pour l'attribution

Malgré ces changements, des capacités de mesure importantes restent disponibles :

Données de première partie

Les organisations conservent une capacité robuste pour mesurer les interactions des utilisateurs au sein de leurs propres propriétés :

• Comportement du site Web:Les actions des utilisateurs sur site/dans l'application restent traçables
• Comptes clients:Le comportement des utilisateurs authentifiés peut être mesuré de manière exhaustive
• Interactions directes avec les clients:E-mails, achats, interactions d'assistance, etc.
• Suivi côté serveur: Mécanismes de suivi non dépendants des cookies

Solutions d'identité conformes à la confidentialité

De nouvelles approches de résolution d’identité émergent :

• Suivi basé sur le consentement:Cadres de mesure basés sur les autorisations
• Initiatives d'identification universelle: Collaborations industrielles pour une identité conforme à la confidentialité
• E-mails/numéros de téléphone hachés: Identifiants préservant la confidentialité
• Salles blanches de données:Environnements sécurisés pour une analyse de données conforme à la confidentialité

Mesure agrégée

Passer de la mesure individuelle à la mesure collective :

• Analyse basée sur les cohortes:Mesurer le comportement de groupes d'utilisateurs similaires plutôt que d'individus
• Rapports agrégés:Rapports fournis par la plateforme sans données individuelles
• Modélisation statistique:Déduire des modèles à partir de données disponibles limitées
• Méthodologies probabilistes:Utiliser des approches statistiques lorsque le suivi déterministe n'est pas possible

Signaux contextuels

Importance croissante des signaux non identitaires :

• Contexte du contenu:Quel contenu les utilisateurs utilisent-ils ?
• Requêtes de recherche: Signaux d'intention de l'utilisateur
• Contexte du site:Où les publicités apparaissent
• Temps et séquence:Quand et dans quel ordre les interactions se produisent

Stratégies clés pour l'attribution post-cookie

Face à ces changements, les organisations mettent en œuvre plusieurs stratégies clés pour maintenir leurs capacités d'attribution. Voici les approches adoptées par les principales organisations :

1. Maximisation des données first-party

Face à la diminution des données tierces, les données first party sont devenues la pierre angulaire d'une attribution efficace. Les organisations mettent en œuvre des stratégies globales pour collecter, unifier et exploiter ces données propriétaires.

Élargissement des points de contact de la collection

• Profilage progressif:Construire progressivement des profils clients grâce à des échanges de valeur
• Incitations à l'authentification:Créer des raisons convaincantes pour que les utilisateurs s'identifient
• Expansion de la chaîne propriétaire: Développer des canaux d'interaction client plus directs
• Intégration des commentaires des clients:Intégrer des commentaires explicites dans les modèles d'attribution

Approches de mise en œuvre

De nombreuses organisations constatent également que briser les silos de données internes est devenu encore plus crucial dans un monde post-cookie, car cela leur permet de maximiser la valeur de leurs actifs de données propriétaires.

Exemple de cas : transformation des données first-party d'une banque de détail

Une grande banque de détail confrontée à des défis d'attribution en raison des limitations des cookies a mis en œuvre une stratégie complète de données first party :

1. Ils ont créé des expériences authentifiées précieuses sur leur site Web et leur application mobile
2. Mise en œuvre d'un profilage progressif basé sur le consentement tout au long du parcours client
3. Comportement en ligne connecté aux interactions hors ligne via des identifiants clients unifiés
4. Développer une vue complète du client unique sur tous les points de contact

Les résultats comprenaient :

• 78% de visiteurs numériques identifiés via des sessions authentifiées (contre 31% auparavant)
• Couverture d'attribution complète pour 65% de leur parcours client (contre 40% auparavant)
• 45% des décisions d'allocation marketing plus précises basées sur des données d'attribution améliorées

2. Techniques de modélisation avancées

Alors que l’observation directe des parcours clients complets devient de plus en plus limitée, des techniques de modélisation sophistiquées comblent les lacunes de mesure.

Approches de modélisation émergentes

• Le renouveau de la modélisation du mix média:Regain d'intérêt pour les approches économétriques au niveau agrégé
• Modélisation de conversion:Utilisation de l'apprentissage automatique pour modéliser les conversions lorsque le suivi est incomplet
• Tests d'incrémentalité: Mesurer la portance grâce à des expériences contrôlées
• Approches de mesure unifiées:Combiner plusieurs méthodologies pour créer des vues complètes

Approches de mise en œuvre

Attrisight a été le pionnier de plusieurs modèles d'attribution basés sur les données qui sont particulièrement utiles dans l'environnement post-cookie, car ils intègrent plusieurs méthodologies de mesure pour fournir des informations solides même avec des données d'identité limitées.

Exemple de cas : Transformation de la modélisation d'une marque de biens de consommation courante

Une entreprise mondiale de biens de consommation courante confrontée à des défis d’attribution dans son écosystème numérique a mis en œuvre une approche de modélisation sophistiquée :

1. Développement de capacités MMM basées sur le cloud pour les décisions budgétaires stratégiques
2. Mise en œuvre d'une modélisation de conversion pour combler les lacunes dans les parcours clients observables
3. Création d'un cadre d'expérimentation cohérent pour valider les résultats du modèle
4. Élaboration d'un cadre de mesure unifié combinant plusieurs approches

Cette approche a permis d'obtenir :

• Maintien de 92% de précision d'attribution précédente malgré une réduction de 65% des parcours utilisateurs traçables
• Identification d'une allocation de canal 23% plus efficace que les méthodes précédentes basées sur les cookies
• Réduction des coûts d'acquisition de clients de 18% grâce à une optimisation améliorée

3. Infrastructure de mesure axée sur la confidentialité

Les organisations reconstruisent leur infrastructure de mesure en plaçant la confidentialité au centre, en mettant en œuvre de nouvelles technologies et approches conçues pour cette nouvelle ère.

Technologies émergentes axées sur la confidentialité

• Suivi côté serveur:Déplacement des mesures des navigateurs vers les serveurs
• Salles blanches de données:Environnements préservant la confidentialité pour la collaboration sur les données
• Plateformes de gestion du consentement:Systèmes sophistiqués de gestion des préférences
• Solutions informatiques de pointe: Traitement des données localement avant partage

Approches de mise en œuvre

En utilisant un système d'attribution marketing approprié est devenu encore plus important, car ces systèmes peuvent être configurés pour respecter la confidentialité tout en fournissant des informations précieuses.

Exemple de cas : l'infrastructure de confidentialité d'une agence de voyages

Une plateforme de réservation de voyages de premier plan a mis en œuvre une infrastructure de mesure complète axée sur la confidentialité :

1. Migration de l'architecture de suivi côté client vers l'architecture côté serveur
2. Mise en œuvre d'une technologie de salle blanche de données pour un partage de données partenaires conforme à la confidentialité
3. Développé une gestion sophistiquée du consentement avec des contrôles utilisateur granulaires
4. Création d'un cadre de mesure axé sur les premières parties mettant l'accent sur les canaux détenus

Cette approche a abouti à :

• Mesure conforme couvrant 74% de points de contact marketing malgré les limitations des cookies
• Poursuite de la collaboration avec 85% de partenaires publicitaires grâce au partage de données en toute confidentialité
• Amélioration de la précision de l'attribution 28% par rapport aux approches précédentes basées sur les cookies

4. Intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique

L’intelligence artificielle est devenue essentielle pour l’attribution dans des environnements aux capacités de suivi limitées, aidant à identifier des modèles et à faire des prédictions avec des données incomplètes.

Capacités d'attribution basées sur l'IA

• Reconnaissance de formes:Identifier les modèles de conversion à partir de signaux limités
• Modélisation prédictive:Prévision des résultats probables avec une visibilité partielle du parcours
• Détection d'anomalies:Identification automatique des problèmes de données d'attribution
• Traitement du langage naturel: Extraire des informations à partir de commentaires clients non structurés

Approches de mise en œuvre

Pour les entreprises B2B, ces approches d’IA peuvent être particulièrement utiles pour répondre aux besoins défis uniques d'attribution B2B comme les cycles de vente longs et les multiples décideurs.

Exemple de cas : Attribution basée sur l'IA d'une entreprise SaaS

Une entreprise SaaS en pleine croissance a mis en œuvre une attribution basée sur l'IA pour maintenir ses capacités de mesure malgré les limitations des cookies :

1. Modèles d'apprentissage automatique déployés formés sur des données historiques de parcours complet pour prédire l'impact des points de contact
2. Mise en œuvre d'une reconnaissance automatique des formes pour identifier les trajets partiels à forte valeur ajoutée
3. Création d'une modélisation d'audience synthétique pour étendre les connaissances au-delà des utilisateurs authentifiés
4. Développé une détection d'anomalies pour maintenir la qualité des données avec une disponibilité changeante du signal

Les résultats comprenaient :

• Couverture d'attribution maintenue pour 82% de conversions malgré une réduction de 70% des parcours traçables
• Augmentation des taux de conversion de 32% grâce aux informations d'optimisation basées sur l'IA
• Réduction du temps d'analyse des données de 65% grâce à la génération automatisée d'informations

Mise en œuvre d'un cadre d'attribution post-cookie

Compte tenu de ces stratégies, comment les organisations devraient-elles aborder la création de cadres d'attribution pour 2025 et au-delà ? Voici une approche pratique de mise en œuvre :

Phase 1 : Évaluation et fondation

Analyse de l'état actuel

• Audit d'attribution: Évaluer les capacités d'attribution actuelles et les dépendances aux cookies
• Évaluation de l'impact sur la vie privée: Identifier les zones de mesure vulnérables
• Inventaire des données: Catalogue des ressources de données propriétaires disponibles
• Alignement des parties prenantes:Assurer une compréhension partagée des défis et des opportunités

Planification stratégique

• définition de l'étoile du Nord: Établir l'état futur idéal pour l'attribution
• Analyse des écarts: Identifier les capacités spécifiques nécessitant une transformation
• Cadre de priorisation:Déterminer les défis à relever en premier
• Élaboration de la feuille de route: Créer un plan de mise en œuvre par étapes

Phase 2 : Fondation first-party

Amélioration de la collecte de données

• Suivi de la mise en œuvre: Améliorer la collecte de données de première partie
• Cadre de consentement: Mettre en œuvre une gestion robuste des autorisations
• Stratégie d'authentification: Développer une approche pour augmenter les expériences de connexion
• Migration côté serveur: Déplacer le suivi critique côté serveur, le cas échéant

Résolution d'identité

• Cadre d'identification client: Établir une approche pour une identité persistante
• Méthodologie multi-appareils: Mettre en œuvre des solutions pour la connexion des appareils
• Graphique d'identité:Créer ou exploiter des solutions de gestion des identités
• Règles de couture: Définir comment connecter les parcours utilisateurs fragmentés

Phase 3 : Mise en œuvre de la modélisation

Développement de modèles

• Sélection de l'approche de modélisation:Choisir des méthodologies appropriées en fonction des besoins de l'entreprise
• Préparation des données historiques: Assembler des données d'entraînement pour les modèles
• Développement/sélection d'algorithmes: Construire ou mettre en œuvre des algorithmes appropriés
• Validation du modèle:Établir l'exactitude grâce à des tests rétrospectifs et des expériences

Infrastructure technique

• Capacité de traitement:Assurer des ressources informatiques suffisantes
• Développement du pipeline de données: Créer des flux automatisés pour les entrées du modèle
• Architecture d'intégration:Connecter les modèles aux systèmes d'exécution marketing
• Cadre de gouvernance:Établir des contrôles pour la gestion des modèles

Phase 4 : Habilitation organisationnelle

Développement des capacités de l'équipe

• Évaluation des compétences: Identifier les lacunes en matière de capacités liées à l'attribution
• Programme de formation: Développer l'éducation des principales parties prenantes
• Centre d'excellence: Créer une expertise d'attribution dédiée
• Partenariats externes: Identifier le soutien nécessaire de l'agence ou du fournisseur

Intégration des processus

• Rapport de transition: Migrer des cadres de reporting basés sur les cookies vers de nouveaux cadres de reporting
• Intégration de la planification: Intégrer de nouvelles informations d'attribution dans la planification marketing
• Optimisation des flux de travail: Créer des processus pour une optimisation continue basée sur l'attribution
• Amélioration continue: Établir des boucles de rétroaction pour améliorer l'attribution

Calendrier de mise en œuvre

Étude de cas : Transformation de l'attribution post-cookie d'une marque grand public

Une grande marque d'électronique grand public a dû faire face à d'importants défis d'attribution avec la disparition des cookies et le renforcement des réglementations en matière de confidentialité. Sa mesure de marketing digital dépendant à 701 TP3T de cookies tiers, elle avait besoin d'une transformation complète.

Le défi

• 65% diminution des parcours utilisateurs traçables via les méthodes traditionnelles
• La couverture d'attribution passe de 85% à moins de 40% de conversions
• Les équipes de distribution prennent des décisions avec des données de plus en plus incomplètes
• Les partenaires médias fournissent des données de conversion incohérentes et souvent contradictoires

L'approche

La marque a mis en œuvre une transformation complète de l’attribution :

1. Transformation des données first-party

   • Expériences de site Web et d'application repensées pour augmenter le taux de connexion de 15% à 62%
   • Mise en œuvre du suivi côté serveur pour les événements critiques du parcours client
   • Programme d'échange de valeur créé offrant des avantages pour des expériences authentifiées
   • Déploiement d'une gestion améliorée du consentement avec des taux d'adhésion de 78%

2. Amélioration de la modélisation

   • Développé une modélisation de conversion utilisant l'apprentissage automatique pour combler les lacunes du parcours
   • Mise en œuvre d'une modélisation du mix média pour une allocation stratégique des canaux
   • Création d'un programme de tests d'incrémentalité pour valider les résultats d'attribution
   • Élaboration d'un cadre de mesure unifié combinant des méthodologies

3. Développement de l'infrastructure de confidentialité

   • Déploiement d'une technologie de salle blanche de données pour une collaboration entre partenaires respectueuse de la confidentialité des données
   • Mise en œuvre d'un cadre d'identité préservant la confidentialité à l'aide d'e-mails hachés
   • Création d'un entrepôt de données propriétaire avec des contrôles d'accès sophistiqués
   • Développer des capacités d'analyse de parcours anonymisées

4. Transformation organisationnelle

   • Formation d'une équipe d'attribution interfonctionnelle couvrant l'analyse, le marketing et l'informatique
   • Création d'un programme de formation complet sur les nouvelles approches de mesure
   • Développé des tableaux de bord de transition montrant à la fois les méthodologies héritées et nouvelles
   • Processus d'optimisation hebdomadaire établi à l'aide de nouvelles informations d'attribution

Les résultats

Malgré la réduction spectaculaire du suivi basé sur les cookies, la marque a réussi à :

• Maintien de la couverture d'attribution pour 85% de conversions grâce à des approches combinées
• Amélioration de l'efficacité marketing par 24% grâce à une allocation budgétaire améliorée
• Augmentation du retour sur investissement publicitaire de 31% grâce à une meilleure optimisation
• Réduction des conflits de reporting entre les canaux grâce à l'établissement d'un cadre de mesure fiable

Plus important encore, alors que les concurrents ont lutté contre la disparition de leurs capacités d’attribution, la marque a établi un avantage concurrentiel grâce à une mesure supérieure qui continuera à offrir de la valeur à mesure que les changements en matière de confidentialité s’accélèrent.

Point de vue d'expert : l'avenir de l'attribution

Les experts du secteur d'Attrisight et d'autres organisations de premier plan ont partagé leurs points de vue sur l'orientation de l'attribution à l'ère post-cookie :

Adopter de multiples méthodologies

« L'avenir de l'attribution ne consiste pas à trouver un substitut unique aux cookies, mais à combiner plusieurs méthodologies pour obtenir une vision complète », explique Sarah Johnson, directrice de l'analyse chez Attrisight. « Les organisations les plus performantes combinent, lorsque cela est possible, l'attribution au niveau des personnes avec la modélisation agrégée, les expériences et les analyses avancées. Cette approche unifiée fournit des informations plus fiables que les mesures basées sur les cookies. »

De la mesure individuelle à la mesure de cohorte

« Nous assistons à une évolution fondamentale, passant du suivi individuel à l'analyse par cohorte », note Michael Chen, vice-président de la science des données au sein d'un cabinet d'analyse marketing de premier plan. « Cela correspond mieux au fonctionnement du marketing : nous n'optimisons pas les données pour les individus, mais pour des segments d'audience. L'essentiel est de développer des méthodes sophistiquées pour analyser ces cohortes sans compromettre la confidentialité. »

La vie privée comme opportunité et non comme obstacle

« Les marketeurs visionnaires voient dans les changements en matière de confidentialité une opportunité de renforcer la confiance des clients tout en améliorant les mesures », observe Emily Rodriguez, responsable de la confidentialité dans une agence média internationale. « En faisant preuve de transparence sur la collecte de données et en créant de véritables échanges de valeur, les marques peuvent améliorer la qualité et la couverture de leurs données first party, ce qui leur permet d'obtenir de meilleures informations d'attribution que les cookies tiers. »

La convergence de l'attribution et de l'expérience

« Le plus passionnant est de constater à quel point l'attribution est de plus en plus étroitement liée à l'expérience client », explique David Kalman, directeur de l'expérience client chez Attrisight. « En se concentrant sur les données first-party et le renforcement des relations clients, les entreprises acquièrent des connaissances en matière d'attribution qui contribuent concrètement à améliorer le parcours client, et non seulement à le mesurer. Cela crée un cercle vertueux où de meilleures expériences se traduisent par davantage de capacités de mesure, et inversement. »

FAQ

Quelle peut être la précision de l’attribution sans cookies ?

L'attribution peut rester très précise sans cookies grâce à des approches complémentaires. Les données first party fournissent des mesures précises au sein des canaux propriétaires. La modélisation avancée des conversions peut combler les lacunes avec une précision de 80-90% pour les points de contact non observés. Les tests d'incrémentalité permettent de valider les résultats du modèle. Alors que le suivi intersite universel diminue, la combinaison de parcours authentifiés, de modélisation statistique et d'expériences contrôlées fournit souvent des informations plus pertinentes que l'attribution basée sur les cookies, car elle se concentre sur l'impact incrémental plutôt que sur la simple corrélation.

Quels investissements technologiques sont les plus importants pour l’attribution post-cookie ?

Les investissements les plus critiques comprennent : (1) une infrastructure de suivi côté serveur qui réduit la dépendance aux mesures basées sur le navigateur ; (2) des plateformes de données clients qui unifient les données first party sur tous les points de contact ; (3) une technologie de salle blanche pour une collaboration respectueuse de la confidentialité ; (4) des capacités d'apprentissage automatique pour la modélisation des conversions et du mix média ; et (5) des plateformes d'expérimentation pour les tests d'incrémentalité. La priorité relative dépend de votre modèle économique : les entreprises de vente directe au consommateur bénéficient le plus de l'infrastructure de données first party, tandis que les marques vendant via des intermédiaires tirent davantage profit des capacités de modélisation et d'expérimentation.

Comment les équipes marketing doivent-elles s’adapter aux nouvelles réalités d’attribution ?

Les équipes marketing doivent se concentrer sur plusieurs adaptations : (1) Développer une maîtrise des données au-delà des indicateurs traditionnels pour comprendre les concepts de modélisation et leur signification statistique ; (2) Développer des capacités d'expérimentation qui valident les résultats d'attribution ; (3) Créer des flux de travail multicanaux qui décloisonnent les équipes auparavant distinctes ; (4) Mettre en œuvre des processus de planification utilisant plusieurs données de mesure plutôt qu'une seule source d'attribution ; et (5) Établir de nouveaux repères de performance qui tiennent compte des changements de méthodologie de mesure. Les équipes les plus performantes allient compréhension technique et culture du test-apprentissage.

Les identifiants universels remplaceront-ils les cookies pour l’attribution ?

Les identifiants universels tels qu'Unified ID 2.0, IdentityLink de LiveRamp et d'autres solutions similaires joueront un rôle important dans l'écosystème d'attribution, mais ne remplaceront pas totalement les cookies. Ces solutions offrent une valeur ajoutée aux utilisateurs authentifiés ayant consenti au suivi, mais couvrent généralement 30 à 50% de parcours numériques selon la mise en œuvre. Elles sont optimales dans le cadre d'une approche de mesure globale incluant également la modélisation des utilisateurs non authentifiés, des mesures agrégées et des techniques inférentielles. Les organisations doivent implémenter ces solutions tout en développant des capacités de mesure complémentaires.

Comment les entreprises peuvent-elles valider l’exactitude de l’attribution dans le monde post-cookie ?

La validation de l'attribution devient plus cruciale sans cookies et nécessite plusieurs approches : (1) des tests d'incrémentalité par le biais d'expériences contrôlées qui isolent l'impact marketing ; (2) des tests de résistance qui comparent les audiences exposées et non exposées ; (3) une modélisation du mix marketing menée en parallèle avec l'attribution multi-touch pour comparer les résultats ; (4) des tests rétrospectifs des modèles par rapport à des périodes historiques avec des données plus complètes ; et (5) une amélioration progressive où les modèles sont continuellement affinés à mesure que de nouvelles données sont disponibles. La référence absolue consiste à établir des résultats cohérents entre plusieurs méthodologies de mesure.

Conclusion

L'ère post-cookie marque une transformation fondamentale dans la mesure de l'efficacité marketing. Si les défis sont considérables, les organisations qui sauront s'adapter bénéficieront d'avantages concurrentiels substantiels grâce à des capacités décisionnelles supérieures.

Plusieurs principes clés émergent pour une attribution réussie en 2025 et au-delà :

1. Donner la priorité aux données first-party:L’établissement de relations directes avec les clients qui génèrent des données first-party précieuses crée la base d’une attribution efficace.

2. Adopter plusieurs méthodologies:Aucune approche unique ne remplace les cookies : une attribution réussie combine des techniques telles que l’attribution multi-touch, la modélisation du mix média et les tests d’incrémentalité pour créer une image complète.

3. Confidentialité dès la conception:Une attribution efficace nécessite désormais une réflexion axée sur la confidentialité, en considérant l’amélioration de la confidentialité comme un principe de conception fondamental plutôt que comme une contrainte.

4. Investir dans l'intelligence:Les capacités avancées de modélisation et d’IA sont passées du statut d’agréable à celui d’essentiel, offrant les moyens de tirer des enseignements de données incomplètes.

5. Mettre l'accent sur l'incrémentalité:Les informations d’attribution les plus précieuses se concentrent sur l’impact incrémentiel (ce qui change réellement les résultats) plutôt que de simplement attribuer le mérite des conversions observées.

Des organisations comme Attrisight sont à l’avant-garde de cette transition, en développant solutions d'attribution complètes qui intègrent les diverses méthodologies nécessaires à une mesure efficace dans ce nouveau contexte. En mettant en œuvre ces stratégies, les marketeurs avant-gardistes découvrent que l'attribution sans cookies peut fournir des informations plus pertinentes que les approches traditionnelles, permettant ainsi une compréhension plus précise des véritables moteurs de la performance marketing.

À mesure que nous avançons dans cette nouvelle ère, la distinction entre mesure et expérience client s'estompera. Les organisations qui prospéreront seront celles qui établiront de véritables échanges de valeur avec leurs clients, créant des expériences dignes d'être authentifiées, tout en développant des capacités d'analyse sophistiquées pour tirer du sens de parcours clients de plus en plus complexes.

La mort du cookie ne signifie pas la fin de l’attribution : elle marque le début d’une approche plus mature et plus précieuse pour comprendre l’efficacité du marketing.