Qui ?
Amaury Leconte (qui a notammeent dirigé l'innovation chez Teads, en photo) et Olivier Guillaume, (Auchan, Qapa) qui dirigent Quanti:
Quoi ?
Une nouvelle méthode, qui va au-delà du ROAS promu par les plateformes.
Comment ?
Dans nos colonnes, Laurent Butery de Lactalis a qualifié le ROAS de "vanity metrics", promu par les plateformes (voir ici) : en effet, ce critère privilégie l'attribution au dernier clic. Des acteurs comme profitmetrics ou Measured explorent ce nouveau champ. 
Profitmetrics a été conçu par un ancien e commerçant danois, qui explique sur le site ses déconvenues : "Facebook était notre plus grande source de trafic et nous étions comme des traders, investissant entre 1 300 et 2 000 € par jour. Facebook nous avait fait venir en Irlande pour mettre en valeur notre case Study. Mais la mesure de mes performances était fausse, même si nous avions un ROAS élevé. Nous appliquions un pourcentage du CA à la pub online, pour évaluer si elle était profitable. Une méthode que tous les E commerçants et les agences marketing appliquent encore. Mais ne prenions pas en compte que souvent, les produits ajoutés au ânier avaient une marge faible. Et nous ajoutions la livraison gratuite et des codes promotionnels. Nous faisions massivement de la publicité qui n'était pas rentable."
En France, Quanti: , lancé il y a un an, remet aussi en cause le ROAS. La société a séduit des clients comme Coyote, Le Printemps, Auchan ou Nocibé. Quanti a pu s'appuyer sur un mouvement de fonds, impulsé par la CNIL au nom du RGPD. En effet, la décision du régulateur en juin dernier (voir cet article), encourage les marques à reconsidérer leurs analytics, confiés massivement jusque- là à la personne qui leur vendait la publicité, Google.
"Cette remise en cause du leader de l’analytics par la CNIL a forcé les acteurs à mettre à plat la mesure de l’efficacité de l’acquisition" explique Amaury Leconte. "Le ROAS est un système qui, si tout fonctionne bien, explique comment, quand on dépense de l'argent sur les plateformes, on en gagne davantage. Mais cet indicateur ne dit rien des éventuelles corrections à mettre en place. Si j'ai un ROAS de 2,6, concrètement : je fais quoi ? Il est aussi déconnecté de la réalité du business." Le « profit » n’est pas accessible pour les plateformes Marketing, qui doivent se contenter du « Revenu » calculable. Le ROAS est utilisé par les plateformes pour automatiser les enchères, alors qu’elles ne connaissent rien des coûts fixes, des frais de paiement ou d'expédition des e-commerçants.
Sur l’efficacité publicitaire, le ROAS mesure davantage le rendement des campagnes que leur réelle contribution. D’où l’importance d’une approche incrémentale de l’attribution.
Les données sont puisées directement sur les plateformes, automatiquement, via des connecteurs. "On gagne du temps et de la précision". Dans un second temps, ces données Ad centric sont réconciliées avec les données site centric et les données back office. Souvent les agences ou les responsables d’acquisition le font manuellement, sur des tableurs, "Mais ça ne fonctionne pas bien, et faute de temps, la mesure de l'efficacité se fait souvent plateforme par plateforme, et non campagne par campagne. Nous utilisons un ID dynamique dans les paramètres UTM pour attribuer chaque conversion à une campagne." Le datamodel croise toutes les données disponibles et les met à disposition via une source unique.
La donnée disponible elle-même est questionnable : « la soumission au consentement conduit en moyenne à une baisse de 30% de sessions trackées, créant un écart entre le CA mesuré sur le site et via les ERP ». La confiance dans les KPIs s’en ressent.
Pour calculer le Return on ad spend réel, la marge sur ad spend ou la Lifetime value, on peut alors s'appuyer sur les données du CRM.
"Les coûts, les impressions, les clics et parfois les segments sont des données disponibles sur les plateformes publicitaires. Ces données non personnelles peuvent être réconciliées avec les données CRM pour calculer la majorité des Indicateurs de pilotage de l’acquisition. La gratuité et la facilité d’utilisation de Google Analytics a amené à penser que tout devait passer par l’analyse de la navigation, et donc sous consentement".
La méthode permet par exemple de prendre en compte les retours produit dans le calcul de la marge pour mesurer la rentabilité des campagnes, là où le tracking s’arrête au paiement du panier. Plus largement, elle autorise une approche à l’échelle du client et de la marge, et pas uniquement de la commande.
