Attribution omnicanale : application concrète

Une membre Beauty Insider ouvre l'application Sephora un mardi soir, essaie trois teintes de fond de teint dans Virtual Artist, n'achète rien. Le samedi, elle entre en boutique, passe un scan Color IQ, ressort avec un fond de teint, un démaquillant et un mascara, et donne en caisse le numéro de téléphone rattaché à son compte fidélité. Trois semaines plus tard, elle recommande le même fond de teint sur sephora.com.

Quel touch a provoqué le panier en boutique ? Dans un reporting basé sur les clics, aucun. La vente ne s'est jamais produite dans un navigateur, la session app et la transaction magasin vivent dans des systèmes différents, et rien ne les relie. La seule chose qui rend ce panier attribuable, c'est l'identifiant fidélité, donné spontanément en caisse contre des points. Sephora est le cas le plus net d'un retailer qui traite cet identifiant comme la colonne vertébrale de la mesure et non comme un champ de CRMCRMCustomer Relationship Management : logiciel et stratégie pour gérer et analyser les interactions clients tout au long de leur cycle de vie.Voir la définition complète → : cette leçon reste donc dessus. Ce que la jointure a produit, là où elle a cassé, et ce qui a changé une fois la réponse obtenue.

Beauty Insider, lancé en 2007 et qui compte aujourd'hui des dizaines de millions de membres en Amérique du Nord, fonctionne comme une colonne vertébrale d'identité pour une raison qui n'a pas grand-chose à voir avec la technologie. La structure par paliers (Insider, VIB, Rouge) donne aux clientes une raison de s'identifier à chaque transaction, y compris en espèces. Les points, les cadeaux d'anniversaire et le statut achètent quelque chose qu'aucun matching probabiliste ne peut produire : un lien déterministe entre la personne qui se tient dans le magasin et le profil derrière le login de l'application. Partez du profil persistant décrit dans la leçon de fondamentaux ; la question intéressante ici est de savoir quelle part du business ce profil couvre réellement.

Faites le calcul sur votre propre base avant de faire confiance au moindre output de modèle. Supposons que 80 % des transactions magasin portent un identifiant fidélité et que 55 % des sessions web et app soient loguées. La part des parcours où le touch digital et l'achat en magasin sont joints est de 0,80 × 0,55, soit environ 44 %. Moins de la moitié de vos conversions cross-canal sont visibles en tant que conversions cross-canal, et la moitié invisible n'est pas un échantillon aléatoire. Elle penche vers les primo-visiteuses, les acheteurs de cadeaux, les touristes, les gens qui paient en espèces et tous ceux qui refusent de donner un numéro de téléphone à une caissière avec une file d'attente derrière eux. Une pondération ne réparera pas un trou de cette forme. Conséquence pratique : le taux de capture d'identité par magasin, par crcrLe pourcentage de visiteurs ou de prospects qui réalisent une action attendue (achat, inscription, formulaire de contact), calculé en divisant les conversions par le nombre total d'opportunités.Voir la définition complète →éneau horaire et par vendeuse est une métrique marketing, et il plafonne tout ce que l'équipe analytics peut faire en aval. L'investissement de Sephora dans des fonctionnalités d'application conçues pour être utilisées dans le magasin (scan de teinte, consultation d'avis, solde de points) est en partie un investissement de mesure, puisque chaque ouverture de l'app en magasin est un lien confirmé de plus.

Deux modes de défaillance apparaissent vite, spécifiquement dans la beauté. Le premier, c'est le cadeau. Dans les semaines qui précèdent Noël, une large part des unités sortent du magasin comme présents, et le profil joint enregistre un parfum ou une palette sous l'identifiant de l'acheteuse comme si elle l'avait choisi pour elle-même. Les modèles de propension entraînés sur ces données recommandent les mauvais produits en janvier, et le taux de réachat, souvent utilisé pour vérifier la cohérence du modèle de crédit, s'effondre pour les cohortes du Q4 pour des raisons qui n'ont rien à voir avec le média. Le correctif est peu glorieux : taguer les SKU d'emballage cadeau, les tickets cadeaux et les utilisations de cartes cadeaux, et exclure ces paniers du jeu d'entraînement.

Le second est juridique. En août 2022, le procureur général de Californie a annoncé un accord à 1,2 million de dollars avec Sephora pour des violations du CCPA, dont le non-respect des signaux navigateur Global Privacy Control. Quels que soient les détails, la leçon pour l'attributionattributionUn framework qui attribue le crédit d'une conversion aux différents touchpoints y ayant contribué, afin de mesurer quels canaux et quelles interactions génèrent réellement des résultats.Voir la définition complète → est structurelle : un opt-out ne supprime pas seulement une ligne dans une table, il supprime une personne de la vue jointe, et les opt-out ne sont pas répartis uniformément selon l'âge, la géographie ou la dépense. Le panel identifié dérive mois après mois par rapport à la base client réelle, si bien que tout lift que vous y mesurez se généralise moins bien que le trimestre précédent. Quiconque construit une colonne vertébrale d'identité devrait passer en revue la propagation du consentement dans l'identity graph avec le juridique, pas avec l'agence média.

Un dernier piège : les conversions de visite en magasin remontées par les plateformes publicitaires sont modélisées à partir de panels de géolocalisation, alors qu'un scan fidélité en caisse est déterministe. Mettez les deux dans le même rapport et vous comptez deux fois la même sortie du samedi.

Ce que Sephora a fait de la réponse est la partie que la plupart des équipes sautent. Une fois que les ventes magasin peuvent être rattachées à des touches app et web, le constat est que l'application est un driver de trafic magasin, et ce constat est inutilisable si digital et magasins sont des business séparés avec des P&L séparés et des schémas de bonus séparés. Sephora s'est restructurée, en fusionnant ses équipes retail digital et physique dans une organisation omni-retail unique en 2015 et en montant un laboratoire d'innovation pour construire les fonctionnalités digitales en magasin. L'entreprise a répété que les clientes qui achètent sur les deux canaux valent environ deux fois une cliente magasin uniquement, un chiffre qui n'existe qu'une fois les identités jointes, et qui justifie ensuite de financer l'application sur le budget magasin plutôt que sur le budget ecommerce.

Deux effets de second ordre en découlent. Le personnel magasin a désormais une raison commerciale de pousser l'adoption de l'application en caisse, ce qui augmente le taux de capture, ce qui améliore la mesure, ce qui renforce l'argumentaire pour plus de digital en magasin. Et les canaux partenaires commencent à paraître coûteux d'une nouvelle manière : un achat réalisé dans un shop-in-shop Sephora at Kohl's passe par les caisses de Kohl's et les systèmes de Kohl's, donc à moins que l'accord partenaire ne renvoie des données transactionnelles identifiées, la colonne vertébrale d'identité s'arrête tout simplement à la porte de centaines de points de vente. L'expansion dans le retail partenaire est une décision de mesure autant qu'une décision de distribution.

Si vous menez ce chantier, voici la séquence qui fonctionne :

• Mesurez le taux de capture d'identité avant de toucher au modèle. Détaillez-le par magasin, par plage horaire et par moyen de paiement. Un modèle construit sur 44 % de couverturecouvertureLe nombre de personnes uniques exposées à votre message sur une période donnée. Contrairement aux impressions, le reach compte chaque personne une seule fois, quel que soit le nombre d'expositions.Voir la définition complète → jointe est une affirmation sur 44 % de votre business, et vous devriez l'écrire sur la slide.
• Publiez la couverture à côté de chaque résultat d'attribution, en permanence. Le chiffre bouge, et quand il baisse les réponses changent sans que personne ne touche à l'algorithme.
• Déplacez la ligne budgétaire des fonctionnalités digitales en magasin vers celui qui porte le chiffre d'affaires magasin. Si la mesure dit que l'application vend du fond de teint en boutique, le financement doit suivre, sinon l'analyse meurt dans un deck.
• Revoyez la jointure avec le juridique une fois par an : propagation des opt-out dans l'identity graph, durée de conservation des rapprochements POS-profil, et ce que vos contrats partenaires autorisent réellement.

Erreurs fréquentes qui tuent les résultats :

Appliquer votre fenêtre d'attribution ecommerce aux parcours magasin. Le shade matching, l'échantillonnage et un cycle de réapprovisionnement de 60 à 90 jours étirent l'intervalle entre le premier touch digital et l'achat physique bien au-delà des fenêtres posées par la leçon de fondamentaux, et une fenêtre choisie pour un réachat en ligne à deux jours va silencieusement tronquer la majeure partie de vos preuves magasin.

Traiter les transactions non identifiées comme du bruit. C'est une population, et une population distinctive. Sortez une semaine de paniers non rapprochés et comparez le panier moyen et le mix catégories avec l'ensemble rapproché ; s'ils diffèrent, et ils diffèreront, chaque conclusion tirée de l'ensemble rapproché doit être assortie d'une réserve.

Construire la jointure et laisser l'organisation en place. Le résultat d'une colonne vertébrale d'identité qui fonctionne, c'est du crédit qui passe du canal qui a conclu la vente au canal qui l'a lancée, ce qui veut dire que le chiffre de quelqu'un baisse. Sans une structure où le même dirigeant porte les deux, le constat est contesté plutôt qu'appliqué, et la jointure devient un exercice de reporting coûteux qui ne change aucun budget.