Repenser la mesure et l’attribution en marketing B2B
La mesure et l’attribution dans les organisations B2B sont des sujets complexes, non pas parce que nous manquons de données, mais parce que nous les abordons souvent sous le mauvais angle.
Bien souvent, les cadres de mesure sont construits autour de l’entonnoir : combien de leads avons-nous obtenus, combien sont devenus des MQL, combien d’ententes ont été conclues. Bien que cette approche semble logique, elle ne s’aligne pas toujours aux objectifs d’affaires plus larges. C’est un peu comme optimiser le nombre de kilomètres parcourus alors que le but est de gagner la course. Les leads sont utiles, mais ils ne racontent pas toute l’histoire.
L’un des problèmes sous-jacents est la déconnexion entre les objectifs marketing et ceux des ventes. Les équipes de ventes se concentrent sur les ententes, le pipeline et l’atteinte des quotas. Le marketing, lui, est souvent évalué sur le volume de leads ou des métriques d’engagement, qui ne sont pas toujours directement reliés aux revenus de manière significative. Cet écart crée des frictions et complique les conversations productives sur ce qui fonctionne réellement.
Une métrique plus unificatrice dont on parle de plus en plus est le revenu influencé par le marketing — l’idée que le marketing joue un rôle tout au long du parcours d’achat, et pas seulement au sommet de l’entonnoir. Cette mesure favorise une vision plus holistique et crée une responsabilité partagée entre le marketing et les ventes.
L’ancien modèle qui juge le marketing uniquement selon le nombre de leads générés semble de moins en moins efficace. Il simplifie à outrance un parcours d’achat devenu tout sauf linéaire. Heureusement, de nombreuses entreprises B2B s’en rendent compte et font évoluer leur approche en matière de mesure et d’attribution.
L’évolution se déploie généralement en quatre étapes de maturité de la mesure :
Étape 1 : De base
Défi : Les équipes marketing suivent des métriques simples sur les leads, mais sans lien clair avec le pipeline ou les revenus. Les ventes se sentent déconnectées des données rapportées par le marketing.
Solution : Mettre en place un suivi de base de la source des leads et commencer à relier les leads aux opportunités.
Exemple : Une équipe marketing utilisant Salesforce suit si un lead provient d’un webinaire, d’une pub payante ou d’un salon professionnel. Elle rapporte le volume mensuel de leads par source, mais ne relie pas ces données au pipeline ou aux affaires conclues.
Questions à se poser :
• Utilisez-vous « Source du lead » comme principal champ d’attribution ?
• Suivez-vous le volume de leads sans mesurer leur influence sur le pipeline ?
• Votre CRM peut-il relier la source d’un lead à une opportunité conclue ?
Étape 2 : Liée
Défi : Les spécialistes marketing commencent à associer leurs efforts au pipeline, mais l’attribution reste limitée aux modèles de premier contact ou de dernier contact. Il y a un certain lien avec les revenus, mais sans grande nuance.
Solution : Utiliser les modèles d’attribution intégrés et les rapports d’influence des campagnes pour mesurer l’impact des activités marketing sur les opportunités.
Exemple : Un utilisateur Salesforce active le modèle standard d’influence des campagnes pour suivre les campagnes associées aux opportunités via les rôles des contacts. On peut désormais démontrer qu’un webinaire récent a contribué à 15 opportunités, même s’il n’était pas la source initiale du lead.
Questions à se poser :
• Utilisez-vous l’attribution premier contact ou dernier contact dans votre CRM ?
• Les campagnes sont-elles suivies et liées aux opportunités via les rôles des contacts ?
• Pouvez-vous mesurer l’influence de campagnes précises sur le pipeline ?
Étape 3 : Avancée
Défi : Les modèles d’attribution premier et dernier contact ne reflètent pas le parcours complet de l’acheteur. Les points de contact marketing intermédiaires sont souvent ignorés ou sous-représentés.
Solution : Créer des modèles d’attribution personnalisés qui tiennent compte de multiples interactions et les pondèrent selon leur rôle dans l’entonnoir. Dépasser les rôles de contact pour inclure l’engagement anonyme ou indirect.
Exemple : Une entreprise développe un modèle d’attribution personnalisé qui attribue des pondérations différentes aux activités de sensibilisation initiales (ex. téléchargements de contenu), aux actions de milieu d’entonnoir (ex. webinaires produits) et aux interactions de fin de parcours (ex. événements de soutien aux ventes). Elle utilise ce modèle pour évaluer l’ensemble du parcours des affaires et optimiser les campagnes futures.
Questions à se poser :
• Croyez-vous que le premier/dernier contact manque des interactions clés ?
• Avez-vous construit des modèles personnalisés pour suivre l’engagement multi-touch ?
• Mesurez-vous l’influence du marketing au-delà des rôles de contact définis par le CRM ?
Étape 4 : Intelligente
Défi : Même avec des modèles d’attribution en place, les entreprises ont du mal à identifier ce qui génère réellement du ROI à grande échelle. Les données sont fragmentées entre les outils, et les informations sont plus réactives que proactives.
Solution : Analyser les données multi-plateformes à l’aide de l’apprentissage machine et de la modélisation statistique pour orienter les décisions budgétaires, la conception des campagnes et la répartition des médias.
Exemple : Une entreprise combine les données de son CRM, de l’analytique web, des plateformes publicitaires et de tiers dans un entrepôt de données. L’équipe analytique effectue des analyses par régression pour déterminer quels canaux offrent le meilleur ROI. Ces informations servent à ajuster les dépenses publicitaires et à renvoyer les signaux de conversion aux plateformes d’annonces via des API.
Questions à se poser :
• Combinez-vous les données de votre CRM, du web, des pubs et d’autres plateformes ?
• Utilisez-vous la modélisation prédictive ou l’apprentissage machine pour analyser la performance ?
• Automatisez-vous les informations ou l’activation selon les tendances de données ?
Cette progression ne dépend pas d’outils précis ; il s’agit de la façon dont les données sont utilisées pour prendre de meilleures décisions. Que vous commenciez tout juste à suivre la source des leads ou que vous déployiez des modèles prédictifs sur plusieurs systèmes, l’objectif reste le même : bâtir un cadre de mesure qui aide le marketing et les ventes à avancer dans la même direction.
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