1. Comprendre en détail la méthodologie d’attribution multi-touch pour Facebook

a) Définir précisément l’objectif de l’attribution multi-touch dans le contexte des campagnes Facebook

L’enjeu principal consiste à attribuer de manière précise la contribution de chaque point de contact à la conversion finale. Cela nécessite de définir un objectif clair : s’agit-il d’optimiser le coût par acquisition (CPA), d’accroître la valeur à vie (LTV), ou d’améliorer la répartition des budgets entre différents canaux et messages ? La compréhension fine de ces objectifs guide le choix des modèles d’attribution, leur configuration technique, et leur intégration avec les autres outils analytiques. Par exemple, pour une campagne de génération de leads en B2C, la focalisation sur la conversion immédiate peut orienter vers des modèles à forte pondération sur les premiers touchpoints, tandis qu’une stratégie axée sur la fidélisation nécessitera une modélisation plus sophistiquée et une approche longitudinale.

b) Analyser les modèles d’attribution existants : linéaire, déprécié, en position, personnalisé, et leur impact technique

Il est crucial d’intégrer une compréhension technique fine de chaque modèle :

• Modèle linéaire : répartit équitablement la valeur entre tous les touchpoints. Technique : nécessite la collecte d’un historique complet de l’ensemble des interactions et la normalisation de leur contribution.
• Modèle déprécié : privilégie le dernier ou le premier point de contact, avec des pondérations décroissantes. Technique : une simple attribution en fonction du positionnement dans la séquence, mais nécessite une gestion précise des timestamps.
• Modèle en position : donne plus de poids aux touchpoints en début ou fin de parcours. Technique : implémentation via des fonctions de pondération appliquées sur la séquence, souvent à l’aide de scripts Python ou R.
• Modèle personnalisé : combine diverses approches selon la stratégie spécifique. Technique : demande une configuration avancée avec des règles métier intégrées dans l’outil d’attribution, ou l’utilisation de modèles probabilistes.

L’impact technique de chaque modèle se traduit par la nécessité d’une collecte précise, de pipelines de traitement spécifiques, et d’une compatibilité avec les algorithmes utilisés pour la modélisation probabiliste ou machine learning.

c) Identifier les indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques à l’attribution multi-touch : conversion, engagement, CPA, LTV

Les KPI doivent être définis en fonction des modèles d’attribution et de la stratégie commerciale :

• Conversion : nombre de transactions ou d’actions finales validées.
• Engagement : interactions intermédiaires, temps passé, clics sur des contenus ou des offres.
• Coût par acquisition (CPA) : ratio entre le coût total de la campagne et le nombre de conversions attribuées.
• Valeur à vie (LTV) : estimation du revenu généré par un client sur toute la durée de sa relation avec la marque, calculée via des modèles de machine learning intégrant l’attribution multi-touch.

La mise en place d’un tableau de bord intégré, utilisant des outils comme Power BI ou Tableau, permet une visualisation en temps réel, facilitant la prise de décisions ajustées et la validation des modèles.

d) Étudier l’intégration entre Facebook Attribution et les autres outils analytiques (Google Analytics, CRM, plateformes de gestion de données)

L’intégration technique nécessite de :

1. Configurer des identifiants persistants : pour faire correspondre les utilisateurs à travers les plateformes, via des paramètres UTM, des cookies, ou des identifiants CRM.
2. Mettre en place des flux de données automatisés : utiliser des API pour synchroniser en temps réel ou en batch les données provenant de Facebook, Google Analytics, et du CRM, en respectant les normes GDPR.
3. Normaliser les données : créer un schéma de données commun, avec des timestamps précis, des identifiants uniques, et une catégorisation homogène des événements.

Attention : la cohérence des données est primordiale, toute incohérence peut fausser la modélisation et conduire à des attributions erronées. La mise en place d’un Data Lake ou d’un Data Warehouse (ex : Snowflake, BigQuery) facilite cette intégration et le traitement massif des données.

2. Mise en œuvre technique de l’attribution multi-touch avancée sur Facebook

a) Configuration précise des pixels Facebook et des événements personnalisés pour le suivi multi-touch

Une configuration avancée nécessite :

• Installation du pixel Facebook en mode avancé : insérer le code dans toutes les pages du site, avec des événements standard et personnalisés pour suivre chaque interaction clé (clic, scroll, ajout au panier, achat).
• Définition d’événements personnalisés : utiliser le gestionnaire d’événements pour créer des événements spécifiques, par exemple LeadFormSubmitted, VideoWatched, ou SubscriptionClicked.
• Configurer des paramètres UTM et des identifiants d’utilisateur : pour relier ces événements aux campagnes et segments précis.

Exemple pratique : ajouter dans le code du pixel Facebook une instruction pour capturer l’ID utilisateur ou l’email hashé lors d’un achat, puis transmettre ces données dans les événements pour une traçabilité renforcée.

b) Implémentation du SDK Facebook dans des environnements complexes

Pour des applications mobiles ou des sites multi-domaines :

• Applications mobiles : intégrer le SDK Facebook SDK dans le code natif (Android ou iOS), en utilisant des méthodes pour suivre les événements utilisateur, avec gestion précise des sessions et des identifiants persistants.
• Sites multi-domaines : mettre en place une gestion centralisée des cookies via des scripts de synchronisation, en utilisant la méthode FB.getAppEvents() pour relier les sessions entre domaines.

Astuce : utiliser des identifiants persistants côté client, stockés dans le stockage local ou dans des cookies, pour maintenir une cohérence de suivi même si l’utilisateur change de domaine ou d’application.

c) Utilisation des paramètres UTM et des identifiants persistants pour une traçabilité fine des interactions

Voici la démarche précise :

1. Configurer des paramètres UTM : pour chaque lien de campagne, avec utm_source, utm_medium, utm_campaign, et éventuellement utm_content.
2. Capturer ces paramètres dans la page : via des scripts JavaScript, en utilisant URLSearchParams ou des bibliothèques comme qs.
3. Stocker ces paramètres dans des cookies ou localStorage : avec une expiration adaptée (au moins la durée de la session ou de la campagne).
4. Intégrer ces identifiants dans les événements Facebook : en utilisant les paramètres custom_data lors de l’envoi d’événements ou dans la configuration du pixel.

Exemple : lors d’un clic sur une publicité, récupérer les UTM, les stocker, puis lors de l’événement d’achat, transmettre ces données pour garantir une attribution précise même si l’utilisateur navigue entre plusieurs pages.

d) Synchronisation des données CRM et autres sources pour enrichir la modélisation d’attribution

Étapes clés :

• Extraction régulière des données CRM : via API ou export automatisé, pour récupérer l’historique client, les interactions, et les transactions.
• Création d’un identifiant unique : pour relier chaque contact CRM aux événements trackés, par exemple un hash d’adresse email ou un ID client unique.
• Intégration dans une plateforme centrale : stocker l’ensemble des données dans un Data Warehouse, puis faire correspondre chaque interaction avec le profil client.
• Utilisation dans la modélisation : appliquer des techniques de machine learning pour pondérer les touchpoints en fonction du contexte et de la valeur client.

Attention à la conformité RGPD : toutes les opérations doivent respecter la réglementation européenne, avec notamment une gestion transparente du consentement.

e) Automatisation du flux de données : pipelines ETL, API Facebook Marketing, et intégration en temps réel

Procédé détaillé :

• Conception d’un pipeline ETL : extraction quotidienne des logs via API Facebook et autres sources, transformation en format normalisé, puis chargement dans un Data Warehouse.
• Utilisation des API Facebook Marketing : pour récupérer les données de performance, les coûts, et les événements de conversion en temps réel ou à fréquence horaire.
• Intégration en temps réel : utiliser des outils comme Apache Kafka ou Google Dataflow pour traiter les flux entrants, appliquer des règles d’attribution, et alimenter un tableau de bord dynamique.

Astuce : automatiser chaque étape avec des scripts Python, des outils ETL comme Talend ou Apache NiFi, et programmer des cron jobs ou des orchestrateurs comme Airflow pour assurer la continuité et la fiabilité.

3. Méthodes avancées d’attribution multi-touch : techniques et algorithmes

a) Application des modèles probabilistes : Markov, Shapley, et autres approches game theory

Les modèles probabilistes s’appuient sur la théorie des chaînes de Markov et la théorie des jeux :

• Modèle de Markov : calcule la probabilité qu’un utilisateur passe d’un touchpoint à un autre, puis détermine la contribution de chaque étape en utilisant la matrice de transition.
• Modèle de Shapley : répartit la valeur totale de la conversion en fonction de la contribution marginale de chaque touchpoint dans toutes les permutations possibles.
• Approches game theory : simulent des scénarios où chaque canal « joue » un rôle stratégique, permettant d’attribuer la part de chaque touchpoint de façon robuste.

Ces méthodes exigent une collecte exhaustive et précise des séquences utilisateur, ainsi que des calculs complexes, souvent réalisés via Python ou R, avec des bibliothèques spécialisées (ex : markov-chain ou Shapley value).

b) Mise en œuvre pratique de la méthode de Markov : calculs étape par étape, interprétation des résultats

Étapes techniques :

1. Extraction des chemins utilisateur : créer une base de données de parcours, par exemple : A → B → C → Conversion.
2. Construction de la matrice de transition : calculer la probabilité de passage d’un touchpoint à un autre à partir des fréquences observées.
3. Calcul de la contribution marginale : supprimer un touchpoint, recalculer la probabilité de conversion, puis déterminer l’impact de cette suppression sur le taux global.
4. Interprétation : les touchpoints dont la suppression entraîne une forte baisse du taux de conversion ont une contribution élevée, permettant de prioriser leur optimisation.

Exemple concret : dans une campagne de e-commerce à Paris, la suppression du premier contact via Facebook Ads réduit la conversion de 15 %, indiquant une contribution importante à la première étape du parcours.

c) Utilisation des modèles Shapley pour répartir la valeur entre touchpoints : algorithme, code Python ou R dédié

L’approche Shapley consiste à :

• Calculer la contribution marginale : pour chaque permutation de touchpoints, puis faire la moyenne sur toutes ces permutations.
• Implémentation : utiliser la bibliothèque shap en Python ou des packages R comme iml.

Exemple de code Python simplifié :

from shap import KernelExplainer
import numpy as np

def model_predict(data):
    # Fonction simulée pour la prédiction