Le dernier clic a une qualité qui explique sa longévité : il est indiscutable. Il désigne un coupable unique, mesurable, sur lequel tout le monde peut s’accorder. Il a aussi un défaut : il est faux.
Ce que le dernier clic ne voit pas
Un client lit un article, revient trois jours plus tard via une recherche de marque, hésite, reçoit un email, puis achète en cliquant sur une annonce sur son nom de marque. Le dernier clic attribue 100 % à cette annonce — celle qui a fait le moins de travail de toute la chaîne.
La conséquence est mécanique : on renforce le budget du canal de fin de parcours, on coupe celui du début, et six mois plus tard le volume global s’effondre sans qu’on comprenne pourquoi.
Les modèles alternatifs, et leurs limites
- Linéaire — répartit à parts égales. Simple, honnête, et un peu bête : tous les contacts ne se valent pas.
- Basé sur la position — 40 % au premier, 40 % au dernier, le reste au milieu. Arbitraire, mais moins mensonger.
- Data-driven — la répartition est calculée. Puissant, à condition d’avoir le volume, et opaque par construction.
Aucun modèle n’est vrai. Certains sont utiles. Le tout est de savoir lequel on regarde quand on décide.
Ce qu’on met en tête de chaque rapport
La seule preuve reste l’expérimentation
Quand la décision engage un budget significatif, aucun modèle d’attribution ne remplace un test d’incrémentalité : couper un canal sur une zone géographique, observer, comparer. C’est lent, c’est inconfortable, et c’est la seule méthode qui réponde à la vraie question — « que se passe-t-il si j’arrête ? ».