Attribution marketing pour SaaS : comprendre d'où viennent vraiment vos clients

Vous dépensez 5 000 euros par mois en marketing. Vous avez 30 nouveaux clients. Mais savez-vous vraiment d'où ils viennent ? Pas "d'après Google Ads" ou "d'après Meta Ads" (qui s'attribuent généralement les mêmes conversions). D'où ils viennent réellement, dans un parcours qui peut inclure un post LinkedIn, une recherche Google, deux visites sur votre blog, un retargeting Meta, et un email avant de s'inscrire.

L'attribution marketing, c'est la capacité à relier vos dépenses marketing à vos revenus réels. En SaaS, c'est ce qui fait la différence entre une startup qui optimise à l'aveugle et une qui sait exactement où mettre chaque euro.

Pourquoi l'attribution est particulièrement complexe en SaaS

Le parcours d'achat en SaaS B2B n'est pas linéaire. Un prospect peut interagir avec votre marque 10 à 15 fois avant de s'inscrire. Et entre l'inscription et le paiement, il y a encore un cycle d'onboarding, d'évaluation, et parfois de validation interne.

Les cycles sont longs. Entre le premier contact et la conversion en client payant, il peut se passer 2 semaines, 2 mois, ou 6 mois. Les modèles d'attribution basés sur une fenêtre de 7 jours (le défaut de Meta) ou 30 jours (Google Ads) passent à côté d'une partie significative des conversions.

Les touchpoints sont multiples. Un client peut vous découvrir via un article de blog (SEO), revenir via un retargeting (Meta), s'inscrire après avoir vu un post LinkedIn, et convertir en payant après avoir reçu une séquence email. Quel canal a "généré" ce client ?

Le multi-device complique tout. Le même prospect peut voir votre ad sur mobile, visiter votre site sur desktop, et s'inscrire depuis son ordinateur de bureau. Sans un tracking robuste, ces trois sessions apparaissent comme trois personnes différentes.

Les walled gardens se battent pour le crédit. Google, Meta, et LinkedIn ont chacun leur propre système d'attribution, et chacun s'attribue généreusement les conversions. Si vous additionnez les conversions reportées par chaque plateforme, vous arrivez souvent à un total supérieur au nombre réel de clients. Ce n'est pas un bug, c'est du design.

Les modèles d'attribution : forces et limites

Il n'existe pas de modèle d'attribution parfait. Mais certains sont plus utiles que d'autres selon votre contexte.

Last click (dernier clic). Le canal qui reçoit le dernier clic avant la conversion prend 100% du crédit. C'est le modèle le plus simple et le plus répandu. Son avantage : il est facile à comprendre et à implémenter. Son défaut : il ignore tout ce qui se passe en amont. Le post LinkedIn qui a fait découvrir votre marque ne reçoit aucun crédit.

First click (premier clic). L'inverse : tout le crédit va au premier point de contact. Utile pour comprendre quels canaux génèrent de la découverte, mais ça ignore la conversion finale.

Linéaire. Chaque touchpoint reçoit un crédit égal. Si un client a eu 5 interactions avant de convertir, chacune reçoit 20% du crédit. Plus juste, mais ça traite un clic sur un display banner de la même manière qu'une démo commerciale.

Basé sur la position (ou en U). 40% du crédit au premier contact, 40% au dernier, et les 20% restants répartis entre les touchpoints intermédiaires. C'est le modèle qu'on recommande le plus souvent chez Connexion pour les SaaS B2B, parce qu'il valorise à la fois la découverte et la conversion.

Data-driven (basé sur les données). L'algorithme analyse vos données historiques pour attribuer le crédit en fonction de l'impact réel de chaque touchpoint. C'est le plus précis en théorie, mais il nécessite un volume de données important (plusieurs centaines de conversions par mois) pour être fiable. Pour la plupart des startups, c'est prématuré.

Ce que vous devez tracker (et comment)

Avant de choisir un modèle d'attribution, assurez-vous que vos données sont fiables. C'est la base, et c'est là que la majorité des SaaS échouent.

Les UTM parameters sur tout. Chaque lien que vous partagez en ads, en email, en organique, doit avoir des UTM. utm_source, utm_medium, utm_campaign au minimum. utm_content et utm_term pour un niveau de détail supplémentaire. Sans UTM, votre analytics ne sait pas d'où vient le trafic.

Le tracking des événements clés. En SaaS, il y a généralement 4 à 5 événements à tracker : la visite du site, l'inscription, l'activation (première action clé), la conversion en client payant, et l'upsell. Chaque événement doit être remontable dans vos outils analytics et vos plateformes publicitaires.

Le server-side tracking. Depuis iOS 14, le tracking côté navigateur est de moins en moins fiable. Le Conversions API de Meta, le Enhanced Conversions de Google, et le tracking server-side en général sont devenus indispensables pour remonter des données précises. On a un guide complet sur le server-side tracking si vous voulez approfondir ce sujet.

La connexion CRM. C'est le maillon qui manque à la plupart des startups. Vos plateformes publicitaires savent qu'un clic a eu lieu. Votre produit sait qu'un utilisateur est actif. Mais qui sait qu'un clic Google Ads sur le mot-clé "CRM pour PME" a généré un client qui paie 200 euros par mois depuis 8 mois ? Votre CRM, si vous l'avez correctement connecté.

La mise en place concrète

Voici le stack d'attribution qu'on déploie chez Connexion pour les SaaS en croissance.

Niveau 1 : le minimum viable (gratuit ou presque). Google Analytics 4 avec un tracking des événements configuré correctement. UTM sur tous vos liens. Les pixels/tags de vos plateformes publicitaires installés. C'est suffisant pour du last-click et du first-click basique.

Niveau 2 : l'attribution multi-touch (500 à 1 000 euros par mois). Un outil comme HubSpot (qui a un module d'attribution intégré), Segment (pour centraliser les données), ou Triple Whale/Dreamdata (spécialisés B2B). À ce niveau, vous pouvez voir le parcours complet de chaque client et appliquer différents modèles d'attribution.

Niveau 3 : l'attribution avancée (1 000 euros par mois et plus). Un setup avec un data warehouse (BigQuery, Snowflake), des données unifiées de toutes vos sources (ads, CRM, produit, email), et un outil de BI (Looker, Metabase) pour l'analyse. C'est le niveau où vous pouvez faire du data-driven attribution et des analyses de cohorte avancées.

Pour la plupart des startups SaaS sous 50k MRR, le niveau 2 est suffisant. Le niveau 1 est un strict minimum à mettre en place dès le premier jour.

Les pièges de l'attribution

Sur-attribuer aux canaux paid. Les plateformes publicitaires ont un intérêt évident à s'attribuer le maximum de conversions. Prenez toujours leurs chiffres avec un grain de sel et comparez avec vos données internes.

Ignorer les canaux non-trackables. Le bouche-à-oreille, les recommandations lors d'un dîner, un podcast écouté en voiture. Certaines conversions n'ont pas de touchpoint digital. Ajoutez un champ "Comment avez-vous entendu parler de nous ?" dans votre formulaire d'inscription. C'est basique, mais ça comble les trous de l'attribution digitale.

Confondre corrélation et causalité. Ce n'est pas parce qu'un utilisateur a vu une ad avant de s'inscrire que l'ad a causé l'inscription. Il avait peut-être déjà décidé de s'inscrire. Les tests d'incrémentalité (couper un canal pendant 2 semaines et mesurer l'impact réel sur les conversions) sont le seul moyen de vérifier la causalité.

Optimiser pour des métriques intermédiaires. Le nombre de leads, le coût par inscription, le taux de clic. Ce sont des indicateurs utiles, mais la seule métrique qui compte en fin de compte, c'est le revenu généré par euro dépensé. Si un canal a un coût par lead élevé mais un taux de conversion en client payant 3 fois supérieur, il peut être votre meilleur canal.

L'attribution comme outil de décision

L'attribution n'est pas un exercice académique. C'est un outil de prise de décision. Concrètement, voici les questions auxquelles un bon système d'attribution doit vous permettre de répondre.

Où dois-je mettre mon prochain euro ? En comparant le ROAS (return on ad spend) par canal jusqu'au revenu (pas juste jusqu'à l'inscription), vous savez quel canal mérite plus de budget et lequel en mérite moins.

Quels contenus génèrent des clients ? En traçant le parcours complet, vous pouvez identifier quels articles de blog, quelles landing pages, quels emails contribuent réellement à la conversion.

Quel est le vrai impact de mon branding ? Le contenu LinkedIn du fondateur, les apparitions podcast, les articles de presse. En analysant les parcours qui incluent ces touchpoints "top of funnel", vous pouvez quantifier leur contribution.

Mon CAC augmente-t-il parce que le canal sature ou parce que je cible mal ? En décomposant le CAC par segment, par mot-clé, par audience, vous identifiez la source du problème.

Par où commencer cette semaine

Si vous n'avez rien en place, voici les 4 actions à réaliser dans l'ordre.

Premièrement, mettez des UTM sur tous vos liens publicitaires et email. Créez un template de nommage UTM et appliquez-le à toutes vos campagnes.

Deuxièmement, configurez le suivi des événements clés dans Google Analytics 4. Inscription, activation, achat. Chaque étape doit remonter comme un événement distinct.

Troisièmement, installez le Conversions API de Meta et le Enhanced Conversions de Google si vous utilisez ces plateformes. Le tracking côté serveur n'est plus optionnel.

Quatrièmement, ajoutez un champ "Comment avez-vous entendu parler de nous ?" à votre formulaire d'inscription. C'est 5 minutes de travail pour des insights précieux.

Une fois ces bases en place, vous pouvez passer à un outil d'attribution plus avancé et commencer à prendre des décisions basées sur des données réelles, pas sur les rapports auto-congratulatoires de chaque plateforme.