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Les enjeux de l'affiliation

Un canal Affiliation maitrisé est régie par 3 principes fondamentaux :

  • La répartition des affiliés en sous-programmes par catégories de trafic et objectifs
  • Des règles de commissionnement en cohérence avec la marge de l’entreprise et les types d’affiliés
  • Des outils d’analyse et de contrôle efficaces et automatisés

L’objectif principal est clair : générer plus de commandes à investissement égal ou inférieur

La répartition des affiliés en sous-programmes

En général, l’analyse de la performance de l’affiliation se fait à deux niveaux :

  • le programme dans sa globalité
  • la performance individuelle des affiliés

Si l’on devait faire un parallèle avec le SEA, cela reviendrait à faire :

  • une analyse de la source Google Adwords dans sa globalité (brand et retargeting inclus)
  • une analyse de la performance de chaque keyword

On se rend bien compte qu’il manque un niveau intermédiaire, celui de l’analyse par campagne. Il permet tout d’abord de distinguer les campagnes génériques, marque et retargeting. Mais il permet également de distinguer les campagnes par type de produit ou catégorie de produits.

Pour revenir à l’affiliation, il est donc nécessaire d’augmenter la granularité d’analyse d’un programme en le segmentant en plusieurs sous-programmes.

Le meilleur moyen pour cela revient à créer des sous-programmes par type d’affiliés : affinitaires, cashback, promo-codes, shopping guides, …

Il est primordial d’avoir la capacité de définir des KPIs pour chaque sous-programme, afin de pouvoir organiser les affiliés. Il est donc inutile d’aller dans une segmentation trop importante, qui créerait plus de confusion qu’elle n’apporterait de solutions.

Voici un exemple de définition d’objectifs et de KPIs pour une segmentation en 4 sous-programmes : Affinitaires, Cashback, Promo-codes et Shopping Guides.

a) Affinitaires

  • Objectif : initier des chemins de conversion
  • KPI : CPO First click < CPO Last click, nouvelles visites et nouveaux clients > 50%

b) Cashback

  • Objectif : finaliser les chemins de conversion
  • KPI : taux de conversion > 10%, taux de rebond < 30%

c) Promo-codes

  • Objectif : finaliser les chemins de conversion
  • KPI : taux de conversion > 10%, taux de rebond < 30%

d) Shopping Guides

  • Objectif : générer de la commande spontanée
  • KPI : CPO First click ≈ CPO Last click, taux de conversion ≈ Google shopping, nouvelles visites > 40%

La performance de chaque sous-programme sera alors analysée indépendamment des autres. Cela évitera de mettre au même niveau un affilié affinitaire précieux qui génère du contenu et se positionne en initiation de chemin de conversion et un affilié Promo-codes qui se positionne en fin de chemin de conversion.

Voyons désormais comment se servir des sous-programmes pour structurer ses règles de commissionnement.

Les règles de commissionnement

Il est possible d’utiliser de nombreux critères pour calculer la commission de ses affiliés. Voici les trois principaux critères :

  • par sous-programme : affinitaires, cashback, promo-codes, shopping guides
  • par type de client : nouveau client ou ancien client, B2C ou B2B
  • par catégorie de produits : produits à forte marge, à faible marge

Tout d’abord, les règles de commissionnement doivent être définies en fonction du sous-programme et du type d’affilié.

Ensuite, un travail d’ajustement est à effectuer pour introduire les catégories de produits, en fonction des marges associées et des objectifs de ventes de l’annonceur.

Par exemple, lors du lancement d’une nouvelle catégorie de produits, il est judicieux de monter les commissions spécifiques à cette catégorie afin d’en assurer la promotion.

Voici les indicateurs de commissionnement que nous suggérons pour les sous-programmes utilisés en exemples ci-dessus.

a) Affinitaires

  • commission « Elevée » pour un nouveau client
  • commission « Moyenne » pour un client existant

La commission élevée pour un nouveau client doit motiver l’affilié à envoyer du trafic « frais », ce qui passe par un renouvellement de son audience via un bon positionnement organique ou le développement de sa base de followers.

Les affiliés affinitaires sont souvent pénalisés par les modèles de déduplications au dernier clic. Il est important d’adopter une déduplication différente pour ce groupe d’affilié afin de rémunérer leur contribution à l’initiation de chemin de conversion.

Les mécaniques de rémunération au premier click sont peu courantes, mais une déduplication en post-click est un bon compromis, avec une durée cookie suffisamment importante, par exemple 15 jours.

La mise en place d’une déduplication Post-click est relativement simple, le contrôle en est plus complexe. Il est nécessaire d’utiliser un outil permettant de contrôler la bonne attribution des commissions.

b) Cashback

  • commission « Moyenne » et identique pour tous les clients

La commission reste la même quelque soit le critère afin d’éviter la multiplication des plaintes de clients sur le cashback qu’ils ont perçu. Il est parfois difficile pour un client d’accepter de toucher un cashback élevé lors de sa première commande puis moins élevé lors de sa deuxième commande, puisqu’il n’est plus considéré comme un nouveau client.

Et cela pourrait pousser le client à créer un compte à chaque commande, ce qui affecterait le suivi de la performance pour l’annonceur.

c) Promo-codes

  • commission « Moyenne » pour un nouveau client
  • commission « Basse » pour un client existant

A la différence du cashback, la valeur des commissions n’a pas d’influence sur le trafic ou la transformation des sites de promo-codes. Il est pertinent de faire des économies en maintenant des commissions relativement basses.

Nous recommandons de payer une commission deux fois inférieure à celle du cashback, puisque le cashback reverse près de la moitié de ses commissions à ses utilisateurs.

Enfin, nous préconisons de reporter l’économie réalisée sur les promo-codes proposés afin d’en augmenter l’attractivité et l’efficacité.

d) Shopping Guides

  • commission « Elevée » pour un nouveau client
  • commission « Moyenne » pour un client existant

A la différence des affiliés Affinitaires, les Shoppings Guides peuvent être dédupliqués au dernier clic, car ils ont un impact plus important que les Affinitaires en fin de parcours client. La rémunération élevée est un moyen de compenser l’absence de rémunération pour leur contribution à l’initiation de chemins de conversion.

Il est important de contrôler régulièrement que tous les affiliés d’un sous-programme respectent les KPIs définis. Si tel n’est pas le cas, ils doivent être déplacés dans le sous-programme qui leur correspond, ou être arrêtés. Il est à noter que certains affiliés n’hésitent pas à se positionner dans un sous-programme qui n’est pas le leur pour obtenir des commissions plus élevées.


L’analyse de la performance

Les annonceurs rencontrent souvent des difficultés pour analyser les indicateurs de performance de chaque affilié.

Leur outil analytique ne leur permet pas d’avoir ce niveau de granularité et ils se replient dans ce cas sur les outils d’analyse proposés par leurs fournisseurs de trafic.

Les plateformes d’affiliation utilisent les données qu’elles ont elles-mêmes collectées pour rémunérer les affiliés. Cela reste des third party data qui sont soumises à un taux d’erreurs plus ou moins important – en général à cause d’une mauvaise configuration de l’outil de gestion de tags de l’annonceur, ou de simples disfonctionnements du traqueur de la plateforme d’affiliation.

Ce commentaire est d’ailleurs valable pour tous les autres leviers de trafic (retargeting, SEA, SMA, …).

Il en va de même pour la bonne application de la déduplication (Post-click, Last click). Elle doit être contrôlée sur la base des first party data – celles collectées par l’annonceur via sa solution analytique.

Sinon il y aura toujours un décalage entre la performance identifiée par l’annonceur et celle communiquée par ses partenaires, quel que soit le levier.

Pour s’en rendre compte, il suffit de comparer le nombre de commandes associées à l’affiliation par sa solution analytique et celles identifiées par la plateforme d’affiliation sur la même période. Le différentiel est souvent supérieur à 10%.

Le contrôle de la fraude

Les annonceurs sont souvent impuissants face aux leviers de fraude techniques, tels que le cookie stuffing, les toolbars cachées et toute autre forme de fraude ou d’erreur dont le résultat est une attribution excessive des commandes à certains affiliés.

Il est également important de contrôler les trafics interdits (SEA marque, pop-under, click-under, …), certains affiliés n’hésitant pas à les utiliser.

Les plateformes d’affiliation revendiquent souvent une analyse anti-fraude des programmes des annonceurs. Il est cependant difficile d’être juge et partie. Dans ce contexte, un second regard est nécessaire. Et il semble évident qu’il doive s’appuyer sur des données First party – celles collectées par l’annonceur via sa solution analytique.

Une solution anti-fraude est nécessaire pour se prémunir contre ces abus. Il existe deux types d’outils de contrôle sur le trafic de l’affiliation selon sa destination :

  • Application mobile : les outils vont principalement cibler les faux téléchargements, le click dropping, les robots, la mauvaise attribution.
  • Site web (desktop ou mobile) : les outils vont principalement cibler le cookie stuffing, les toolbars cachées, le pop-under, le click-under et la mauvaise attribution.



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