MTA a UMM
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De la MTA à l’UMM : la tribune de notre CEO dans Media Leader

Laurent Simonin, CEO et co-fondateur de Smart Traffik, signe une tribune dans Media Leader, l’une des sources d’information de référence du secteur des médias et de la publicité, sur le MTA et l’UMM. Le sujet de cette tribune : pourquoi l’attribution multi-touch (MTA), souvent présentée comme l’aboutissement de la mesure publicitaire, n’est en réalité qu’un point de départ.

MTA : un progrès réel, mais une limite structurelle

La MTA mesure l’impact de chaque point de contact dans la conversion. Elle représente un vrai progrès face aux modèles last-click, encore très répandus. Pourtant, elle reste construite autour de la campagne, et non autour du mix marketing dans son ensemble. Chez Smart Traffik, la technologie oKube a toujours intégré le drive-to-store et les ventes physiques dans son périmètre de mesure. La plupart des modèles de MTA restent cantonnés au digital. Cette capacité à réconcilier l’online et l’offline a permis d’identifier une limite plus large : une vision par campagne ne suffit plus pour piloter un budget média omnicanal.

MTA et UMM : le problème n’est pas la donnée, c’est la mesure

Dans la tribune, Laurent Simonin cite une donnée Fevad. Plus de 40 % des achats en magasin seraient influencés par une interaction digitale préalable. Ce chiffre illustre un problème de fond : la plupart des outils continuent de traiter le online et le offline comme deux univers séparés. Cependant, les plateformes publicitaires se retrouvent alors à la fois support et juge de leurs propres performances.

L’UMM, une vision continue plutôt qu’une vision par campagne

C’est ici qu’intervient l’Unified Marketing Measurement (UMM). Là où la MTA mesure les points de contact en séquence, l’UMM croise les données du web, du CRM, du retail et du média. Elle les regroupe autour d’un graphe d’identités unifié. L’UMM y ajoute le Marketing Mix Modeling (MMM) pour capter les effets macroéconomiques et saisonniers. Pour cela, elle s’appuie aussi sur les données first-party pour rester fiable dans un environnement post-cookie.

Comme le résume Laurent Simonin dans la tribune : « La MTA nous a appris à lire chaque note de musique. L’UMM nous permet d’entendre la symphonie. »

De la MTA à l’UMM : mesurer pour décider, pas seulement pour justifier

La tribune se termine sur un changement de posture attendu par les directions marketing : produire des preuves de retour sur investissement réel, et plus seulement des chiffres de campagne. C’est l’ambition affichée pour la prochaine génération d’oKube. Elle s’organise autour de quatre piliers : une infrastructure big data temps réel, un moteur hybride IA et analyse causale, des visualisations avec recommandations automatisées, et une architecture conforme au RGPD.

Ce qu’il faut retenir

  • La MTA reste pertinente pour l’optimisation tactique en temps réel, mais elle raisonne par campagne.
  • L’UMM combine MTA, MMM et données first-party pour une vision continue et unifiée du mix marketing.
  • La réconciliation online/offline, déjà présente dans oKube, est ce qui a permis à Smart Traffik d’anticiper cette évolution.
  • L’enjeu pour les directions marketing : passer d’une mesure de justification à une mesure de décision.

Pour aller plus loin sur le modèle UMM, lire notre guide complet

La tribune complète de Laurent Simonin est disponible sur Media Leader : Lire la tribune

Foire aux questions

La MTA mesure l’impact de chaque point de contact digital dans le parcours de conversion, campagne par campagne. L’UMM va plus loin : elle croise les données web, CRM, retail et média autour d’un graphe d’identités unifié, y intègre le MMM pour les effets macro, et offre une vision continue du mix marketing — et non plus seulement par campagne.
La MTA reste cantonnée au digital et raisonne par campagne. Or, plus de 40 % des achats en magasin sont influencés par une interaction digitale préalable (source Fevad). Sans réconciliation online/offline, les décisions budgétaires reposent sur une vision partielle du parcours client.
L’UMM agrège les données issues du web, du CRM, du retail et des médias dans un graphe d’identités unifié. Cela permet de relier une interaction digitale (clic, visite de site) à un achat en magasin, et de mesurer l’impact réel de chaque levier sur l’ensemble du parcours d’achat.
Le Marketing Mix Modeling complète la MTA en captant les effets que celle-ci ne voit pas : saisonnalité, contexte macroéconomique, notoriété de marque. Intégré à l’UMM, il permet une lecture plus complète et plus fiable des performances, notamment pour les investissements dont l’effet est différé.
En intégrant le drive-to-store dans le périmètre de mesure — comme le fait la technologie oKube de Smart Traffik. En croisant les données digitales avec les données de vente physique via un graphe d’identités, il devient possible d’attribuer une part des ventes en magasin aux interactions digitales qui les ont précédées.

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