Northbeam
Définition
Northbeam est une plateforme d'attribution multi-touch et d'analytics marketing conçue spécifiquement pour les marques DTC (Direct-to-Consumer) et e-commerce. Elle permet de mesurer la contribution réelle de chaque canal d'acquisition — paid social, search, email, SMS, influence, TV, podcasts — en s'affranchissant des limites des modèles natifs des plateformes (Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads), qui ont tendance à surestimer leurs propres performances.
Concrètement, Northbeam agrège les données first-party (checkout, CRM, backend), les signaux publicitaires et les données de click/view, puis applique des modèles d'attribution avancés (last-touch, first-touch, linéaire, position-based, time-decay, et surtout data-driven attribution) pour restituer une vision consolidée et neutre du parcours client.
L'outil est particulièrement prisé par les marques qui dépensent entre 50 K€ et 5 M€/mois en acquisition et qui ont besoin de arbitrer leurs budgets sans se fier aveuglément aux dashboards des régies.
Analogie
Imaginez que vous gérez une boutique de cosmétiques à Paris. Vous avez trois vendeurs :
- Meta vous dit : « J'ai vendu 100 produits ce mois-ci. »
- Google affirme : « Non, c'est moi, j'ai vendu 90 produits. »
- TikTok prétend : « Moi aussi, 80 produits. »
Additionnez : 270 ventes… pour 150 produits réellement vendus. Chaque vendeur s'attribue le mérite du client qui est passé devant les trois vitrines avant d'entrer.
Northbeam, c'est le manager de la boutique qui recoupe les tickets de caisse, les passages en caisse, les emails de relance et les vues de vitrine pour dire : « Meta a initié 40 % des ventes, Google a converti 35 %, TikTok a surtout servi de découverte. » Résultat : vous savez où mettre votre prochain euro.
Formule
Northbeam ne publie pas une formule unique, mais son modèle repose sur une attribution pondérée par le temps et le rôle :
Contribution_canal = Σ (Crédit_touchpoint × Valeur_conversion)
Où :
Crédit_touchpoint = f(position, temps, interaction, données first-party)
Exemple simplifié sur un parcours à 3 touchpoints :
| Touchpoint | Position | Temps avant conversion | Crédit Northbeam (data-driven) |
|---|---|---|---|
| Meta (vue) | 1er | 7 jours | 15 % |
| Google (clic) | 2e | 2 jours | 35 % |
| Email (clic) | 3e | 4 heures | 50 % |
Valeur de conversion = 120 € (panier moyen).
Contribution_Meta = 0,15 × 120 € = 18 € Contribution_Google = 0,35 × 120 € = 42 € Contribution_Email = 0,50 × 120 € = 60 €
Northbeam calcule ceci à l'échelle du compte, en intégrant des signaux comme le new vs returning customer, la marge produit, et le LTV prédictif.
Tableau comparatif
| Critère | Northbeam | Attribution native (Meta/Google) | Triple Whale | Rockerbox |
|---|---|---|---|---|
| Modèle d'attribution | Data-driven + multi-touch | Last-touch / 7-day click | Multi-touch + MMM | Multi-touch + MMM |
| Données first-party | Oui (backend, CRM) | Partielles | Oui | Oui |
| Vue cross-canal | Complète | Silotée | Complète | Complète |
| MMM intégré | Oui (Northbeam MMM) | Non | Oui | Oui |
| Idéal pour | DTC 1–50 M€ CA | Toutes tailles | DTC 1–30 M€ CA | DTC 5–100 M€ CA |
| Prix indicatif | ~1 000–3 000 €/mois | Inclus | ~500–2 000 €/mois | ~2 000–5 000 €/mois |
| Temps de setup | 2–4 semaines | Immédiat | 1–2 semaines | 3–6 semaines |
Application concrète
Cas d'une marque DTC de compléments alimentaires (CA 8 M€/an, budget ads 150 K€/mois) :
1. Avant Northbeam : Meta revendique un ROAS de 3,2 ; Google un ROAS de 4,1. La marque sur-investit sur Meta.
2. Après Northbeam : le ROAS incrémental réel est de 1,8 sur Meta (beaucoup de retargeting sur des clients déjà acquis) et de 3,9 sur Google Search branded. Northbeam révèle aussi que 20 % du CA provient de clients revenus via email/SMS, non crédité aux régies.
3. Action : réallocation de 25 % du budget Meta vers Google non-branded + email. Résultat : +18 % de CA à budget constant en 60 jours, et CAC réduit de 22 %.
Autres usages :
- Scénarios budgétaires : simuler l'impact d'une hausse de 30 % sur TikTok.
- Détection de sur-attribution : identifier les campagnes qui cannibalisent l'organique.
- Reporting board : dashboards consolidés pour investisseurs et direction.
Erreurs fréquentes
1. Croire que Northbeam est une baguette magique : sans données first-party propres (pixel, CAPI, backend), les modèles restent approximatifs.
2. Comparer directement Northbeam et Meta Ads : les chiffres ne matcheront jamais. Northbeam mesure l'incrémentalité, Meta mesure l'attribution déclarée.
3. Négliger la fenêtre d'attribution : une fenêtre trop courte sous-estime le haut de funnel (TV, influence, podcasts).
4. Oublier la marge : un ROAS élevé sur un produit à faible marge peut être moins rentable qu'un ROAS modéré sur un produit à forte marge. Northbeam permet d'intégrer la marge, encore faut-il la configurer.
5. Ne pas tester les modèles : le data-driven n'est pas toujours le meilleur. Sur des volumes faibles, un modèle position-based peut être plus stable.
6. Ignorer le MMM : Northbeam combine attribution et Marketing Mix Modeling. Se priver du MMM, c'est passer à côté des canaux non-trackables (TV, radio, sponsoring).
Termes liés
- Attribution multi-touch : répartition du crédit de conversion sur plusieurs points de contact.
- Incrémentalité : mesure de l'effet réel d'un canal par rapport à une situation sans ce canal.
- MMM (Marketing Mix Modeling) : modélisation statistique de la contribution des canaux, indépendante du tracking individuel.
- CAC (Coût d'Acquisition Client) : dépense marketing totale / nombre de nouveaux clients.
- ROAS incrémental : revenu généré par un canal / dépense sur ce canal, en ne comptant que l'effet net.
- First-party data : données collectées directement par la marque (site, CRM, checkout).
- Triple Whale : concurrent direct, orienté e-commerce Shopify.
- Rockerbox : concurrent, fort sur le mid-market et les marketplaces.