Acquisition & Attribution

Ziggy MCP analyse l’attribution de vos commandes pour comprendre d’ou viennent vos clients.

Questions types

“D’ou viennent nos nouveaux clients ?”

“Quel canal amene le plus de commandes ?”

“Quelle est notre couverture d’attribution ?”

Les breakdowns disponibles

L’attribution a plusieurs angles — choisissez le bon selon votre question.

Par modele d’attribution

“Attribution first-touch en mai ?” ou “Repartition last-touch vs first-touch en avril ?”

Deux modeles disponibles :

• first_touch (defaut) : le premier canal qui a amene le client sur le site. Repond a “D’ou viennent mes clients ?”
• last_touch : le dernier canal avant l’achat. Repond a “Qu’est-ce qui a declenche l’achat ?”

Utilise metric_get_attribution_breakdown.

Pas de modele lineaire

Le modele linear (credit reparti entre tous les touchpoints) n’est pas disponible — il necessite le tableau moments de Shopify, qui est en investigation (cf limites).

Par type de client

“Attribution des nouveaux clients en mai ?” ou “D’ou viennent les Returning ?”

Filtre sur le segment client :

• NC : nouveaux clients (premiere commande ever)
• Returning : clients recurrents
• all (defaut) : tout le monde

Combine avec first/last touch pour des questions comme “D’ou viennent nos nouveaux clients (first touch) en mai ?”

Par canal dans le temps

“Top canaux cette semaine ?” ou “Evolution des canaux par jour en mai ?”

metric_get_channel_breakdown donne les canaux sur une plage de dates avec granularite configurable :

• day : par jour (pour du suivi court terme)
• week (defaut) : par semaine
• month : par mois (pour du suivi tendance)

Il a un routage automatique (method: auto) : Shopify pour les donnees < 30j (0 lag), GA4 pour l’historique > 30j (enrichi).

Couverture d’attribution (diagnostic)

“Quelle couverture d’attribution en mars ?” ou “Pourquoi 72% d’unknown ?”

metric_get_attribution_coverage donne le % de commandes avec un canal identifie vs inconnu, reparti par source :

• shopify : canal identifie via Shopify (UTM, referrer, session)
• ga4 : canal identifie via GA4 (enrichissement analytics)
• unknown : aucune attribution possible

Attention aux taux d'unknown eleves

Si un chiffre d’attribution vous semble etrange (ex: 72% d‘“unknown”), demandez la couverture d’attribution — Claude vous expliquera d’ou vient le trou. C’est souvent lie a Shop Pay qui coupe les sessions ou a des UTMs manquants sur certaines campagnes.

Outils sous-jacents

Outil	Breakdown	Parametres cles
metric_get_attribution_breakdown	Par modele, par type client	period, model (first_touch/last_touch), customer_type (NC/Returning/all)
metric_get_channel_breakdown	Par canal dans le temps	date_from, date_to, method (auto/shopify/ga4), granularity (day/week/month)
metric_get_attribution_coverage	Diagnostic couverture	cohort_month
metric_get_new_customers	NC par canal	month, channel, include_breakdown

Pour les parametres detailles, consultez le catalogue complet.