Analyser les achats multi-produits avec GA4 et BigQuery révèle les produits « supports » qui enrichissent le panier client et génèrent des revenus secondaires. Découvrez des méthodes concrètes pour identifier ces alliés cachés et transformer vos stratégies comerciais.
3 principaux points à retenir.
- Analyser les paniers multi-produits permet d’identifier des produits complémentaires clés, invisibles dans les simples ventes unitaires.
- GA4 associé à BigQuery offre une puissance d’analyse scalable pour décortiquer la co-occurrence produit en SQL.
- Exploiter ces données optimise les bundles, améliore l’emailing, la gestion des stocks et le développement produit.
Pourquoi identifier les produits secondaires dans un panier client ?
Identifier les produits secondaires dans un panier client, c’est comme lire entre les lignes d’un roman : cela révèle des histoires cachées et des préparations inattendues. Ces produits dits « supports » ne sont pas toujours ceux que l’on met en avant dans les rapports de vente, mais ils sont cruciaux pour la satisfaction client et la maximisation des revenus. Allons donc au cœur de cette analyse.
Un produit secondaire est un article qui apparaît fréquemment aux côtés des principales ventes. Imaginez un client qui achète un smartphone flambant neuf. À première vue, seul le téléphone brille dans le rapport de vente. Mais regardez de plus près : ce même client pourrait opter pour une coque de protection ou des écouteurs sans fil. Ces articles, bien que moins convoités individuellement, apportent une réelle valeur ajoutée à l’expérience d’achat et à la perception du client.
Considérons un exemple inspirant du secteur e-commerce. Supposons un site de vente d’équipements de sport. Les chaussures de course peuvent être le produit phare, mais qu’en est-il des chaussettes de compression ? Bien que leurs ventes soient moindres, elles apparaissent souvent dans le même panier que les chaussures, surtout durant une période de promotion. En analysant ces données, le retailer pourrait comprendre que, lors de l’achat de chaussures, les clients recherchent aussi du confort et du soutien, révélant ainsi une opportunité de cross-selling. Au lieu de proposer des articles de sport aléatoires lors du paiement, le détaillant peut promouvoir des chaussettes adaptées et ainsi augmenter le montant du panier moyen.
L’importance de ces produits secondaires ne se limite pas seulement à améliorer l’expérience d’achat. Ils sont le pilier qui soutient des stratégies de vente croisées efficaces, évitant le chaos des suggestions hasardeuses. En appliquant cette connaissance, les entreprises peuvent prévoir les niveaux de stock de manière plus judicieuse, réduisant ainsi le risque d’erreurs coûteuses. Ne laissez pas au hasard la composition de vos paniers clients, exploitez ces données pour créer des offres pertinentes qui maximisent votre chiffre d’affaires. Pour enfiler votre stratégie de cross-selling dans le bon sens, consultez ce lien ici.
Comment exploiter GA4 et BigQuery pour trouver ces produits supports ?
GA4, allié à BigQuery, constitue un véritable bijou technologique pour l’analyse avancée des données transactionnelles. Pourquoi est-ce si crucial ? Parce que les volumes de données générés par les transactions en ligne peuvent être énormes, et cette combinaison est taillée pour gérer ce flot tout en extrayant des insights précieux.
La méthodologie pour comprendre ces achats multi-produits est à la fois simple et efficace. On commence par isoler les événements de début de commande, souvent appelés ‘begin_checkout’. Ces événements sont notre point de départ. Ensuite, on procède à un unnest de ces items – c’est-à-dire qu’on déplie le contenu des paniers pour chaque événement. Cela nous permet de voir quels produits accompagnent d’autres dans le même procès d’achat.
Une fois ces items dissociés, on regroupe les données par événement, de façon à cerner les combinaisons de produits qui apparaissent dans ces transactions. Et finalement, on calcule la fréquence de chaque produit dans les paniers multi-items pour repérer ceux qui sont régulièrement choisis comme compagnons d’achat.
WITH begin_checkout_multi AS (
SELECT
e.event_date,
e.event_timestamp,
e.user_pseudo_id,
ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name) AS item_names
FROM
`bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_202101*` AS e,
UNNEST(e.items) AS i
WHERE
e.event_name = 'begin_checkout'
GROUP BY
e.event_date,
e.event_timestamp,
e.user_pseudo_id
HAVING
COUNT(DISTINCT i.item_name) >= 2
)
SELECT
item,
COUNT(*) AS event_count
FROM
begin_checkout_multi,
UNNEST(item_names) AS item
GROUP BY
item
ORDER BY
event_count DESC
LIMIT 10;
Examinons cette requête ligne par ligne. On crée d’abord une Common Table Expression (CTE) nommée begin_checkout_multi, qui se concentre exclusivement sur les événements de checkout comportant plusieurs items. En utilisant UNNEST, on éclate les entrées de panier stockées sous format de tableau pour avoir une vue plus granularisée. Ensuite, on peut l’agréger avec ARRAY_AGG, ce qui nous donne une belle collection des items distincts de chaque événement. En appliquant des filtres pour ne garder que les événements pertinents, et en s’assurant que notre analyse se concentre sur les transactions à plusieurs items, on élabore une vision construite des comportements d’achat.
Cette approche technique est non seulement fiable, mais elle est également évolutive et adaptable à différents segments de clients et périodes. Par exemple, si une entreprise souhaite analyser la performance durant une saison spécifique, il suffit d’ajuster la plage de dates dans la requête. C’est ici la puissance de GA4 et BigQuery qui se révèle : la flexibilité et la profondeur de l’analyse, permettant ainsi de rester en phase avec les besoins d’une entreprise en constant évolution.
Quels usages concrets pour l’approche multi-item dans un e-commerce ?
Analyser les achats multi-produits n’est pas qu’un simple exercice théorique. Cela ouvre la porte à des applications business concrètes et puissantes pour booster le cross-selling dans votre e-commerce. Voici quelques exemples pratiques qui montrent comment transformer des données brutes en stratégies commerciales gagnantes.
- Création de bundles ultra-ciblés : Imaginez que votre analyse révèle que le smartphone X et son étui Y sont souvent achetés ensemble. Créer un bundle et le proposer à prix réduits ne sera pas qu’une simple promotion ; ce sera une recommandation alignée sur le comportement client. Des bundles bien conçus peuvent augmenter le panier moyen de 20% à 30%, selon les statistiques de l’industrie.
- Enveloppes promotionnelles et campagnes email : Si vous notez que les clients qui achètent des ampoules connectées sont également friands de prises intelligentes, pourquoi ne pas envoyer des emails ciblés suggérant ces paires de produits ? Une campagne éclairée peut certainement obtenir un taux d’ouverture de 20% supérieur à la moyenne, augmentant ainsi vos conversions.
- Gestion proactive des stocks : Grâce à votre analyse, disons que vous découvrez que les clients achètent souvent des stylos et des carnets ensemble. Cela vous permet de mieux coordonner votre stock, puisqu’il serait regrettable de manquer de carnets lorsque la demande pour des stylos est élevée. Une gestion des stocks affinée peut réduire les coûts de stockage de 15%, augmentant ainsi votre rentabilité.
- Développement produit plus agile : Peut-être avez-vous remarqué que les clients achètent souvent des produits de nettoyage avec des appareils électroménagers. Cela pourrait vous inspirer à créer un « kit de démarrage » pour les nouveaux appareils, transformant une tendance d’achat passagère en un véritable produit. Cela peut générer jusqu’à 25% de ventes additionnelles sur de nouveaux lancements.
Ces cas d’usage ne sont pas que des évidences ; ils sont ancrés dans la réalité client. En se basant sur des données d’achat réelles, plutôt que sur des suppositions, chaque équipe de votre entreprise – marketing, logistique, produit – peut maximiser son efficacité. Ne sous-estimez jamais la puissance des données : comme souvent cité, « sans données, on n’est qu’une opinion ». Pour approfondir le sujet de l’omnicanal, cet article pourrait vous intéresser.
| Secteur fonctionnel | Bénéfices attendus |
|---|---|
| Marketing | Taux d’engagement email accru |
| Logistique | Stock optimisé et coûts réduits |
| Produit | Lancements de produits plus ciblés |
Prêt à révéler les véritables alliés dans vos paniers grâce à GA4 et BigQuery ?
Analyser les achats multi-produits avec GA4 et BigQuery offre une vision claire des produits qui ne font pas que se vendre seuls, mais qui constituent le socle de vos ventes croisées. Cette démarche élimine le hasard dans les bundles, optimise le marketing et la gestion d’inventaire et soutient l’innovation produit. Pour vous, c’est la garantie d’une stratégie commerciale plus efficace, basée sur des données réelles et exploitables, sans gaspillage ni approximations. Alors, pourquoi continuer à passer à côté de ce trésor caché dans vos données ? Prenez le contrôle de votre écosystème produit dès aujourd’hui.
FAQ
Comment GA4 et BigQuery travaillent-ils ensemble pour l’analyse e-commerce ?
Pourquoi se concentrer sur les paniers avec plusieurs produits ?
Quels bénéfices marketing pour l’analyse des produits supports ?
Comment optimiser les stocks grâce à cette analyse ?
Peut-on adapter cette approche à des segments clients spécifiques ?
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, consultant expert et formateur indépendant en Web Analytics, Data Engineering et IA générative. Avec plus d’une décennie d’expérience, j’accompagne les entreprises dans la mise en place de stratégies data robustes et efficaces, notamment autour de GA4 et BigQuery. Responsable de l’agence webAnalyste et de l’organisme de formation Formations Analytics, je maîtrise la collecte, l’analyse et l’exploitation approfondie des données clients pour optimiser le commerce digital. Mon approche pragmatique et technique aide les équipes à transformer leurs données en leviers concrets de croissance et différenciation.
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