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Comment analyser les achats multi-produits avec GA4 pour booster le cross-sell ?

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L’analyse des paniers multi-produits dans GA4 révèle quels articles soutiennent les ventes croisées. Cette méthode identifie les produits complémentaires qui boostent le chiffre d’affaires et la satisfaction client, fondamental pour un e-commerce performant. Découvrez comment exploiter ces données stratégiques en SQL BigQuery.

3 principaux points à retenir.

  • Repérer les produits secondaires fréquents dans les paniers multi-produits améliore la stratégie cross-selling.
  • Utiliser GA4 couplé à BigQuery pour extraire et analyser ces tendances avec des requêtes SQL adaptées.
  • Adapter offres, promos et gestion de stock grâce aux relations produits identifiées, pour plus de pertinence commerciale.

Pourquoi analyser les achats multi-produits en e-commerce ?

Analyser les achats multi-produits, c’est comme déchiffrer le code secret de la satisfaction client. Quand un client rajoute un produit à son panier, il ne s’agit pas juste d’un coup de tête ; c’est un signal fort sur ce qu’il recherche vraiment. Ces achats en paire ou en groupe nous révèlent des dynamiques comportementales essentielles. Ainsi, comprendre ces relations produit est crucial pour optimiser le cross-selling, une stratégie où l’on propose des articles complémentaires qui améliorent l’expérience d’achat.

Imaginons un client qui achète une caméra. Rares sont ceux qui se contentent d’un seul appareil photo. En général, ils achètent également un objectif, une carte mémoire, voire un trépied. Ce qui pourrait sembler être des achats banals cache en réalité une opportunité inestimable pour augmenter le chiffre d’affaires. En identifiant ces « produits support », par exemple un trépied, vous vous assurez que votre client dispose de tout ce qu’il lui faut pour profiter pleinement de son nouvel achat. Ces articles ne sont peut-être pas des best-sellers, mais ils sont le ciment des paniers multi-produits.

La focalisation exclusive sur les best-sellers est une approche à double tranchant. Elle peut donner une vision déformée des préférences clients. Prenons un autre exemple : si une grande marque de cosmétiques ne regarde que ses lipsticks vedettes, elle risque de rater le coche des ventes de crèmes hydrantes souvent acquises en même temps. En négligeant ces relations produits, vous passez à côté de la satisfaction client, car un client comblé est un client fidèle – et celui-ci est propice à des achats répétés.

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Pour les e-commerçants, il est essentiel d’utiliser des outils comme GA4 afin de cartographier ces achats complexes et en tirer profit. En examinant les données saisies, on peut mettre en place des recommandations de produits raffinées, transformer des opportunités en succès commercial durable, et finalement construire une expérience client marquée par la cohérence et la satisfaction.

Pour aller plus loin sur le sujet, découvrez comment identifier les produits qui fidélisent vos clients avec GA4 ici.

Comment GA4 et BigQuery facilitent cette analyse ?

Google Analytics 4 (GA4) récolte une mine d’informations sur le comportement des clients lors de leurs interactions avec votre site e-commerce. Chaque clic, chaque ajout au panier est méticuleusement consigné. Cependant, pour extraire la véritable valeur de ces données, il est essentiel d’intégrer GA4 avec BigQuery, un outil qui déploie les capacités de GA4 en vous permettant d’exécuter des requêtes SQL détaillées sur vos données.

Dans GA4, les événements, tels que begin_checkout, sont stockés sous forme de tables, chacune contenant des colonnes pour des dates d’événements, des horodatages et des identifiants d’utilisateur. Mais tout cela peut sembler un peu abstrait à première vue. Qu’est-ce qui se cache derrière toutes ces lignes de chiffres ? C’est là qu’intervient BigQuery. Grâce à UNNEST, un opérateur SQL qui déplie les tableaux imbriqués, vous pouvez transformer ces informations en données exploitables.

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Imaginons que vous souhaitez savoir quels produits sont fréquemment achetés ensemble. Avec une simple requête SQL, vous pouvez plonger au cœur de vos données. Voici une version simplifiée de la requête qui permet d’identifier ces produits :


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;

Cette requête commence par créer une sous-requête, un CTE (Common Table Expression) qui se concentre spécifiquement sur les événements de début de paiement avec plusieurs articles dans le panier. En utilisant UNNEST, nous transformons chaque événement de commande avec plusieurs articles en plusieurs lignes, ce qui permet de mieux analyser les co-ocurrences entre les produits. L’agrégation finale compte le nombre d’occurrences de chaque produit dans les paniers multi-articles, vous donnant accès à des insights précieux.

ainsi, en combinant les puissances de GA4 et BigQuery, vous pouvez transformer l’éventail des données brutes en informations stratégiques qui font la différence entre un simple rapport et une analyse percutante. Pour explorer davantage comment ces outils peuvent faire évoluer votre stratégie d’analyse, visitez cet article.

Quels usages stratégiques pour les insights produits multi-achat ?

Analyser les achats multi-produits avec Google Analytics 4 (GA4) ne se contente pas de nous donner un aperçu des tendances d’achat, c’est une véritable boussole stratégique pour le commerce en ligne. Ces analyses orientent la création de bundles cohérents, permettant aux entreprises de proposer des combinaisons de produits qui résonnent avec les besoins des consommateurs.

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Imaginez une boutique de cosmétiques en ligne. En identifiant que le sérum de nuit est souvent acheté avec un gel nettoyant, on peut créer un pack contenant ces deux produits à un prix avantageux. Ce faisant, on transforme une simple vente en une expérience d’achat enrichissante pour le client. Les recommandations de produits issues de ces données offrent également une personnalisation plus poussée et pertinente, augmentant ainsi les chances de conversion.

Mais ce n’est pas tout. En ce qui concerne la gestion des stocks, comprendre les produits qui se vendent ensemble permet d’optimiser les niveaux d’inventaire. Si le produit B et le produit C agissent souvent comme des « produits d’accompagnement », il est crucial d’ajuster les commandes de manière à éviter les ruptures de stock lors des pics de ventes. Cela se traduit par une meilleure satisfaction client et moins d’opportunités de ventes ratées.

En matière de développement de produits, ces insights peuvent argumenter pour le lancement de nouveaux articles ou la modification de produits existants afin qu’ils s’harmonisent mieux avec les “héros” des ventes.

Pour exploiter pleinement ces synergies, les entreprises peuvent envisager des promotions croisées, où l’achat d’un produit déclenche une offre spéciale sur un autre produit très demandé. La manière de présenter ces recommandations sur le site doit également être repensée pour optimiser l’expérience utilisateur. Chaque visuel, chaque suggestion doit transpirer l’affinité entre les items.

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En somme, utiliser les insights issus des analyses multi-achat se traduit par des bénéfices tangibles dans plusieurs départements:

  • Marketing : Campagnes promotionnelles plus pertinentes et ciblées.
  • Merchandising : Création de bundles qui plaisent réellement aux clients.
  • Logistique : Gestion d’inventaire optimisée, réduisant les coûts opérationnels.

Adopter une approche basée sur ces insights, c’est s’assurer un avantage concurrentiel certain. Pour aller plus loin, n’hésitez pas à consulter des stratégies efficaces de cross-selling et d’upselling ici.

Comment adapter la requête et approfondir l’analyse ?



Pour analyser plus en profondeur les données d'achats multi-produits avec GA4, il est essentiel d'adapter la requête SQL initiale. Non seulement cela permet d'éclaircir les dynamiques d'achat, mais cela offre aussi l'opportunité de répondre à des questions plus spécifiques. Par exemple, imaginons que vous souhaitiez examiner les achats sur une période donnée, disons le dernier trimestre. Pour cela, il suffit de modifier la requête pour filtrer sur ce laps de temps :




WHERE e.event_date BETWEEN '2023-07-01' AND '2023-09-30'



Une autre dimension d'analyse consiste à segmenter par type de client. En ajoutant un filtre sur user_pseudo_id ou en intégrant des dimensions via Google Tag Manager (par exemple, "nouveaux clients" vs "clients récurrents"), vous pouvez mieux comprendre les comportements d’achat de différents groupes :



WHERE e.user_pseudo_id IN (SELECT DISTINCT user_pseudo_id FROM your_segment_table)



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Poussons l’analyse encore plus loin en intégrant des indices d’association comme le lift ou la confiance, souvent utilisés en marketing pour mesurer l’efficacité des cross-sells. On peut utiliser des outils comme pandas en Python ou dplyr en R pour effectuer ces calculs et enrichir la data analysis :



lift = (P(A et B) / (P(A) * P(B)))



Finalement, pour automatiser ce type de rapport, envisagez de mettre en place des workflows avec des outils comme Apache Airflow ou Tableau qui vous permettront d'avoir une vue permanente sur ces données. Vous pouvez aussi envisager d’utiliser Google Data Studio pour visualiser vos résultats en temps réel.


Pour une guidance plus complète sur l'optimisation des ventes, envisagez de lire cet article sur le cross-sell.




Comment transformer ces données en croissance réelle pour votre e-commerce ?


Extraire et analyser les paniers multi-produits avec GA4 et BigQuery donne accès à un trésor caché dans vos données : les produits « support » souvent achetés ensemble. Identifier ces associations permet d’ajuster votre marketing, améliorer la satisfaction client et mieux gérer vos stocks. En exploitant ces insights, vous passez du simple inventaire produit à une stratégie commerciale fine, centrée sur les comportements réels, et surtout génératrice de revenus additionnels. Le cross-selling devient alors une science maîtrisée, pas un coup de bluff.


FAQ






Qu’est-ce que l’analyse des achats multi-produits apporte concrètement ?





            Elle révèle quels produits sont achetés ensemble, permettant de créer des offres croisées pertinentes, d’optimiser les stocks et d’accroître le chiffre d’affaires par panier moyen plus élevé.
        








Pourquoi utiliser GA4 avec BigQuery pour cette analyse ?





            GA4 collecte les données transactionnelles mais les stocke sous forme imbriquée ; BigQuery avec SQL permet de décomposer et analyser ces données complexes efficacement.
        








Comment identifier les produits qui se vendent ensemble ?





            En filtrant les événements de début de commande avec au moins deux produits distincts, puis en comptant la fréquence d’apparition de chaque produit dans ces paniers multi-articles.
        








Peut-on personnaliser l’analyse selon les segments clients ?





            Oui, en adaptant les filtres SQL sur des données démographiques, de comportement ou sur des périodes spécifiques, pour affiner les insights et actions marketing.
        








Quels bénéfices réels attendre de cette démarche cross-selling ?





            Une meilleure adéquation entre l’offre produit et la demande client, une hausse du panier moyen, une fidélisation accrue et un pilotage plus précis des stocks et promotions.
        








 


 


A propos de l’auteur


Franck Scandolera, expert en Web Analytics et Data Engineering depuis plus de 10 ans, accompagne les e-commerces dans la valorisation concrète de leurs données via GA4, BigQuery et SQL. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il maîtrise la collecte, le traitement et l’automatisation des analyses clients, avec un focus affirmé sur la croissance via l’exploitation intelligente des données transactionnelles et cross-selling.
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