Analyser les paniers multi-produits avec GA4 révèle les produits compagnons qui génèrent des ventes secondaires. Découvrez comment exploiter ces données pour des stratégies de cross-selling efficaces et une meilleure gestion d’inventaire.
3 principaux points à retenir.
- Identifier les produits complémentaires grâce à l’analyse des paniers multi-produits augmente significativement les opportunités de cross-selling.
- Utiliser GA4 et BigQuery pour extraire et traiter ces données offre une vision fiable et évolutive du comportement client.
- Adapter marketing, stock et développement produit en fonction de ces insights optimise la satisfaction client et le chiffre d’affaires.
Pourquoi identifier les produits compagnons dans le e-commerce
Repérer les produits qui accompagnent régulièrement un achat principal est une stratégie souvent négligée, pourtant c’est là que se cachent des leviers puissants de croissance. Ces produits de soutien, comme des accessoires ou des compléments, ont un impact direct sur la satisfaction client. Imaginez un client qui achète un smartphone ; proposer une coque ou des écouteurs en même temps ne peut qu’améliorer son expérience d’achat et augmenter sa satisfaction. En effet, ces « compagnons » de produit influencent non seulement la perception de valeur, mais contribuent également à augmenter la valeur moyenne du panier.
Comme on dit à Brive, un bon plan de marquage vaut mieux qu’un bon reporting ! Si besoin, consultez moi - faites appel à un super consultant en tracking client et server side.
- Par exemple, prenez une entreprise de vente en ligne spécialisée dans le matériel de camping. Lorsqu’un client achète une tente, les données montrant que 75 % des acheteurs ont aussi pris un matelas ou une lampe peuvent orienter les offres promotionnelles. Cela crée une synergie qui optimise le parcours d’achat et encourage les clients à débourser un peu plus pour compléter leur équipement. Les rapports classiques de vente, qui se concentrent simplement sur les chiffres de vente isolés, peinent à déceler ces interactions et relations entre les produits.
La capacité à identifier ces produits compagnons permet également d’éviter des ruptures de stock sur des articles qui sont souvent achetés ensemble. En anticipant les ventes de ces produits de soutien, vous pouvez ajuster vos niveaux d’inventaire pour répondre à la demande de manière efficace. Cela signifie moins de clients frustrés face à un produit manquant qui pourrait les inciter à abandonner leur panier, et donc, davantage de conversions réussies.
Un autre point important est la personnalisation des campagnes marketing. En connaissant les habitudes d’achat, il devient possible de créer des recommandations de produits sur mesure qui résonnent réellement avec les clients, augmentant ainsi le taux d’engagement et de conversion. Vous pouvez découvrir d’autres moyens de renforcer ces stratégies sur ce lien.
En somme, la valeur ajoutée des produits compagnons est indéniable. En plaçant l’accent sur ces associations, vous ne vous contentez pas simplement d’augmenter vos chiffres ; vous devenez le partenaire qui comprend et anticipe les besoins de ses clients, vous vous positionnez comme un acteur incontournable de leur satisfaction.
Comment utiliser GA4 et BigQuery pour analyser les paniers multi-produits
Dans le monde du e-commerce, analyser les comportements d’achat multi-produits est un véritable graal. En utilisant Google Analytics 4 (GA4) en conjonction avec BigQuery, vous pouvez extraire des données précieuses sur les produits qui accompagnent souvent d’autres achats. Voici comment procéder.
La première étape consiste à créer une requête SQL qui cible les événements de type begin_checkout où les clients ajoutent plusieurs articles à leur panier. Grâce à cette technique, vous pourrez isoler les paniers contenant au moins deux produits. Voici un exemple de requête commentée :
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 SQL commence par créer une Common Table Expression (CTE) appelée begin_checkout_multi. Cette CTE se concentre uniquement sur les événements de checkout où plusieurs articles sont présents. En utilisant UNNEST, nous manipulons les arrays de produits pour les transformer en lignes distinctes, ce qui nous permet d’analyser les comportements d’achat multi-produits de manière plus fine.
Ensuite, nous utilisons la fonction ARRAY_AGG pour regrouper tous les noms d’articles distincts enregistrés dans les événements de checkout. Cela nous permet de visualiser clairement quels produits sont régulièrement sélectionnés ensemble. Avec le groupe filtré, le HAVING assure que seuls les checkouts comportant au moins deux produits sont pris en compte, une condition essentielle pour notre analyse de cross-selling.
GA4, associé à BigQuery, offre une puissance indéniable pour traiter des volumes de données considérables en quasi temps réel. Non seulement vous pouvez réaliser cette analyse à large échelle, mais vous pouvez aussi adapter la requête en fonction des spécificités de votre entreprise. Pour approfondir vos connaissances sur GA4 et BigQuery, consultez cet article ici.
Comment exploiter ces analyses pour transformer vos stratégies business
Les insights tirés de l’analyse des produits compagnons permettent de transformer votre approche commerciale de manière remarquable. Accrochez-vous, car nous allons plonger dans trois grands axes qui feront de votre stratégie de cross-selling un véritable succès.
- Créer des bundles cohérents: Plutôt que de grouper arbitrairement des bestsellers, utilisez les données pour former des ensembles de produits qui reflètent réellement les comportements d’achat des clients. Par exemple, si vos analyses révèlent que le Produit A est souvent acheté avec le Produit B et le Produit C, créer un bundle qui inclut ces trois articles peut améliorer considérablement l’expérience d’achat. Pensez à l’importance de cette création, elle doit résonner avec le client, lui donnant le sentiment d’avoir trouvé une offre sur mesure, alignée avec ses besoins.
- Affiner le marketing: Les insights d’achat permettent de concevoir des recommandations pertinentes et personnalisées, non seulement sur le site, mais aussi à travers des campagnes d’e-mailing. Imaginez envoyer un email à vos clients leur suggérant le Produit B après qu’ils aient acheté le Produit A, cela montre une compréhension fine de leurs désirs. Un marketing basé sur les comportements d’achat réels améliore l’engagement et booste les taux de conversion. Et n’oubliez pas que des recommandations basées sur les données sont plus convaincantes que de simples offres aléatoires.
- Optimiser la gestion des stocks: Une bonne connaissance des produits complémentaires permet de mieux gérer les niveaux de stock. Si vous savez que le Produit D est souvent acheté avec le Produit E, assurez-vous d’avoir toujours suffisamment de ces deux articles en stock. Éviter les ruptures sur des produits que vos clients cherchent à acheter ensemble diminue les abandonnements de panier et augmente les chances d’une vente réussie.
Voici un tableau synthétique des bénéfices concrets associés à chaque utilisation commerciale :
| Axe | Bénéfice Concret |
|---|---|
| Bundles Cohérents | Amélioration de l’expérience client et augmentation du panier moyen |
| Marketing Affiné | Meilleure réception des campagnes et augmentation du taux de conversion |
| Gestion des Stocks | Prévention des ruptures de stock et optimisation des ventes |
En résumé, la flexibilité offerte par ces analyses permet de s’adapter en permanence à un marché en constante évolution et aux besoins changeants de vos clients. Comme l’exprime la citation de philosophes du passé, « l’imprévisibilité est la seule constante dans la vie » ; donc, utiliser ces données pour anticiper et se réajuster est plus qu’une compétence, c’est une nécessité. Si vous souhaitez approfondir votre compréhension de ces enjeux, je vous invite à découvrir plus d’informations sur ce sujet fascinant.
Comment exploiter concrètement ces données pour faire décoller vos ventes ?
Analyser les paniers multi-produits avec GA4 offre une vision claire des produits « compagnons » qui boostent réellement votre chiffre d’affaires en cross-selling. Cette démarche va au-delà des simples classements de ventes, elle révèle les véritables dynamiques d’achat. En intégrant ces insights dans votre stratégie marketing, votre gestion d’inventaire et la conception des offres, vous améliorez la satisfaction client et la rentabilité. C’est un levier incontournable pour qui veut comprendre et anticiper les attentes de ses clients au-delà du produit phare.
FAQ
Qu’est-ce que l’analyse des paniers multi-produits apporte au cross-selling ?
Pourquoi utiliser GA4 et BigQuery pour cette analyse ?
Comment interpréter les produits les plus fréquents dans les paniers multi-produits ?
Quels bénéfices immédiats pour le business ?
Peut-on appliquer cette analyse à tous les secteurs e-commerce ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, expert en Web Analytics et Data Engineering, accompagne depuis plus de 10 ans des acteurs du e-commerce dans la mise en place de stratégies data-driven avec GA4 et BigQuery. Fondateur de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il maîtrise le tracking, l’analyse et l’automatisation no-code pour transformer la data en leviers business concrets. Basé à Brive-la-Gaillarde, il forme et conseille des équipes en France, Suisse et Belgique, avec un focus sur des solutions robustes et conformes RGPD, toujours orientées résultats mesurables.