Comment analyser les achats multi-produits pour optimiser le cross-selling ?

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Analyser les achats multi-produits en GA4 permet d’identifier les produits complémentaires qui boostent réellement les ventes croisées. Découvrez comment exploiter ces données pour créer des bundles efficaces et affiner la gestion des stocks.

3 principaux points à retenir.

  • Le cross-selling repose sur l’identification des produits fréquemment achetés ensemble.
  • L’analyse des données multi-items dans GA4 aide à révéler ces produits secondaires clés.
  • Cette approche optimise bundling, marketing et gestion de stock.

Pourquoi analyser les achats à plusieurs produits en e-commerce ?

L’analyse des paniers multi-produits ne se limite pas à une simple somme de ventes. Elle révèle des produits complémentaires souvent négligés, des bijoux cachés dans l’ombre des best-sellers. Imaginez-vous en train de parcourir les rapports de vente classiques, une liste bien ordonnée où Product X trône au sommet. Mais si l’on s’attarde sur les options moins évidentes, on découvre des alliés stratégiques qui boostent la satisfaction des clients et augmentent les marges bénéficiaires.

Les ‘produits de soutien’, ces acteurs secondaires, jouent un rôle crucial. Ils ne font pas forcément beaucoup de bruit en termes de ventes individuelles, mais leur présence dans le panier peut transformer une bonne expérience d’achat en une expérience exceptionnelle. Qui n’a jamais acheté un produit en se rendant compte qu’il manquait un accessoire essentiel ? Ces scénarios mettent en lumière l’importance de connaître son écosystème produit pour surfer sur les vagues de la demande client.

Prendre en compte ces éléments dans vos stratégies peut être déterminant. Plutôt que d’adopter une approche aveugle en se basant uniquement sur les ventes individuelles, plonger dans l’analyse multi-produits permet de créer des bundles naturels. Quoi de mieux que d’offrir un pack promotionnel regroupant le produit phare avec ses assistants ? Non seulement cela anticipe les besoins des consommateurs, mais cela réduit aussi le risque de ruptures de stock sur des produits clés. Imaginez le désastre si un complément très recherché n’est plus disponible au moment où le client est prêt à finaliser son achat !

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En fin de compte, négliger ces analyses peut conduire à une vision réductrice et finalement erronée du marché. Convaincus ? Pour aller plus loin avec vos stratégies de cross-selling, découvrez d’autres astuces sur ce site.

Comment utiliser GA4 et BigQuery pour détecter les produits complémentaires ?

Google Analytics 4 (GA4) révolutionne notre façon d’analyser l’e-commerce, et l’un de ses aspects les plus intéressants réside dans sa capacité à stocker les événements d’achat sous forme d’array. Imaginez que chaque événement d’achat soit comme une petite fête : au lieu d’avoir des invités isolés, vous avez des groupes qui se forment autour des produits. Chaque fois qu’un client achète plusieurs articles, GA4 les empile dans une structure de type tableau, ce qui rend l’analyse des comportements d’achat non seulement plus intuitive, mais aussi plus puissante.

C’est là qu’intervient BigQuery. Pourquoi cet outil est-il le roi du monde des données ? Grâce à sa capacité à traiter d’énormes volumes de données à la vitesse de la lumière. Pour notre analyse des achats multi-produits, BigQuery devient notre meilleur allié, car il nous permet d’interroger des ensembles de données massifs et de tirer des insights précieux. Passons en revue comment utiliser BigQuery pour mettre à jour nos connaissances sur les produits qui s’associent régulièrement dans les paniers.

Examinons maintenant chaque étape de la requête SQL fournie. Dans un premier temps, nous créons une Common Table Expression (CTE) nommée begin_checkout_multi, où nous sélectionnons les événements pertinents :

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
)
  • UNNEST: Cette fonction est absolument essentielle. Elle ‘déplie’ les structures de tableau, transformant les événements d’achat avec plusieurs articles en lignes distinctes, ce qui facilite l’analyse des articles qui se côtoient.
  • Filtrage des événements de début de checkout: Nous nous concentrons sur les événements où plusieurs produits sont présents, ce qui nous permet d’isoler les comportements d’achat multi-produits de ceux de clients qui ne prennent qu’un seul produit.
  • Agrégation: Grâce à ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name), nous reconstruisons les associations d’articles dans chaque panier, rendant l’analyse des comportements acheteurs justifiable.
  • Filtre HAVING: Crucial pour notre analyse, ce filtre vérifie que nous ne prenons en compte que les paniers contenant au moins deux articles.
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Si vous souhaitez examiner une catégorie spécifique de produits ou une période choisie, il vous suffit d’ajouter des clauses WHERE sur les colonnes d’intérêt. Par exemple, pour n’analyser qu’une catégorie, vous pourriez ajouter un filtre :

WHERE i.category = 'votre_catégorie'

Cela vous permet de focaliser votre exploration sur ce qui intéresse réellement votre clientèle. Vous pouvez consulter le lien pour explorer davantage les capacités remarquables de BigQuery en harmonie avec GA4.

Quels usages tirer de l’analyse multi-produits pour le business ?

Analyse des achats multi-produits, c’est comme déchiffrer un code secret et, dorénavant, ça devient essentiel pour dynamiser chaque aspect du business. Qu’est-ce que ça vous apporte concrètement ? Accrochez-vous, voici quelques bénéfices indéniables :

  • Marketing au petit oignon : Imaginez créer des recommandations personnalisées qui ne s’adressent pas juste au meilleur vendeur, mais aux véritables préférences clients. Cela transforme chaque interaction en opportunité de vente, assurant que les bons produits sont mis en avant au bon moment.
  • Gestion des stocks optimisée : Avec ces analyses, vous saurez exactement quels produits sont des « copains de panier ». Cela évite les ruptures de stock sur des produits connexes qui risqueraient de frustrer vos clients. Qui veut se retrouver à la caisse avec un produit et se rendre compte que son accompagnement est épuisé ? Personne !
  • Développement produit éclairé : Vous pourrez identifier les relations inattendues entre les produits. Parfois, vous découvrirez que la sauce barbecue se vend mieux avec des grillades que seul dans les rayons. Ces insights peuvent mener à des créations de nouveaux produits qui répondent véritablement aux besoins des clients.
  • Merchandising ciblé : Par exemple, vous pouvez concevoir des stratégies de bundle où la souris sans fil et le tapis de souris sont vendus ensemble. Vos clients apprécieront cette logique qui simplifie leur décision d’achat.

En gros, cette méthode d’analyse permet d’adopter une approche data-driven, évolutive, et surtout adaptable. Qui dit évolutive, dit aussi que vos stratégies marketing et de vente peuvent se régénérer à mesure que les goûts des clients changent. Vous vous adaptez aux segments clients et aux tendances d’achat en un clin d’œil. Résultat : un processus qui ne se fige jamais, mais qui évolue avec vos clients et le marché. Les données sont vos alliées, ne les sous-estimez pas !

Comment exploiter concrètement ces analyses pour booster votre chiffre d’affaires ?

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L’analyse des achats multi-produits en GA4 via BigQuery révèle des opportunités cross-selling souvent invisibles autrement. Identifier ces produits complémentaires aide à élaborer des offres et bundles cohérents, à mieux gérer les stocks et à affiner les campagnes marketing. Pour vous, c’est un levier puissant, pragmatique et éprouvé afin d’accroître la valeur moyenne du panier tout en améliorant la satisfaction client. Seul un regard rigoureux sur les données réelles clients garantit des décisions efficaces et durables.

FAQ

Pourquoi étudier les achats multi-produits plutôt que les ventes individuelles ?

Analyser les achats contenant plusieurs produits révèle les liens entre articles achetés ensemble, essentiels pour identifier les produits complémentaires et optimiser les stratégies de cross-selling, ce que ne montrent pas les rapports de ventes individuelles.

Comment GA4 et BigQuery facilitent-ils cette analyse ?

GA4 stocke les items sous forme de tableaux imbriqués dans les événements; BigQuery permet, via SQL, d’extraire, transformer et analyser facilement ces données volumineuses pour détecter les produits fréquemment achetés ensemble.

Comment ces analyses impactent-elles la gestion des stocks ?

Connaître les associations fréquentes entre produits permet d’adapter les approvisionnements afin d’éviter les ruptures sur les articles complémentaires, assurant ainsi la disponibilité des bundles qui maximisent les ventes.

Puis-je adapter cette analyse à des segments clients spécifiques ?

Oui, en modifiant les filtres dans la requête SQL pour cibler des segments, périodes ou catégories produits précis, vous pouvez affiner l’analyse pour des recommandations ou stratégies personnalisées.

Quels résultats attendre concrètement de cette approche ?

Vous obtiendrez une liste claire des produits secondaires clés, permettant de concevoir des bundles efficaces, d’améliorer le taux de conversion et la valeur moyenne du panier, tout en renforçant la satisfaction client.

 

 

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, expert en web analytics et data engineering, accompagne les entreprises dans l’exploitation avancée de GA4, BigQuery et outils associés. Formateur et consultant depuis plus de dix ans, il maîtrise la capture et l’analyse des données e-commerce pour transformer la complexité technique en leviers concrets de croissance business. Sa pédagogie pragmatique et son expérience terrain lissent la courbe d’apprentissage pour les équipes marketing, produit ou data.

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