Comment analyser le chiffre d’affaires par cohorte avec GA4 et BigQuery ?

L’analyse du chiffre d’affaires par cohorte avec GA4 et BigQuery permet de suivre l’évolution des revenus générés par des groupes clients acquis à des périodes précises. Cette méthode révèle des tendances invisibles aux métriques classiques et optimise la stratégie marketing en se basant sur des données concrètes.

3 principaux points à retenir.

• La cohorte analyse la performance client dans le temps en regroupant utilisateurs par date d’acquisition.
• BigQuery avec GA4 offre un SQL puissant pour exprimer et mesurer précisément les revenus mensuels par cohorte.
• La lecture des résultats en tableau croisé dynamique révèle les meilleurs canaux, campagnes et saisonnalités à exploiter.

Qu’est-ce que l’analyse par cohorte et pourquoi l’utiliser ?

L’analyse par cohorte, c’est un peu comme tenir un carnet de bord pour chaque groupe de clients qui a fait son entrée dans votre boutique à un moment précis. Imaginez : plutôt que d’englober tous vos clients dans un grand sac, vous les segmentez en équipes, souvent par mois d’acquisition, et vous les suivez dans leur parcours d’achat. C’est cette approche qui révèle les dynamiques cachées sous des chiffres globaux souvent équivoques.

Alors, qu’est-ce qu’une cohorte ? Simplement, c’est un ensemble de clients qui partagent une même « date de naissance» dans votre système – cela pourrait être le mois où ils ont fait leur premier achat. À partir de là, vous allez suivre leur comportement sur plusieurs mois. Contrairement aux classiques métriques telles que le chiffre d’affaires global ou le nombre de clients, l’analyse par cohorte développe une perspective longitudinal qui met en lumière les évolutions et les tendances. 

Dans le cadre de l’e-commerce, comprendre la valeur de la fidélité client à travers la LTV (lifetime value) devient un jeu d’enfant. Avec cette méthode, vous pouvez non seulement évaluer si les cohortes récentes sont plus rentables que les anciennes, mais aussi détecter les effets saisonniers qui influencent les comportements d’achat. Par exemple, vos clients de novembre, attirés par des promotions de Black Friday, ne se comporteront pas de la même manière que ceux acquis pendant l’été. À vous de saisir ces subtilités !

Les cas d’usage sont multiples :

• Évaluer l’efficacité d’une campagne marketing sur une période donnée.
• Identifier quelles stratégies d’engagement augmentent la rétention des clients.
• Prévoir les périodes de forte demande et ajuster les stocks en conséquence.

Des insights cruciaux pour un business qui veut non seulement survivre, mais prospérer. N’oubliez pas que le bon usage des données offertes par des outils comme GA4 peut transformer des excursions hasardeuses en véritables succès mesurables. Pour plonger encore plus profondément dans l’univers de l’analyse, consultez ceci.

Comment extraire les données GA4 avec BigQuery pour une analyse cohorte ?

Pour analyser le chiffre d’affaires par cohorte avec GA4 et BigQuery, il est crucial de mettre en place un pipeline SQL soigneusement structuré. Chaque étape de ce pipeline est essentielle pour tirer des insights pertinents sur le comportement des utilisateurs. Plongeons donc dans la création de ce pipeline, tout en mettant en lumière la logique métier derrière chaque Common Table Expression (CTE).

Identification du premier contact (first_touch)

La première étape consiste à identifier le premier contact de chaque utilisateur avec votre site. Cela se fait via la première CTE :

WITH first_touch AS (
  SELECT 
    user_pseudo_id,
    MIN(event_timestamp) AS first_event_ts,
    TIMESTAMP_MICROS(MIN(event_timestamp)) AS first_event_time,
    DATE(TIMESTAMP_MICROS(MIN(event_timestamp))) AS cohort_day
  FROM 
    `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
  GROUP BY 
    user_pseudo_id
),

Ici, nous prenons le user_pseudo_id et récupérons le timestamp de son premier événement. En utilisant MIN(), on s’assure de capturer la première interaction. La conversion en date permet d’attribuer une cohorte à chaque utilisateur, ce qui est le socle de notre analyse cohorte.

Extraction des événements d’achat (purchase_events)

La deuxième CTE est dédiée à l’extraction des événements d’achat, permettant de récupérer les transactions pertinentes :

purchase_events AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp) AS purchase_time,
    DATE(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp)) AS purchase_day,
    ecommerce.purchase_revenue AS revenue
  FROM
    `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_*`
  WHERE
    event_name = 'purchase'
),

Dans cette étape, nous filtrons les événements pour ne garder que ceux où event_name est défini comme ‘purchase’. Cela nous permet de créer une collection structurée d’informations sur chaque achat, essentielle pour notre analyse.

Jointure entre premiers touchers et achats (cohort_revenue)

Ensuite, il est temps de joindre ces données :

cohort_revenue AS (
  SELECT
    ft.user_pseudo_id,
    ft.cohort_day,
    EXTRACT(MONTH FROM ft.cohort_day) AS acquisition_month,
    EXTRACT(YEAR FROM ft.cohort_day) AS acquisition_year,
    pe.purchase_day,
    EXTRACT(MONTH FROM pe.purchase_day) - EXTRACT(MONTH FROM ft.cohort_day) + 
    12 * (EXTRACT(YEAR FROM pe.purchase_day) - EXTRACT(YEAR FROM ft.cohort_day)) AS months_after_acquisition,
    pe.revenue
  FROM
    first_touch ft
  JOIN
    purchase_events pe
  ON
    ft.user_pseudo_id = pe.user_pseudo_id
)

Cette CTE fusionne les données des premiers contacts avec celles des achats, ce qui nous permet de calculer les écarts de mois entre l’acquisition et les achats effectués par les utilisateurs.

Tout au long de ce processus, il est impératif de gérer correctement les timestamps microsecondes et de s’assurer que les conversions de dates sont cohérentes. Cela garantit que les analyses sont précises et exploitables. Les multiplications par 12 permettent de prendre en compte les variations de longueur des mois, ce qui est particulièrement pertinent dans notre analyse longitudinale.

En suivant rigoureusement ces étapes, on se donne les moyens de comprendre en profondeur la performance des différentes cohortes et leur contribution au chiffre d’affaires au fil du temps.

Comment interpréter les résultats pour ajuster votre stratégie e-commerce ?

Lorsque vous analysez le chiffre d’affaires par cohorte dans GA4 avec BigQuery, trois indicateurs clés émergent pour orienter votre stratégie e-commerce : le chiffre d’affaires total par cohorte et mois après acquisition, le nombre d’acheteurs actifs, et le revenu moyen par utilisateur. Ces données représentent une mine d’or pour les entreprises cherchant à optimiser leur rentabilité.

Un tableau croisé dynamique est essentiel pour visualiser ces résultats. Imaginez que vous ayez des lignes pour chaque cohorte et des colonnes pour chaque mois. Vous pourriez alors facilement identifier des tendances, par exemple, une cohorte qui augmente significativement son chiffre d’affaires au fil du temps par rapport à une autre qui stagne. Grâce à cette méthode, des gisements de valeur se révèlent, vous permettant de distinguer vos cohortes performantes de celles qui peinent à répondre aux attentes.

• Chiffre d’affaires total : Suivez les revenus générés par chaque cohorte sur plusieurs mois. Cela peut mettre en lumière des groupes de clients potentiellement lucratifs.
• Nombre d’acheteurs actifs : En surveillant ce chiffre, vous obtiendrez une idée de l’engagement des clients. Une cohorte avec beaucoup d’acheteurs actifs est souvent plus précieuse.
• Revenu moyen par utilisateur : En analysant cela, vous saurez si une cohorte produit un chiffre d’affaires conséquent de manière durable.

Pour aller plus loin, il est crucial de croiser ces analyses avec vos campagnes marketing. Par exemple, si vous avez dépensé une somme importante sur une campagne spécifique et que le chiffre d’affaires de la cohorte associée est décevant, peut-être que le message ou le timing n’étaient pas adaptés. N’oubliez pas de prendre en compte les effets saisonniers ; les périodes comme Black Friday ou Noël peuvent fausser les données avec des pics inattendus de ventes. Ainsi, une analyse prudente et contextualisée est primordiale pour éviter les pièges des fluctuations accidentelles.

Enfin, pour vraiment tirer parti de vos analyses, pensez à comparer des indicateurs standards avec vos résultats de cohorte. Un tableau synthèse pourrait illustrer clairement cela :

Avec cet ensemble de données, vous avez la base pour ajuster vos stratégies marketing et atteindre de nouveaux sommets ! N’hésitez pas à explorer d’avantage et à vous plonger dans des analyses plus poussées, comme vous pouvez le découvrir dans cet article complémentaire.

Comment tirer le meilleur parti de l’analyse cohorte GA4 pour booster votre revenu ?

L’analyse par cohorte avec GA4 et BigQuery offre une vision claire et actionnable sur l’évolution des clients acquis. En décomposant le revenu par groupes mensuels, vous découvrez quelles acquisition performent sur le long terme, et quelles stratégies méritent d’être répétées ou ajustées. Ce travail d’analyse approfondie, loin du bruit des métriques globales, permet d’optimiser efficacement votre budget marketing et la fidélisation, augmentant ainsi durablement votre chiffre d’affaires. Une démarche indispensable pour quiconque veut piloter son e-commerce avec précision et impact.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera cumule plus de dix ans d’expérience en Web Analytics et Data Engineering. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur renommé, il maîtrise les outils GA4, BigQuery et la gestion des données clients orientée résultat. Expert dans la structuration d’analyses complexes et automatisées, il accompagne les entreprises à exploiter pleinement la data pour optimiser leurs performances marketing et augmenter leur chiffre d’affaires.