Analyser les achats multi-produits révèle les articles secondaires qui accompagnent fréquemment les bestsellers, crucial pour optimiser le cross-selling. Découvrez comment GA4 et BigQuery permettent d’extraire ces données précieuses pour augmenter votre chiffre d’affaires efficacement.
3 principaux points à retenir.
- Identifier les produits supports : Ceux qui accompagnent régulièrement d’autres achats.
- Exploiter GA4 et BigQuery : Pour analyser les patterns d’achat multi-produits via SQL.
- Optimiser vos bundles et stocks : En s’appuyant sur les comportements réels des clients.
Pourquoi repérer les produits secondaires dans un panier multiple ?
Dans le monde impitoyable du e-commerce, où chaque centime compte, les produits secondaires se révèlent être de véritables trésors cachés. Ces articles, pourtant peu souvent en tête des palmarès de ventes, jouent un rôle crucial en tant que compléments dans les paniers multi-produits. Ils ne sont pas seulement là pour remplir l’espace ; ils créent une dynamique d’achat qui enrichit l’expérience client et peut transformer un simple haka en un festival de dépenses.
Alors, pourquoi mettre ces produits dans la lumière ? D’abord, parlons de la satisfaction client. Un client qui termine son achat avec un ensemble d’articles parfaitement assortis se sent plus comblé. Pensez à une commande de matériel de jardinage : la bêche, le terreau et… les gants de jardinage. Ce dernier pourrait ne jamais faire partie des produits les plus vendus, mais son absence pourrait créer une frustration, laissant le client se demander pourquoi il ne peut pas tout obtenir en une seule fois. Cela peut nuire à la fidélité, car un client insatisfait est bien plus susceptible de faire ses emplettes ailleurs la prochaine fois.
Ensuite, pensons à l’optimisation du chiffre d’affaires. Identifier ces produits secondaires ouvre des portes à des stratégies de cross-selling efficaces. Les marques peuvent concevoir des bundles qui, au lieu de se contenter d’enchaîner des best-sellers, associent logiquement ces héros méconnus avec des produits phares, stimulant ainsi un panier moyen en explosion. Par exemple, un client qui achète une caméra pourrait également être intéressé par une carte mémoire et un trépied – les ventes de ces produits secondaires pourraient exploser s’ils sont intelligemment proposés ensemble.
Aussi, en matière de gestion d’inventaire, en prenant conscience des associations fréquentes, les entreprises peuvent mieux anticiper les besoins des clients. Qui ne voudrait pas être prêt avec les stocks adéquats des produits que les clients achètent ensemble ? Cela aide non seulement à éviter les ruptures, mais également à optimiser l’espace de stockage en accordant la bonne importance à ces produits secondaires.
En fin de compte, mais tout aussi important, il est vital d’aller au-delà des simples chiffres de ventes pour exploiter ces synergies. Regarder avec un œil critique les choix des consommateurs et agir en conséquence peut révolutionner une entreprise. Pour approfondir le sujet du cross-selling et comprendre comment bien en tirer parti, consultez cet article fascinant ici.
Comment utiliser GA4 et BigQuery pour détecter ces produits supports ?
Pour déceler ces produits supports, l’association de GA4 avec BigQuery s’impose comme un atout indéniable. Cette combinaison permet d’explorer en profondeur les événements multi-items qui se précisent lors du lancement du checkout. Concentrons-nous sur la requête SQL fournie, qui est la clé de voûte de notre analyse afin de comprendre la structure de cette démarche méthodique.
Commençons par la construction du Common Table Expression (CTE), une première étape cruciale. La requête crée un CTE nommé begin_checkout_multi qui cible particulièrement les événements de checkout où plusieurs articles sont présents. Pour cela, on récupère la date de l’événement, l’horodatage, et l’identifiant pseudonyme de l’utilisateur. Ensuite, on utilise ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name) pour rassembler les noms des produits distincts en un tableau, ce qui permet d’étudier les associations de produits dans une même session.
Le véritable défi se cache dans la manipulation des arrays d’items. Grâce à UNNEST(e.items), on transforme les événements contenant plusieurs articles en plusieurs lignes, ce qui facilite le traitement des données. Cela crée une nouvelle dimension pour notre analyse, révélant les connexions entre les produits achetés simultanément.
Ensuite, le filtrage des paniers à plusieurs produits est abordé de manière rigoureuse. En appliquant le HAVING avec COUNT(DISTINCT i.item_name) >= 2, nous excluons les caddies ne contenant qu’un seul produit. Ce pas est fondamental, car il concentre notre regard sur les véritables opportunités de cross-selling.
Enfin, le décompte des items secondaires est réalisé en regroupant les produits et en comptant combien de fois chacun apparaît dans des transactions multi-items. On conclut avec les ORDER BY event_count DESC LIMIT 10, qui nous livre les dix produits supports les plus fréquents.
L’automatisation de ce traitement ouvre les portes à une analyse scalable et pertinente, offrant la flexibilité d’adapter les requêtes à différents contextes. Pour en savoir plus sur l’utilisation de BigQuery et GA4, n’hésitez pas à consulter cet article ici. Son approche vous permettra d’approfondir vos connaissances sur l’analyse des comportements d’achat et d’exploiter les données de manière plus efficace.
Que faire des résultats pour améliorer vos ventes ?
Les résultats d’analyse des achats multi-produits sont une véritable mine d’or pour concevoir des bundles produits qui résonnent avec les habitudes des clients. Au lieu de partir sur des supputations ou des intuitions, il est désormais possible de s’appuyer sur des données concrètes. Imaginez que vous êtes un restaurateur : vous ne serviriez pas un plat au hasard ! Une analyse similaire doit être appliquée dans l’e-commerce. En cherchant à créer des offre qui s’alignent sur les comportements d’achat, vous offrez une expérience d’achat qui semble naturelle. Les clients apprécieront des ensembles qui leur facilitent la vie, comme un set de jardinage qui inclut des gants, des graines et un arrosoir.
Ensuite, il est crucial d’adopter une gestion proactive des stocks pour ces produits supports. Souvent, un bon cross-selling se transforme en échec à cause de ruptures de stocks. Imaginez un client qui, enthousiaste à l’idée d’un bundle, ne peut pas acheter un des produits complémentaires parce qu’il est épuisé. Vous venez de perdre une vente et, avec elle, l’opportunité de ravir ce client. Chaque détail compte, et en comprenant ces relations produits, vous pourrez éviter ces faux pas.
Les applications en marketing ciblé sont également pertinentes. Pensez aux recommandations personnalisées qui, grâce aux données d’achat, peuvent proposer des produits souvent achetés en même temps. Un client qui achète un ordinateur portable pourrait apprécier une housse ou un disque dur externe à un bon prix. De même, imaginez des offres promotionnelles sur les produits complémentaires lors du passage à la caisse, incitant ainsi vos clients à ajouter ces fameux « helpers » à leur panier.
Voici un tableau synthétique des bénéfices clients et business selon l’usage de ces analyses :
- Bénéfices pour les clients :
- Expérience d’achat améliorée.
- Produits pertinents proposés, adaptés à leurs besoins.
- Amélioration de la satisfaction client.
- Bénéfices pour le business :
- Augmentation du chiffre d’affaires par vente.
- Optimisation des stocks évitant les ruptures.
- Meilleure fidélisation des clients grâce à des suggestions pertinentes.
Intégrer cette logique dans votre stratégie e-commerce n’est pas qu’une opportunité ; c’est une nécessité dans le paysage compétitif actuel. Pour plus de conseils sur comment réussir la vente de produits en ligne, vous pouvez explorer ce lien.
Prêt à exploiter les paniers multi-produits pour concrètement augmenter vos ventes ?
Analyser les achats multi-produits avec GA4 et BigQuery, c’est identifier les produits « invisibles » mais puissants qui accompagnent vos bestsellers et renforcent la valeur du panier moyen. Cette démarche apporte un éclairage concret pour créer des bundles pertinents, optimiser les stocks et orienter efficacement vos campagnes marketing. En tirant parti de ces insights, vous transformez des données brutes en leviers business tangibles, assurant ainsi une croissance durable et un avantage concurrentiel évident.
FAQ
Qu’est-ce qu’un produit support dans le cross-selling ?
Pourquoi utiliser GA4 et BigQuery pour analyser les achats multi-produits ?
Comment la requête SQL identifie-t-elle les produits souvent achetés ensemble ?
Comment utiliser les résultats pour augmenter mes ventes ?
Peut-on adapter cette analyse à différents segments ou périodes ?
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, expert indépendant en Web Analytics et Data Engineering depuis plus de dix ans. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur en Analytics, j’ai accompagné des centaines d’équipes e-commerce dans l’exploitation fine de leurs données GA4, BigQuery et outils no-code pour booster leurs stratégies de vente et leur gestion opérationnelle. Mon approche privilégie la clarté, la rigueur technique, et des solutions orientées résultats concrets.