Analyser les paniers multi-produits révèle quels articles accompagnent régulièrement les best-sellers, dénichant ainsi des opportunités concrètes de vente croisée. Découvrez comment exploiter GA4 et BigQuery pour optimiser vos stratégies de cross-selling basées sur des données fiables et exploitables.
3 principaux points à retenir.
- Identifier les produits supports qui complètent naturellement les achats principaux augmente la valeur moyenne des paniers.
- Utiliser GA4 avec BigQuery permet d’analyser précisément les cooccurrences produits lors du checkout multi-items.
- Adapter marketing, merchandising et gestion des stocks en fonction des liens produits réels améliore la satisfaction client et évite les ruptures.
Pourquoi identifier les produits qui achètent ensemble ?
Dans l’univers du e-commerce, se contenter d’analyser les produits phares, aussi brillants soient-ils, est une approche à double tranchant. Oui, il est bon de savoir que votre Produit X fait des étincelles dans les ventes, mais que dire des produits Y, Z et W qui se glissent discrètement dans le panier de vos clients? Reconnaître ces articles fréquemment achetés ensemble rejoint un niveau d’intuition sur le comportement client qui dépasse la simple surface des best-sellers. C’est comme avoir une conversation en tête-à-tête avec vos clients, où ils vous dévoilent leurs véritables préférences.
Ces “produits supports” jouent un rôle fondamental dans la satisfaction client et, bien sûr, dans votre chiffre d’affaires additionnel. Imaginez un client qui achète un nouvel objectif pour son appareil photo : il n’est peut-être pas là juste pour cet objectif, mais également pour le trépied et le sac à dos qui vont avec. Ces articles, bien qu’ils ne volent pas la vedette, font toute la différence en offrant une expérience d’achat complète et satisfaisante. En d’autres termes, ils enrichissent l’expérience tout en boostant votre chiffre d’affaires !
Et là où ça devient encore plus intéressant, c’est que cette connaissance permet de créer des bundlings naturels. En identifiant ces associations, vous évitez les assemblages qui sonnent faux, et vous pouvez proposer des offres qui résonnent vraiment avec les besoins de vos clients. Au lieu de pousser une promo sur les articles isolés, vous pouvez offrir un bundle qui fait sens, rendant l’achat irrésistible. De plus, cela améliore la gestion des stocks, car vous comprenez mieux quels produits doivent être alignés quant au stock disponible.
Mais attention, ignorer ces signaux pourrait avoir des conséquences désastreuses dans l’e-commerce moderne. En plaçant uniquement l’accent sur les best-sellers, vous risquez de passer à côté d’opportunités en or, de frustrer vos clients et de voir des paniers abandonnés à cause d’une absence d’articles complémentaires. Si vous souhaitez plonger encore plus dans le sujet, jetez un œil à cet article sur les ventes croisées. N’attendez pas que d’autres le fassent pour vous; commencez à exploiter ces données dès aujourd’hui.
Comment utiliser GA4 et BigQuery pour détecter ces patterns ?
Pour analyser les achats multi-produits et booster vos ventes croisées, Google Analytics 4 (GA4) associé à BigQuery offre une méthode redoutablement efficace. Au cœur de cette analyse se trouvent les événements ‘begin_checkout’, qui sont cruciaux pour déchiffrer les comportements d’achat des clients. En exportant ces données vers BigQuery, vous pouvez identifier des paniers contenant au moins deux produits distincts, ce qui est essentiel pour détecter ces fameuses opportunités de vente croisée.
Le point de départ est l’utilisation de la clause UNNEST. GA4 stocke les informations produits dans des tableaux imbriqués, donc pour transformer chaque événement de ‘begin_checkout’ en plusieurs lignes distinctes – une pour chaque produit – vous devez « déployer » ces informations avec UNNEST. Cela vous permet d’obtenir une vue détaillée de chaque produit dans chaque panier.
Ensuite, l’utilisation de ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name) vous aide à regrouper les noms des produits distincts associés à chaque événement de checkout. C’est ici que la magie opère : vous pouvez construire un tableau de produits qui sont souvent achetés ensemble, tout en évitant les doublons.
En parallèle, la clause WHERE vous aide à vous concentrer sur les événements pertinents, c’est-à-dire uniquement ceux qui correspondent à ‘begin_checkout’. Pas question de dériver avec des comportements de navigation qui n’ajoutent rien à l’analyse.
La clause GROUP BY est essentielle pour s’assurer que chaque transaction unique est conservée, et la clause HAVING vous permet de filtrer pour ne garder que les paniers contenant au moins deux produits distincts. C’est cette condition qui écarte les single-item checkouts, qui ne fournissent pas d’informations sur les relations 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 méthode est non seulement fiable, mais aussi scalable. Vous pouvez facilement adapter cette requête pour analyser d’autres périodes ou segments de clientèle, comme par exemple des mois différents, ou pour examiner des catégories spécifiques de produits. Imaginez les insights que cela peut générer pour votre business – c’est une véritable pépite !
Quels bénéfices tirer de l’analyse des achats multi-produits ?
Analyser les achats multi-produits n’est pas qu’une simple opération de chiffres. C’est une véritable mine d’or pour qui sait en tirer parti. Cette analyse va bien au-delà de la simple observation des articles qui se vendent le mieux ; elle permet de comprendre les synergies entre les produits, ouvrant ainsi la voie à plusieurs leviers puissants pour booster vos ventes croisées.
Tout d’abord, un des bénéfices majeurs de cette analyse est la capacité de construire des recommandations de produits plus pertinentes. En identifiant quels produits sont fréquemment achetés ensemble, vous pouvez mettre en place des systèmes de suggestion automatisés qui orientent les clients vers des articles complémentaires. Résultat : un panier moyen qui grimpe en flèche ! Selon une étude de McKinsey, les entreprises qui utilisent des recommandations personnalisées constatent une augmentation des ventes allant jusqu’à 10 à 30 %.
Ensuite, il y a les campagnes marketing. Imaginez des emails ciblés qui mettent en avant des listes d’achats inspirées par des comportements clients avérés. Par exemple, le client qui achète un appareil photo pourrait recevoir des recommandations pour un objectif ou un trépied. C’est le mariage parfait entre les produits, favorisant l’engagement et la conversion. Investir dans ces stratégies marketing basées sur de réelles associations de produits peut augmenter les taux de récurrence des clients.
Un autre aspect souvent négligé est l’optimisation de la gestion des stocks. Grâce à la connaissance fine des associations de produits, les équipes logistiques peuvent anticiper les besoins et éviter les ruptures de stock sur les articles complémentaires. Cela non seulement prévient les pertes de ventes, mais renforce aussi la satisfaction client. Qui n’a jamais été frustré de vouloir acheter un produit, et de trouver qu’un accessoire essentiel est en rupture ?
Enfin, l’analyse des achats multi-produits peut aussi inspirer l’innovation produit. En observant les combinaisons habituellement achetées, les entreprises peuvent développer de nouveaux produits ou améliorer des performances existantes. Offrir une solution complète à un besoin client transformera une simple transaction en une expérience d’achat enrichissante.
- Recommandations produits : Meilleures suggestions pour les clients.
- Campagnes marketing : Tactiques ciblées basées sur des combinaisons avérées.
- Gestion des stocks : Prévoir et éviter les ruptures sur des articles complémentaires.
- Innovation produit : Identifier des opportunités pour de nouveaux produits.
Avec tous ces bénéfices, les différents acteurs de votre entreprise ont de quoi se réjouir : le marketing peut créer des campagnes ciblées ; l’équipe produit peut s’assurer que les bons articles sont en stock ; et la logistique peut optimiser l’approvisionnement. Chaque département a un rôle clé à jouer dans cette symphonie harmonieuse de l’analyse multi-produits. Pour en savoir plus sur comment le cross-selling peut transformer votre chiffre d’affaires, consultez cet article fascinant ici.
Pourquoi ne pas exploiter dès aujourd’hui vos données GA4 pour révéler vos vrais produits supports ?
Analyser les paniers multi-produits via GA4 et BigQuery, c’est s’offrir une compréhension concrète et actionable des produits qui fonctionnent en synergie. Au-delà des simples best-sellers, ces données dévoilent les alliés stratégiques discrets qui nourrissent la croissance durable. Le bénéfice ? Des stratégies de cross-selling solides, adaptées aux vrais comportements clients, qui augmentent le chiffre d’affaires tout en améliorant la satisfaction. Plutôt que d’agir à l’aveugle ou sur des intuitions dépassées, exploitez ces insights pour gagner en pertinence et efficacité marketing, logistique et produit.
FAQ
Qu’est-ce que l’analyse des achats multi-produits en e-commerce ?
Pourquoi utiliser GA4 et BigQuery pour cette analyse ?
Comment interpréter les résultats de cette analyse ?
Quels sont les pièges à éviter lors de l’analyse ?
Comment exploiter concrètement ces insights pour le business ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, responsable de l’agence webAnalyste et formateur expert en Web Analytics et Data Engineering, accompagne depuis plus de 10 ans les entreprises dans l’exploitation des données clients pour optimiser leurs performances e-commerce. Spécialiste reconnu de GA4 et BigQuery, il met en place des solutions robustes et conformes RGPD pour révéler les véritables leviers de croissance cachés dans les données multi-produits.
⭐ Expert et formateur en Tracking avancé, Analytics Engineering et Automatisation IA (n8n, Make) ⭐
Ref clients : Logis Hôtel, Yelloh Village, BazarChic, Fédération Football Français, Texdecor…
Mon terrain de jeu :
Data & Analytics engineering : tracking propre RGPD, entrepôt de données (GTM server, BigQuery…), modèles (dbt/Dataform), dashboards décisionnels (Looker, SQL, Python).
Automatisation IA des taches Data, Marketing, RH, compta etc : conception de workflows intelligents robustes (n8n, Make, App Script, scraping) connectés aux API de vos outils et LLM (OpenAI, Mistral, Claude…).
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