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

Analyser les achats multi-produits permet d’identifier les produits secondaires souvent achetés ensemble et de booster les ventes croisées. Voici comment exploiter GA4 et BigQuery pour révéler ces alliés invisibles de votre catalogue.

3 principaux points à retenir.

• Focus sur les produits secondaires : Ne vous limitez pas aux best-sellers, les produits achetés en complément sont la clé du cross-selling.
• Utilisez GA4 et BigQuery : Ils offrent une puissance d’analyse pour extraire les paniers multi-produits et révéler les associations stratégiques.
• Adaptez votre stratégie : Ces insights orientent bundling, gestion de stock, marketing et développement produit, pour une optimisation ciblée.

Pourquoi identifier les produits secondaires dans les paniers d’achat ?

Pourquoi identifier les produits secondaires, ceux qui accompagnent souvent les achats principaux, est crucial ? Parce que ces produits sont souvent relégués au second plan, voire ignorés dans l’analyse classique des ventes, alors qu’ils représentent un levier de revenus et de satisfaction client considérable. Penons un instant pour réfléchir : qui a déjà envisagé la baguette comme l’accompagnateur essentiel du fromage lors d’une vente ? Ces produits, souvent considérés comme des “extras”, ont le potentiel d’augmenter significativement la valeur du panier.

Tout commence par une compréhension fine du comportement réel des clients. Lorsque nous analysons les ventes, nous sommes souvent obnibulés par les articles vedettes, se battant pour leur place sur la scène commerciale. Pourtant, ce sont généralement les produits Y, Z, et W – les co-stars de notre écosystème – qui apportent la touche finale à l’expérience d’achat. La bière avec des chips, par exemple : même si la bière se vend toute seule, les chips facilitent une soirée réussie.

Cette connaissance profonde des achats multi-produits permet aux e-commerces d’optimiser leurs offres, de créer des bundles affinés et d’améliorer la gestion de stock. Prenons l’exemple d’une boutique en ligne de produits informatiques : en identifiant que les clients achètent souvent un ordinateur portable avec une souris et un sac, elle pourrait proposer des offres groupées attrayantes qui augmentent tant le volume des ventes que la satisfaction client. Les clients adorent se sentir malins, et leur esprit sera ravi d’explorer ces combinaisons optimisées sans même y réfléchir.

Certains e-commerces ont découvert la puissance de ces produits secondaires, réalisant des augmentations de ventes stupéfiantes, simplement en les mettant en avant. En intégrant au sein de leur stratégie des promotions spécifiques sur ces produits, ils ont vu des envolées de leurs chiffres d’affaires. En parlant de chiffres, avez-vous déjà entendu parler des stratégies d’up-selling et de cross-selling qui transforment les boutiques en ligne en véritables machines à cash ? Pour en savoir plus sur ces stratégies, lisez cet article sur l’augmentation de la valeur du panier d’achat.

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En somme, l’écosystème produit est un concept stratégique à ne pas sous-estimer. Les produits secondaires, loin d’être de simples accessoires, forment un ensemble cohérent qui, lorsqu’on le cultive intelligemment, propulse les revenus et fidélise la clientèle. C’est ici que réside la magie du cross-selling.

Comment exploiter GA4 et BigQuery pour analyser les paniers multi-produits ?

Lorsque vous plongez dans l’univers de GA4, il est essentiel de comprendre comment cette plateforme stocke les données e-commerce. Contrairement à une simple collection de tableaux, GA4 organise ses informations de manière imbriquée, où les items sont souvent regroupés dans des tableaux (ou arrays). Cela signifie que pour analyser les paniers multi-produits, vous devez sortir des sentiers battus et adopter une approche plus analytique.

C’est ici que BigQuery entre en scène. Ce puissant outil permet de dénormaliser et d’interroger ces données complexes à l’aide du langage SQL. En facilitant l’accès à une structure plus lisible, BigQuery vous permet de transformer ces données imbriquées en insights exploitables. Grâce à sa capacité à traiter de vastes quantités d’informations, vous pouvez rapidement obtenir des réponses à des questions pointues concernant les comportements d’achat de vos clients.

Voyons maintenant une requête SQL typique qui identifie les événements ‘begin_checkout’ portant plusieurs produits. Cette requête vous permettra de déceler les articles secondaires souvent ajoutés aux paniers.

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;

Démarrons par l’utilisation du CTE (Common Table Expression) begin_checkout_multi. Ce CTE permet de filtrer précisément les événements de caisse où plusieurs items sont présents, ce qui est crucial pour notre analyse. Ensuite, avec UNNEST(e.items), nous décomposons les items groupés afin d’obtenir une ligne distincte par produit, un passage crucial à cette étape.

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La fonction ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name) permet de regrouper tous les noms d’items distincts d’un même panier. Ce qui suit est un filtrage par WHERE pour ne conserver que les événements de ‘begin_checkout’, assurant ainsi que nous ne disons rien sur le simple parcours de navigation. En appliquant les filtres et les agrégations, nous déclinons notre analyse pour faire ressortir les produits secondaires qui souvent accompagnent les meilleures ventes.

Cette méthodologie finement ciselée est cruciale : chaque étape de filtrage à partir de ce moment précis du parcours client offre des perspectives inestimables sur le comportement d’achat. Pour aller plus loin dans votre compréhension, n’hésitez pas à consulter cette ressource.

Quels usages stratégiques pour les données d’achats multi-produits ?

Une fois que vous avez extrait les données d’achats multi-produits, vous plongez dans un océan d’opportunités stratégiques. Premièrement, ces informations vous permettent de créer des recommandations produit qui s’appuient sur des comportements réels. Plus besoin de deviner ce que vos clients pourraient vouloir ! En analysant les associations évidentes entre les produits fréquemment achetés ensemble, vous pouvez les mettre en avant sur votre site ou dans vos communications, offrant ainsi une expérience d’achat personnalisée qui attire et retient vos clients.

Deuxièmement, ces données sont une mine d’or pour vos campagnes marketing ciblées. Imaginez concevoir des promotions qui mettent en avant des produits complémentaires à ceux que vos clients achètent régulièrement. Si un client achète une cafetière, pourquoi ne pas lui proposer des filtres ou du café en combinaison à un prix réduit ? Des études montrent que 70 % des acheteurs en ligne sont plus susceptibles de revenir si vous leur proposez une bonne recommandation d’achats connexes. En intégrant cette logique à vos newsletters ou sur vos réseaux sociaux, vous travaillez la fidélisation tout en augmentant la valeur du panier moyen.

Au niveau de la gestion des stocks, comprendre ces dynamiques vous aide à anticiper les besoins de vos clients. Si vous constatez que certains produits sont souvent achetés ensemble, vous pouvez ajuster vos niveaux de stock pour éviter les ruptures sur ces combos populaires. Trop de fois, des opportunités de vente sont perdues parce que le produit d’accompagnement est en rupture, décevant ainsi le client. C’est un coup double : vous maximisez les ventes tout en garantissant la satisfaction de vos clients.

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Enfin, la R&D produit peut également tirer parti de ces données. Les associations inattendues entre produits peuvent inspirer de nouveaux développements ou des modifications d’existence. Par exemple, si un certain accessoire se vend de mieux en mieux avec un produit phare, il pourrait être judicieux de développer une version améliorée ou un nouveau produit basé sur ce succès.

Pour pleinement capitaliser sur ces analyses, il est crucial de tester, itérer et ajuster vos stratégies en continu. Le marché et les comportements clients évoluent, et rester proactif vous permettra de maximiser votre potentiel de vente tout en répondant efficacement aux besoins des clients. Pour des conseils supplémentaires sur le cross-selling et l’utilisation des données client, explorez cet article ici.

Comment transformer vos données multi-produits en leviers concrets de croissance ?

Comprendre les produits secondaires achetés avec les best-sellers révèle les véritables dynamiques de votre catalogue. Grâce à GA4 et BigQuery, cette analyse fine éclaire la stratégie cross-selling, optimise stocks et marketing, et nourrit l’innovation produit. En exploitant ces données, vous mettez en place un cercle vertueux d’amélioration continue, augmentant chiffre d’affaires et fidélité client efficacement, sans conjectures ni approximations.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, fort de plus de dix ans d’expérience en Web Analytics et Data Engineering, accompagne depuis Brive-la-Gaillarde les acteurs du digital dans la maîtrise avancée de leurs données clients. En tant que responsable de l’agence webAnalyste et formateur expert en GA4, BigQuery et automatisation, il transforme les données brutes en insights stratégiques actionnables, mettant en œuvre techniques rigoureuses et pédagogie claire pour booster le ROI des projets e-commerce.