L’analyse cohortale des revenus avec GA4 et BigQuery permet de suivre précisément la valeur client après acquisition sur plusieurs mois. Ce suivi révèle les dynamiques cachées pour optimiser marketing et fidélisation. Découvrez comment exploiter cette technique en e-commerce avec un exemple SQL complet.
3 principaux points à retenir.
- Analyse cohortale : Segmente les clients par date d’acquisition pour traquer leurs revenus dans le temps.
- SQL BigQuery efficace : Script précis pour extraire et calculer les revenus mensuels par cohorte avec GA4.
- Insight actionnable : Identifiez les cohortes les plus rentables et adaptez campagnes et prévisions financières.
Qu’est-ce que l’analyse cohortale et pourquoi l’utiliser en e-commerce
L’analyse cohortale, c’est un peu comme un détective qui scrute des indices cachés dans un océan de données. Plutôt que de se limiter à des chiffres globaux qui pourraient nous mener sur de fausses pistes, cette méthode regroupe les utilisateurs selon leur premier contact avec le site. Pourquoi est-ce si précieux en e-commerce ? Parce qu’elle nous permet de suivre leur comportement au fil du temps et, surtout, de comprendre leur contribution réelle au chiffre d’affaires.
Imaginez une boutique en ligne qui attire un flot constant de clients. Prenons un exemple concret : disons que vous identifiez un groupe d’acheteurs ayant effectué leur premier achat en janvier. Au lieu de simplement voir des moyennes de revenus pour tous vos clients, l’analyse cohortale vous permet de gérer la performance de ce groupe dans le temps. Combien reviennent ? Dépensent-ils plus ou moins que ceux qui ont acheté en décembre ? Oui, les chiffres globaux peuvent sembler impressionnants, mais lorsqu’on plonge dans les détails de chaque cohorte, on commence à déceler des tendances que les moyennes instantanées peuvent masquer.
- Fidélisation et rétention : En suivant les cohortes, vous pouvez mesurer combien de clients récents reviennent sur votre site après leur premier achat. Par exemple, un pic de retours en été pourrait signaler une campagne marketing réussie.
- Optimisation des canaux d’acquisition : Si certaines cohortes, issues de campagnes spécifiques, montrent des valeurs client bien plus élevées, cela pourrait justifier d’investir davantage dans ces canaux.
- Planification financière : Avec une vision claire de la performance des cohortes, vous pouvez prévoir vos revenus futurs, vous rendant moins dépendant des fluctuations saisonnières.
Ainsi, cette approche offre un regard bien plus précis sur la valeur client. Contrairement aux métriques globales, qui peuvent dissimuler la réalité, l’analyse cohortale révèle les subtilités du comportement d’achat et aide à éclairer les décisions stratégiques. Après tout, comprendre effectivement comment évoluent vos cohortes peut non seulement influencer vos choix de marketing, mais également affiner votre gestion produit.
Si cela pique votre curiosité, découvrez plus sur l’exploration de cohorts avec GA4 et comment ces insights peuvent transformer votre activité e-commerce.
Comment extraire et préparer les données GA4 avec BigQuery pour l’analyse
Pour tirer le meilleur parti des données exportées de Google Analytics 4 (GA4), BigQuery se présente comme un allié incontournable. À l’instar d’une loupe qui révèle les détails cachés, il vous permet d’explorer les comportements des utilisateurs à une granularité inégalée. Diving right into the deep end, commençons par isoler la première interaction des utilisateurs, connue sous le nom de ‘first_touch’. Ce moment clef représente le point de départ de leur aventure avec votre marque.
La première étape de notre analyse commence par une requête SQL qui va récupérer la date de la première interaction de chaque utilisateur à partir des données brutes de GA4. Voici comment cela se traduit :
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
)
Après avoir identifié ce moment, nous devons nous intéresser aux événements d’achat lui-même pour extraire les « purchase_events ». Cela nous donne non seulement le moment où un utilisateur a effectué un achat, mais aussi ce qu’il a dépensé :
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'
)
Une fois ces deux étapes réalisées, le mélange des cohorts commence grâce à une jointure qui aligne les informations de la première interaction avec les achats. D’un côté, nous avons nos cohortes définies par leur jour d’acquisition, et de l’autre, les événements d’achat qui fournissent des données lucratives :
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
)
Avec ces données jointe, vous pouvez désormais calculer la différence en mois entre le moment d’acquisition et les achats effectués, permettant de créer une matrice temporelle des revenus. Ces éléments d’analyse sont cruciaux pour tirer des leçons profitables sur le comportement des clients et pour modéliser des stratégies marketing adaptées.
Pour une compréhension encore plus fine de ces analyses, n’oubliez pas de consulter le support GA4 à travers ce [lien](https://support.google.com/analytics/answer/9823238%3Fhl%3Dde?utm_source=elearning.formations-analytics.com&utm_campaign=article-webanalyste.com&utm_medium=referral) !
Comment interpréter les résultats pour optimiser ses stratégies marketing
Après avoir dépouillé toutes ces données, il est temps de plonger dans l’analyse des résultats tirés de notre cohorte. Grace à notre requête SQL, nous avons réussi à regrouper nos revenus par mois d’acquisition et mois suivants l’acquisition. Qu’est-ce que ça implique vraiment pour votre business ? Décryptons tout ça.
- Revenus totaux : C’est le montant cumulé que vos cohorts ont généré. Un chiffre qui peut faire chavirer les cœurs des directeurs financiers !
- Nombre d’acheteurs uniques : Cela vous indique combien de clients ont réalisé un achat durant chaque période. C’est une clé pour évaluer la fidélisation de votre clientèle.
- Revenu moyen par utilisateur : En divisant les revenus totaux par le nombre d’acheteurs uniques, vous obtenez une vision directe de la valeur générée par chaque client. Un KPI crucial pour appréhender votre rentabilité.
Il est essentiel de mettre en lumière les cohortes qui « rampent » – ces groupes qui voient leur valeur augmenter avec le temps. À l’inverse, repérer celles qui s’essoufflent vous permet d’ajuster vos campagnes marketing, d’optimiser les efforts d’acquisition et de renforcer la fidélisation. Une stratégie bien rodée pourrait impliquer de relancer une campagne similaire à celle qui a attiré une cohorte performante, tout en réfléchissant aux raisons des résultats décevants d’autres groupes. Un bon exemple ? La saisonnalité. Si une cohorte a été acquise juste avant le Black Friday, par exemple, il est probable qu’ils achètent plus pour les promotions que d’autres mois. Mais attention, il faudra tenir compte des biais pour éviter des conclusions erronées.
Pour visualiser ces données, n’hésitez pas à vous servir d’un tableau croisé dynamique ou d’un outil BI. Une heatmap peut rendre le tout plus intuitif, en colorant les performances des cohorts selon leur rentabilité. Cela permet d’identifier rapidement les tendances à long terme. Pour affiner votre plan marketing ou améliorer le cycle client, sachez que chaque détail compte. Chaque cohort a une histoire à raconter, et avec une analyse minutieuse, vous pouvez commencer à en tirer des enseignements réels. Alors, prêt à plonger dans vos données ? Pour des insights encore plus puissants, consultez ce lien.
L’analyse cohortale avec GA4 et BigQuery, un outil indispensable pour piloter votre croissance ?
L’analyse cohortale de revenus mensuels à partir des données GA4 dans BigQuery offre une vision claire et granulaire du comportement client après acquisition. Cette méthode déjoue les illusions des métriques globales et révèle les dynamiques de fidélisation et valeur à vie client indispensables pour ajuster les investissements marketing et améliorer la rentabilité. En maîtrisant ce type d’analyse et les requêtes adaptées, vous obtenez un levier puissant pour anticiper, planifier et optimiser votre activité e-commerce au plus près des réalités terrain. C’est un passage obligé pour toute stratégie data-driven qui cherche à transformer les signaux bruts en décisions concrètes et efficaces.
FAQ
Qu’est-ce qu’une analyse cohortale en marketing digital ?
Pourquoi utiliser BigQuery avec GA4 pour cette analyse ?
Comment interpréter les résultats d’une analyse cohortale ?
Quelles sont les limites ou pièges de l’analyse cohortale ?
Comment visualiser facilement les résultats d’analyse cohortale ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, responsable de l’agence webAnalyste et formateur expert en Web Analytics, accompagne depuis plus de 10 ans les professionnels du numérique dans l’analyse, la modélisation et l’automatisation des données. Spécialisé dans GA4, BigQuery et l’ingénierie analytics, il combine expertise technique et pédagogie pour rendre les données actionnables. Son expérience terrain et son goût du détail garantissent des conseils concrets, précis et adaptés aux enjeux métiers des entreprises e-commerce et digitales.
