GA4 analyse le premier produit vu par chaque client pour révéler ceux qui favorisent les achats répétés et la fidélité. Cette donnée cruciale oriente vos choix métiers vers ceux qui créent une vraie valeur long terme. Décodage sans détour des clés pour exploiter ce levier stratégique.
3 principaux points à retenir.
- Le premier produit vu influence souvent plusieurs achats futurs, bien plus qu’une simple conversion immédiate.
- La méthode BigQuery permet d’identifier précisément ces produits “portails” grâce à une approche full user journey.
- Les indicateurs clés : audience initiale, volume total de transactions et taux de conversion répétée.
Pourquoi analyser le premier produit vu change tout en e-commerce
Analyser le premier produit vu par un client n’est pas une simple fantaisie, c’est un outil puissant pour dénicher les produits capables de créer des clients fidèles et aux poches bien remplies. Ce premier contact, ce premier produit aperçu, irrigue l’ensemble du parcours client. Pour illustrer, imaginez un client qui découvre ‘Produit A’ en premier. Il est possible qu’il se transforme en acheteur régulier, jusqu’à faire plusieurs achats sur six mois. En revanche, un client qui découvre ‘Produit B’ peut rester un simple visiteur, n’effectuant qu’une transaction. La différence est criante !
Les données traditionnelles se concentrent souvent sur la conversion immédiate, sans tenir compte des impératifs de l’engagement à long terme. Pourtant, cet engagement n’est pas à négliger : il pourrait transformer des clients occasionnels en véritables ambassadeurs de votre marque. Connaître, par exemple, que 60% des clients qui ont cliqué sur un ‘Produit X’ haut de gamme finissent par l’acheter dans leurs premières transactions, devient un levier stratégique pour gérer vos ressources.
Dans un monde où chaque centime compte, où chaque click peut faire la différence, il est primordial de revaloriser le regard porté sur les produits. Pourquoi ne pas inverser la logique ? Au lieu de simplement pousser les best-sellers à outrance, ces produits stratégiques pourraient occuper le devant de la scène. Cela nous amène à réfléchir sur comment allouer le budget marketing, sur les produits à mettre en avant dans les campagnes publicitaires, ou même, sur ceux dont il faut repenser les descriptions.
Si vous implémentez une approche data-driven, le choix ne sera plus le fruit du hasard, mais celui basé sur des analyses précises. Le tableau ci-dessous résume bien les enjeux :
| Conversion standard | Conversion à long terme par premier produit vu |
|---|---|
| Mesures basées uniquement sur les ventes immédiates. | Intégration des comportements d’achat selon le produit qui a déclenché le premier intérêt. |
| Propositions de produits classiques sur la base des best-sellers. | Utilisation de la data pour capter des segments à haute valeur ajoutée. |
| Mise en avant des offres sans tenir compte de l’historique client. | Création de stratégies sur mesure basées sur la dynamique de la première vue. |
Si l’on veut rester compétitif, il faudra apprendre à parler le langage des données.Ce n’est que comme cela que l’on pourra s’assurer d’une vraie valeur ajoutée.
Comment GA4 et BigQuery identifient le premier produit vu par client
Pour identifier le premier produit vu par chaque utilisateur dans Google Analytics 4 via BigQuery, nous allons plonger dans une requête SQL qui se décompose en plusieurs étapes fascinantes. Cette analyse est cruciale pour comprendre le cheminement d’un client et, surtout, pour capter comment cette toute première interaction peut influencer les achats futurs.
Commençons par le premier CTE, first_viewed_product. Ce segment va extraire l’identifiant de l’utilisateur et le nom du premier produit qu’il a visualisé. Grâce à la fonction ARRAY_AGG, nous sommes capables d’ordonner tous les événements de vue de produit par leur horodatage, ce qui nous permet de dégager ce premier produit. Regardez ce qu’il en est :
WITH first_viewed_product AS (
SELECT
user_pseudo_id,
ARRAY_AGG(item.item_name ORDER BY event_timestamp ASC)[OFFSET(0)] AS first_viewed_name
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_202101*`,
UNNEST(items) AS item
WHERE event_name = 'view_item'
AND item.item_name IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id
)Ce premier bloc joue un rôle fondamental. Sans lui, notre quête pour comprendre le comportement client serait fondamentalement erronée. En effet, ce n’est que par l’identification précise de la première interaction que nous pourrons réellement analyser son impact sur les achats.
Ensuite, nous avons user_purchases, le CTE suivant. Ici, on traque les achats en capturant l’identifiant de transaction de chaque achat. Cela nous permet d’avoir une vue d’ensemble sur chaque transaction et les produits associés :
user_purchases AS (
SELECT
user_pseudo_id,
ecommerce.transaction_id AS transaction_id,
ARRAY_AGG(item.item_name) AS items_in_transaction
FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_202101*`,
UNNEST(items) AS item
WHERE event_name = 'purchase'
AND item.item_name IS NOT NULL
AND ecommerce.transaction_id IS NOT NULL
GROUP BY user_pseudo_id, transaction_id
)
Ce CTE est particulièrement précieux car il assure que même avec des achats multiples par utilisateur, la granularité de nos données est maintenue. Chaque identifiant de transaction est ainsi traité comme une unité distincte, facilitant des analyses fines lors des étapes suivantes.
Enfin, nous abordons le CTE joined, qui fusionne les deux premiers CTE. Ici, nous effectuons une jointure gauche pour relier les premiers produits vus et les achats :
joined AS (
SELECT
fv.first_viewed_name,
fv.user_pseudo_id,
up.transaction_id,
up.items_in_transaction,
CASE
WHEN up.transaction_id IS NOT NULL
AND fv.first_viewed_name IN UNNEST(up.items_in_transaction)
THEN 1 ELSE 0
END AS first_viewed_in_transaction
FROM first_viewed_product fv
LEFT JOIN user_purchases up
ON fv.user_pseudo_id = up.user_pseudo_id
)Ce dernier bloc est crucial. En préservant tous les utilisateurs dans notre analyse, qu’ils aient acheté ou non, nous évitons tout biais analytique. L’inclusion de tous les utilisateurs nous permet de générer des insights riches et fiables sur le comportement d’achat.
Enfin, cette approche complète du parcours client est véritablement essentielle pour toute entreprise souhaitant optimiser ses stratégies d’acquisition et de rétention. En analysant la première interaction, non seulement nous comprenons l’intérêt initial des utilisateurs, mais nous permettons également d’anticiper leurs comportements futurs plus efficacement. Pour approfondir encore plus l’analyse et l’optimisation, vous pourriez consulter cet article.
Quels indicateurs mesurer pour comprendre la valeur des produits premier contact
Analyser la valeur de vos produits à travers des indicateurs précis est essentiel pour optimiser votre stratégie marketing. Dans le cas de GA4, quatre indicateurs clés émergent pour mesurer le rôle d’un produit dans la génération de trafic, d’engagement et de conversion répétée :
- Nombre d’utilisateurs ayant vu un produit en premier : Ce KPI révèle combien de clients ont été attirés initialement par un produit particulier. Plus ce chiffre est élevé, plus cela indique que le produit a le potentiel d’attirer l’attention. En visualisant ce nombre, vous pouvez identifier quels produits sont de véritables accrocheurs de trafic.
- Volume total de transactions de ces utilisateurs : Cet indicateur mesure toutes les transactions générées par des utilisateurs ayant vu un produit en premier. C’est un moyen de quantifier le retour sur investissement indirect de ces produits. Un volume de transactions élevé peut signaler que le produit ne sert pas seulement d’introduction, mais qu’il convertit aussi efficacement les visiteurs en clients fidèles.
- Nombre de transactions incluant le produit d’origine : Cela indique combien de fois le produit vu en premier a été réacheté ou a figuré dans d’autres transactions. Un chiffre élevé dans ce domaine montre que le produit a un fort taux de réachat, ce qui est cruciale pour le chiffre d’affaires à long terme.
- Pourcentage de transactions contenant ce produit : Ce KPI évalue la proportion de ventes qui incluent le produit initialement vu par les utilisateurs. C’est un indicateur de la “collégialité” du produit; un pourcentage élevé suggère que les clients apprécient réellement le produit et sont enclins à l’inclure dans leurs achats futurs.
Ces quatre indicateurs sont complémentaires. Par exemple, un produit attirant beaucoup d’utilisateurs (premier indicateur) mais ayant peu de ventes (deuxième indicateur) pourrait nécessiter une réévaluation de sa présentation ou de son prix. À l’inverse, un produit avec un pourcentage élevé de réachat (quatrième indicateur) sur une base d’utilisateurs plus restreinte pourrait être le signe d’un produit de niche, très apprécié par un groupe cible spécifique.
En combinant ces données, vous pouvez dégager des insights marketing et opérationnels précis. Par exemple, en identifiant des produits qui combinent un grand nombre de vues, un bon volume de transactions et un fort taux de réachat, vous pourriez alors optimiser vos campagnes de marketing (en priorisant leur promotion) ou même retravailler la mise en avant d’autres produits qui ne performent pas aussi bien. Cela peut se révéler particulièrement utile pour le pivotement stratégique au sein de votre catalogue. En somme, ces metrics ne sont pas seulement des chiffres, ce sont des révélateurs de votre performance commerciale sur le long terme.
Comment exploiter ces données pour booster marketing et merchandising
Plongeons dans le vif du sujet : comment exploiter ces données pour donner un coup de fouet à votre marketing et votre merchandising ? Ces insights dérivés de l’analyse GA4 First-Touch sont bien plus qu’un simple tableau de chiffres ; ils sont une véritable boussole pour orienter vos décisions stratégiques.
Tout d’abord, la question cruciale : quels produits mettre en avant sur votre page d’accueil ? Imaginez que vous découvriez que ‘Produit A’ génère 10 fois plus de transactions que ‘Produit B’ alors qu’il reçoit une visibilité égale. La logique ici est simple : mettez ‘Produit A’ sous le feu des projecteurs ! Vérifiez aussi où vos clients débarquent le plus souvent. Si un produit attire les yeux d’un pourcentage élevé de nouveaux visiteurs sans les convaincre de passer à l’achat, il est temps de revoir sa mise en avant.
Où investir en publicité pour maximiser votre valeur durable ? Ce sera sans surprise en vous basant sur ces données. Orientez vos budgets vers les produits qui démontrent non seulement un bon attrait initial mais également un fort potentiel de fidélisation. Ainsi, par la magie des annonces ciblées, vous attirez les bons clients vers ces premières expériences positives. Pourquoi ne pas envisager un jargon d’annonce spécifique en fonction du produit découvert en premier par le client ? Une telle personnalisation pourrait bien augmenter l’engagement.
Avis aux marketeurs : quels articles privilégier dans vos campagnes email et promotions ? Partez du principe que si un produit a effectué une belle percée dans vos premières vues, il doit également figurer en bonne place dans vos communications. Utilisez les segments révélés par la prime interaction pour créer des messages qui résonnent. Au lieu d’un simple ‘Découvrez nos promotions’, optez pour un ‘Vous avez vu [Produit X], vous allez adorer [Produit Y] !’
- Pour les produits qui attirent l’attention sans se convertir durablement, il est judicieux de tester différents ajustements :
- Modifier le prix,
- Enrichir les descriptions,
- Adapter les offres promotionnelles !
Chaque option constitue une opportunité de transformer un intérêt passager en une vente concrète. Et tout cela ? C’est le genre de connaissance qui propulse votre business. En fin de compte, les données de première vue ne sont pas seulement des statistiques, mais des témoins des comportements clients qui, une fois décodés, peuvent changer la donne pour votre activité. Découvrez d’autres ressources utiles sur l’approche analytique de GA4 ici.
Comment tirer parti de GA4 First-Touch pour transformer vos clients en valeur durable ?
L’analyse du premier produit vu via GA4 et BigQuery dévoile un levier sous-exploité pour comprendre, segmenter et surtout valoriser vos clients les plus prometteurs. Plutôt que de se focaliser sur la conversion immédiate, ce prisme éclaire le parcours complet, soulignant quels produits jouent un rôle clé dans la fidélisation. Ces données permettent d’optimiser à la fois merchandising, marketing et priorisation budgétaire. Utiliser cette méthode, c’est s’assurer d’investir intelligemment dans des produits porteurs de revenus récurrents, générant un retour sur investissement plus robuste et efficace.
FAQ
Qu’est-ce que l’analyse First-Touch en GA4 ?
Pourquoi utiliser BigQuery pour cette analyse ?
Quels sont les indicateurs clés de cette analyse ?
Comment ces données influencent-elles la stratégie marketing ?
Peut-on seulement attribuer le succès à un produit premier contact ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, expert en Web Analytics depuis plus de dix ans, dirige l’agence webAnalyste et la formation Formations Analytics. Spécialisé dans GA4, BigQuery et l’automatisation data, il accompagne les décideurs e-commerce à exploiter pleinement leurs données clients pour maximiser la valeur à long terme via des analyses techniques pointues et stratégiques.
