Comment analyser les paniers multi-produits pour booster le cross-selling ?

Analyser les paniers multi-produits dans GA4 permet de révéler quels produits agissent comme leviers secondaires de revenu en accompagnant les achats principaux. Comprendre ces relations clients optimise bundling, stock et conversion. Découvrez comment exploiter précisément ces données avec BigQuery.

3 principaux points à retenir.

• Identifier les produits complémentaires qui accompagnent fréquemment les achats principaux sans se limiter aux best-sellers.
• Utiliser GA4 et BigQuery pour analyser finement les paniers multi-produits grâce à des requêtes SQL ciblées.
• Mettre en place des stratégies concrètes de bundling, marketing, gestion des stocks et développement produit basées sur ces insights.

Pourquoi analyser les paniers multi-produits en e-commerce ?

Analyser les paniers multi-produits en e-commerce, c’est un peu comme déchiffrer un code secret pour comprendre la psychologie d’achat des consommateurs. Souvent, quand on se concentre uniquement sur les best-sellers, on passe à côté des véritables « héros invisibles » qui se cachent derrière les simples chiffres de ventes. Ces produits secondaires, qui n’attirent pas forcément l’attention, jouent pourtant un rôle fondamental dans la satisfaction client et la croissance du chiffre d’affaires.

Pourquoi est-il crucial de se pencher là-dessus ? En révélant les produits qui accompagnent fréquemment les ventes principales, on se dote d’une vision plus complète de l’environnement d’achat d’un client. Par exemple, prenons un site de vente en ligne qui se spécialise dans la vente d’appareils photo. Non seulement il doit savoir quel modèle est le plus populaire, mais il doit également identifier quels accessoires, comme les cartes mémoire ou les trépieds, sont souvent ajoutés au panier. Ces « produits supports » constituent un véritable levier commercial. Les e-commerçants peuvent ainsi concevoir des offres plus pertinentes, alignées sur les besoins des clients, tout en intégrant ce lien d’importance entre les produits. Cela permet d’optimiser les stratégies de *cross-selling*, une méthode qui, selon une étude de Brevo, peut augmenter considérablement les ventes: lien.

Un autre aspect essentiel réside dans la gestion des stocks. Savoir que tel produit est régulièrement acheté avec tel autre permet de mieux anticiper les besoins et d’ajuster les niveaux de stock. Imaginons une boutique en ligne de vêtements qui constate que les consommateurs achètent souvent des jeans avec des ceintures. En s’assurant que ces deux articles soient toujours disponibles ensemble, l’entreprise maximise ses chances de vendre davantage, tout en offrant une expérience d’achat fluide et naturelle. Ne pas avoir ces produits disponibles peut tout simplement mener à des ventes perdues.

En résumé, cette analyse des paniers multi-produits est d’une importance capitale pour toute stratégie e-commerce. Elle ne se limite pas à une meilleure compréhension des tendances, mais elle permet de créer des synergies entre les produits, d’offrir des expériences d’achat enrichies et d’optimiser la gestion des stocks, tout cela dans l’optique de répondre au mieux aux attentes des clients.

Comment utiliser GA4 et BigQuery pour cette analyse ?

GA4 et BigQuery, c’est le duo dynamique qui va transformer votre manière d’analyser les données d’achat multi-produits. Pourquoi ? Parce qu’ensemble, ils ouvrent la voie vers une compréhension fine des comportements d’achat de vos clients. Tout d’abord, regardons comment GA4 structure ses données. Vous savez probablement que les informations sur les articles sont encapsulées dans un objet nommé ‘items’, sous forme de tableaux imbriqués. Cela signifie que chaque événement d’achat peut contenir plusieurs produits, créant ainsi une architecture de données riche et complexe.

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La requête SQL que nous allons explorer est tout simplement géniale pour révéler ces trésors cachés dans les données. La première étape ? Utiliser UNNEST pour exploser ces tableaux imbriqués en lignes individuelles, ce qui permet d’analyser un événement qui contient plusieurs produits comme s’il s’agissait de plusieurs transactions distinctes. Ensuite, avec ARRAY_AGG, on rassemble les noms des articles sélectionnés lors d’un même événement de ‘begin_checkout’. C’est comme si on reconstituait un tableau à partir de plusieurs morceaux éparpillés.

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;

Ensuite, n’oublions pas les filtres sur les événements. En précisant qu’on s’intéresse uniquement aux événements ‘begin_checkout’, on peut s’assurer d’observer des intentions d’achat claires, et non de simples navigations. La clause GROUP BY garantit que chaque transaction est bien considérée dans son intégralité, ce qui est crucial pour créer des agrégations pertinentes par produit, comptant les co-occurrences.

En termes d’application, vous pouvez adapter cette analyse à votre propre dataset GA4 privé ou entreprise. Lancez des requêtes similaires pour découvrir quels produits doivent être mis en avant ensemble pour maximiser vos ventes. En conclusion, imaginez les résultats que vous obtiendrez : une vision claire de quels produits sont les véritables alliés de vos meilleures ventes, révolutionnant ainsi votre stratégique de cross-selling. Pour approfondir, consultez cet article qui explore davantage comment identifier les produits qui fidélisent vos clients : ici.

Quelles stratégies concrètes tirer de cette analyse ?

Les données que vous extrayez de l’analyse des paniers multi-produits ne sont pas juste des chiffres; elles sont le préambule de stratégies commerciales gagnantes. Alors, comment utiliser ces informations à bon escient ?

Commençons par l’e-commerce. Les équipes doivent passer d’une simple observation des best-sellers à une approche plus raffinée qui exploite ces « produits d’accompagnement ». Prenons l’exemple d’un site de vente de matériel de photographie. Supposons qu’ils remarquent que les ensembles de filtres sont souvent achetés avec les appareils photo. Au lieu de simplement lister les meilleurs produits, vous pourriez concevoir un bundle incluant un appareil photo et un ensemble de filtres à un prix avantageux. Les clients adorent cela car ça répond à un besoin réel !

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Ensuite, côté marketing, il est essentiel d’adapter vos campagnes en fonction des comportements d’achats observés. Une campagne d’email peut proposer aux clients qui ont acheté un objectif une offre sur des accessoires fréquemment acquis ensemble, comme des trépieds ou des sacs. Une telle approche augmente les taux d’engagement et de conversion, car elle mise sur le réel comportement d’achat. Saviez-vous que les emails personnalisés peuvent augmenter votre ROI jusqu’à 4400 % ?

En matière de gestion des stocks, comprendre quels produits sont souvent achetés ensemble permet d’anticiper la demande. Si vous constatez que des câbles et des adaptateurs partagent une forte corrélation avec les ventes d’un nouveau smartphone, assurez-vous de maintenir ces stocks en adéquation. Cela évite des situations où les clients partent les mains vides, impactant vos ventes et, qui plus est, votre image de marque.

Enfin, ce travail d’analyse permet aux équipes produit d’explorer des combinaisons inattendues. Imaginez découvrir que des clients achètent souvent des smartphones et des produits cosmétiques. Cela pourrait mener à des co-créations ou à des offres spéciales, poussant l’innovation encore plus loin. En somme, les données de ces paniers multi-produits ne représentent pas juste des chiffres; elles sont le socle de votre avenir commercial.

Comment adapter l’analyse selon les besoins spécifiques ?

Dans l’univers du e-commerce, il ne suffit pas de générer des rapports figés pour prendre des décisions éclairées. La beauté de GA4 couplé à BigQuery réside dans sa capacité d’adaptation aux besoins spécifiques des entreprises. Alors, comment passer du statut de simple observateur à celui d’expert affûté dans l’analyse des paniers multi-produits ?

Tout commence par la personnalisation des requêtes. Imaginez une boutique en ligne qui souhaite cibler des segments comme les nouveaux clients versus les fidèles. En ajoutant une condition supplémentaire à notre requête d’origine, nous pouvons filtrer selon l’âge du compte utilisateur:

WHERE user_age < 30 -- pour les nouveaux clients, par exemple

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Ainsi, l'analyse devient plus précise et permet de dénicher des comportements d’achat uniques.

De même, il est crucial de prêter attention aux catégories de produits. Par exemple, un magasin d’électronique pourrait vouloir savoir si les accessoires sont souvent achetés avec des téléviseurs ou des ordinateurs. Cela se ferait simplement en ajoutant une clause supplémentaire dans la requête pour filtrer sur la catégorie:

AND product_category = 'accessoires'

Vous pourriez aussi vous intéresser à des variables additionnelles comme le revenu par produit ou les promotions en cours, histoire de croiser des données qui maximisent les opportunités de cross-selling. Chaque détail compte pour affiner vos stratégies commerciales.

Pour vous donner une idée des possibilités qui s’offrent à vous, voici un tableau comparatif des scénarios d’analyse :

• Scenario : Analyser les nouveaux clients
• Variable ciblée : Âge du compte

• Scenario : Suivre les paniers durant des promotions
• Variable ciblée : Codes promo appliqués

• Scenario : Étudier les comportements d’achat par période de l’année
• Variable ciblée : Saisonnalité

Cet arsenal analytique permet d’intégrer efficacement des outils de recommandation automatique, ajustant instantanément les suggestions de produits aux besoins de vos clients. En bref, la flexibilité offerta par GA4 et BigQuery se traduit par une stratégie commerciale toujours un cran au-dessus.

Pour découvrir comment maximiser vos paniers avec ces techniques, consultez cet article : Maximiser vos paniers.

Prêt à révéler vos produits supports pour dynamiser votre cross-selling ?

Analyser les paniers multi-produits via GA4 et BigQuery offre un avantage stratégique essentiel : identifier non seulement les best-sellers, mais surtout les produits qui accompagnent efficacement les principales ventes. Ces insights sont boosters puissants pour créer des bundles adaptés, affiner les recommandations, piloter les stocks intelligemment et ajuster les campagnes marketing. Pour les décideurs et équipes e-commerce, cette démarche concrète et ultra-opérationnelle optimise l’expérience client tout en augmentant le chiffre d’affaires – un levier indispensable à maîtriser dès aujourd’hui.

FAQ

A propos de l'auteur

Franck Scandolera, responsable de l'agence webAnalyste et formateur en Analytics, Data Engineering et IA, accompagne depuis plus de 10 ans les professionnels du digital à exploiter la data pour booster leur performance. Expert de GA4, BigQuery et automatisation, il propose une approche pragmatique et technique pour transformer les données brutes en leviers business concrets.