Comment analyser les revenus par cohortes avec GA4 et BigQuery ?

L’analyse par cohortes avec GA4 et BigQuery permet de suivre les revenus générés mois après mois suite à l’acquisition d’utilisateurs. Cette méthode dévoile des tendances précises invisibles aux métriques classiques, essentielle pour optimiser vos campagnes marketing et votre valeur client.

3 principaux points à retenir.

• Analyse granulaire : Suivez les cohortes d’utilisateurs mois par mois pour comprendre la dynamique réelle des revenus.
• Utilisation de SQL sur BigQuery : Mise en place d’une requête robuste pour croiser acquisition et achats clients.
• Visualisation clé : Exploitez les tableaux croisés et formats conditionnels pour identifier rapidement les périodes performantes.

Qu’est-ce qu’une analyse par cohortes en e-commerce ?

L’analyse par cohortes est un véritable trésor pour les e-commerçants cherchant à déchiffrer le comportement de leurs clients au fil du temps. En regroupant les utilisateurs selon leur date d’acquisition, par exemple par mois, cette méthode permet de suivre l’évolution de leur comportement au fil des mois. Imaginez que vous lanciez une campagne marketing en janvier et en février. Avec l’analyse par cohortes, vous pourrez non seulement voir combien de clients ont été acquis ces mois-là, mais aussi comment ils génèrent des revenus sur les mois suivants.

Les avantages de cette méthode par rapport aux analyses classiques sont nombreux. En se concentrant sur des groupes spécifiques, on peut révéler des dynamiques d’engagement et de revenu qui échappent aux métriques globales. Prenons un exemple : une analyse agrégée pourrait montrer une augmentation générale du chiffre d’affaires. Cependant, en comptant sur l’analyse par cohortes, vous pourriez découvrir que la majorité de cette augmentation provient de clients acquis lors de la dernière promotion, tandis que d’autres groupes stagnent ou même diminuent. En d’autres termes, vous obtendrez une bien meilleure compréhension de votre base client.

En e-commerce, cela prend une dimension encore plus cruciale. La fidélisation, par exemple, devient un enjeu vital à piloter, car un client fidèle coûte moins cher à acquérir au fil du temps et génère davantage de revenus. Plus encore, cela aide à mieux évaluer le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing. En comparant les comportements des différentes cohortes, on peut déterminer quelles stratégies ont vraiment porté leurs fruits. Enfin, cette analyse permet aussi de prédire la lifetime value de chaque cohorte, une métrique qui, lorsque maîtrisée, peut transformer la manière dont vous envisagez votre TPE/PME.

En somme, plonger dans l’univers des cohortes, c’est comme mettre ses lunettes de vue pour la première fois : tout devient plus clair. Vous aurez enfin une vision précise de la manière dont vos clients interagissent avec votre marque, ce qui est fondamental pour un pilotage stratégique éclairé.

Comment mettre en place l’analyse des revenus par cohortes avec GA4 et BigQuery ?

Pour analyser les revenus par cohortes avec GA4 et BigQuery, il faut d’abord extraire et structurer les données, ce qui peut sembler intimidant pour les néophytes, mais ne vous inquiétez pas ! En décomposant le processus, il devient beaucoup plus abordable. On commence par trois CTE fondamentales : first_touch, purchase_events et cohort_revenue.

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La première étape est d’identifier la première interaction des utilisateurs. Voici à quoi cela ressemble en SQL :

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
)

Dans ce bloc, vous voyez comment chaque utilisateur est identifié par user_pseudo_id, et nous récupérons le timestamp de leur premier événement avec la fonction MIN(). C’est ce qui nous permet de créer la cohorte en leur assignant une date, le jour où ils ont interagi pour la première fois.

Ensuite, il faut extraire les événements d’achat :

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'
)

Cette étape isole les événements d’achat, ce qui est crucial car c’est là que se trouve le cœur de l’analyse des revenus. Nous filtrons les événements pour ne garder que ceux où l’événement correspond à ‘purchase’, en récupérant à la fois le timestamp et le revenu.

Enfin, nous connectons ces deux ensembles de données pour créer une vue d’ensemble des revenus pondérés par cohortes :

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
)

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Ici, nous relions les informations des premières interactions aux événements d’achat, tout en calculant la durée en mois qui s’est écoulée depuis l’acquisition. Une manipulation précise des timestamps est essentielle pour éviter les erreurs dans cette étape. Si vous souhaitez enrichir vos données, n’hésitez jamais à tirer parti des sources publiques ou spécifiques à votre entreprise, comme vous pourriez le découvrir dans cet article sur les intégrations GA4 ici.

Comment interpréter les résultats et visualiser les performances des cohortes ?

L’analyse des revenus par cohortes est un véritable trésor d’informations pour les e-commerçants. Voyons comment interpréter les résultats obtenus grâce au SQL que nous avons exploré précédemment. En premier lieu, examinons les indicateurs clés qui ressortent de notre analyse : le total des revenus, le nombre d’acheteurs uniques par cohorte et par mois, ainsi que le revenu moyen par utilisateur. Ces chiffres ne sont pas que de simples statistiques. Ils traduisent clairement la valeur des différentes cohortes au fil du temps. Un total de revenus élevé, par exemple, pourrait indiquer que la cohorte a réussi à convertir efficacement ses acheteurs initiaux, alors que le revenu moyen par utilisateur pourrait révéler si ces clients reviennent à l’achat ou non.

Maintenant, comment tirer le meilleur parti de ces données ? Cela nous amène à l’étape suivante : transférer les résultats SQL vers un tableur comme Google Sheets pour créer des tableaux croisés dynamiques. Un tableau croisé dynamique est un outil puissant pour visualiser et analyser des données. Il permet non seulement de synthétiser des volumes importants d’informations, mais aussi de manipuler les données pour découvrir des tendances cachées. Pour ce faire, il suffit de copier les résultats de votre requête SQL et de les coller dans Google Sheets, puis de sélectionner “Données” et “Tableau croisé dynamique”.

Pour optimiser vos visualisations, les mises en forme conditionnelles sont vos meilleures amies. Par exemple, en appliquant une mise en forme qui colore les cellules selon la performance (rouge pour un revenu faible, vert pour un revenu élevé), vous pourrez rapidement identifier les cohortes qui nécessitent une attention particulière. Ces actions rapides permettent ainsi d’accélérer la prise de décision.

Gardez également à l’esprit que l’analyse des revenus ne peut pas se faire dans un vide. Les périodes saisonnières, les campagnes marketing et d’autres facteurs externes jouent un rôle crucial dans l’évolution des revenus. Une montée soudaine des ventes pourrait être attribuée à des promotions spécifiques ou à des événements saisonniers. C’est pourquoi, en croisant les données des cohortes avec ces éléments contextuels, vous pouvez peaufiner vos analyses et en tirer des conclusions plus точnifiées. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter cette ressource très utile pour explorer davantage sur le sujet.

En quoi cette analyse par cohortes transforme-t-elle votre compréhension client et business ?

La puissance de l’analyse par cohortes avec GA4 et BigQuery réside dans sa capacité à révéler, mois après mois, la contribution réelle des clients acquis. Fini les indicateurs globalisés et flous, place à une vision chiffrée, précise et actionnable. Vous identifiez non seulement quelles cohortes performent, mais aussi quand vos stratégies marketing portent leurs fruits. Le bénéfice ? Une optimisation ciblée des budgets, un pilotage clair de votre retention, et une anticipation fiable de la lifetime value client. Adopter cette méthode, c’est un pas décisif vers une data-driven strategy qui rapporte et impacte directement votre chiffre d’affaires.

FAQ

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A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, Responsable de l’agence webAnalyste et formateur indépendant en Web Analytics et Data Engineering. Fort de plus de 10 ans d’expérience, j’accompagne entreprises et agences dans l’exploitation avancée des données GA4, BigQuery et outils connexes. Mon expertise m’a permis de concevoir et déployer des solutions analytiques robustes, conformes au RGPD, qui transforment la collecte de données en leviers business concrets et mesurables. Passionné par la pédagogie, je forme aussi des professionnels à maîtriser ces techniques complexes pour mieux piloter leurs stratégies digitales.