Item revenue vs purchase revenue dans GA4 : ou comment Google a réussi à faire de l’argent un concept flou 🫶
Il y a des choses simples dans la vie : une tartine tombe toujours du côté beurre, un développeur vous dira toujours « ça marche chez moi », et un client vous demandera toujours pourquoi les chiffres de son e-commerce ne collent pas. Notamment, cette énigme : pourquoi l’item revenue est différente de la purchase revenue dans GA4 ? C’est pourtant du pognon dans les deux cas, non ? Oui. Mais non. Et comme d’habitude avec GA4, ce qui aurait pu être clair finit en Rubik’s cube à l’aveugle.
GA4 ou la théorie quantique du chiffre qui change quand on l’observe
Item revenue : le monde merveilleux du produit isolé
L’item revenue, c’est ce que chaque produit pense valoir dans son monde à lui. C’est le revenu généré par unité de produit, multiplié par la quantité vendue. Genre : 482 vélos Google Campus à 42,50 € pièce, ça fait 20 485 €. Simple, direct, arithmétique de CE2.
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Mais attention : ce chiffre, c’est avant les histoires. Avant les frais de port, avant les codes promo, avant les retours, avant que le client se rende compte qu’il a commandé un vélo alors qu’il vit au 6e sans ascenseur. L’item revenue est donc le revenu brut par produit. C’est pratique pour savoir si le slip vert fluo vendu par lot de 5 marche mieux que le caleçon sobre. Mais ça ne vous dit rien sur ce que vous avez réellement encaissé.
Purchase revenue : le monde réel, avec des gens, des coupons et des regrets
La purchase revenue, elle, est plus honnête. Moins sexy, mais plus fidèle à votre compte en banque. Elle agrège tous les revenus par transaction, après application des réductions, des codes de bienvenue, des rabais Black Friday, et des erreurs de saisie du service client. C’est le chiffre que vous pouvez, en théorie, déclarer aux impôts sans rougir.
En gros, si l’item revenue est le chiffre que votre ego veut croire, la purchase revenue est celui que votre banquier regarde. L’un rêve, l’autre paye.
Total revenue : le grand foutoir fiscal
Et puis il y a le total revenue. Le grand frère fourre-tout. Lui, il additionne tout : les achats, les abonnements, les revenus publicitaires, puis il retire les remboursements. Une sorte de recette globale après digestion. Ça donne une vue macro, parfaite pour faire croire en réunion que tout est sous contrôle, même quand vos ventes sont tenues par une pub TikTok d’un influenceur en claquettes.
Pourquoi les chiffres ne collent pas ? Parce que la vie est mal faite.
Vous vous demandez pourquoi parfois votre item revenue est supérieure à votre total revenue ? Félicitations, vous venez de découvrir le bug dans la matrice. Et voici les suspects :
- Dédoublement de tracking : Un produit est compté plusieurs fois. Il existe peut-être dans le monde réel, mais aussi dans le monde parallèle des données mal configurées.
- Pas de prise en compte des retours dans l’item revenue. Oui, le client a acheté le vélo. Mais il l’a aussi ramené en hurlant que la selle était une torture lombaire.
- Filtres défaillants ou événements mal nommés : vous traquez “purchase” et “purchase_confirmed” comme si c’était deux choses différentes. Spoiler : c’est la même.
- Répartition des réductions : si vous appliquez un code promo à la transaction et pas à l’article, l’item revenue reste inchangée, mais la purchase revenue chute comme votre motivation un lundi matin.
À quoi ça sert de savoir tout ça, à part briller dans les dîners mondains de data analysts ?
Très simple.
- L’item revenue vous dit si un produit est rentable. Est-ce qu’il mérite de rester au catalogue ou d’être recyclé en cadeau pour les clients mécontents ?
- La purchase revenue vous dit si vos opérations commerciales ne sont pas une forme d’auto-sabotage fiscal.
- Le total revenue vous donne une vision d’ensemble, qui vous permet de planifier l’avenir (ou d’acheter un hamac pour pleurer dedans).
Moralité : dans GA4, rien ne se perd, rien ne se crée, tout se comptabilise deux fois
| Critère | Item Revenue | Purchase Revenue | Total Revenue |
|---|---|---|---|
| Définition | Revenu généré par produit, hors frais & remises | Revenu total par transaction, après remises | Somme de tous les revenus (ventes, abonnements, pub) – remboursements |
| Niveau d’analyse | Micro (produit par produit) | Méso (panier / transaction) | Macro (business global) |
| Inclut les réductions ? | Non (sauf si appliquées au produit) | Oui (remises, coupons, soldes…) | Oui (avec déductions + retours + remboursements) |
| Inclut les frais de port / TVA ? | Non, sauf s’ils sont inclus dans le prix produit | Oui, parfois (selon config du taggage) | Oui (selon configuration complète du setup) |
| Utilité principale | Identifier les produits qui rapportent (ou pas) | Évaluer l’efficacité commerciale réelle | Voir l’état financier global (ou l’illusion d’un état) |
| Fiabilité comptable | Moyenne (risque de doublons ou de surestimations) | Bonne (si bien taggé) | Variable (surtout si vos remboursements sont dans un autre silo) |
| Exemple chiffré | 20 485 € pour 482 vélos à 42,50 € chacun | 18 200 € encaissés après remises sur le panier | 17 500 € après retraits des retours et ajouts des abonnements |
| Problèmes fréquents | Double comptage, oublis de remises, données test | Tags mal configurés, devises mélangées | Incohérence des sources, oublis de revenus annexes ou remboursements |
| Phrase qui résume | « En théorie, on a vendu plein de trucs. » | « En vrai, on a encaissé un peu moins. » | « On a gagné ça… enfin, si on oublie les remboursements. » |
Comprendre ces différences, c’est comme apprendre à lire entre les lignes d’un contrat de mariage ou d’une promesse politique : tout est là, mais faut vraiment vouloir comprendre. Et surtout, il faut arrêter de croire que la donnée est objective. Elle ment, elle triche, elle vous regarde droit dans les yeux en disant « tout va bien » alors qu’elle cache une promo à -80 % mal répartie dans une ligne de produit.
Alors la prochaine fois qu’on vous dit « les chiffres sont les mêmes dans GA4 », riez doucement. Et dites : en Théorie peut-être. Mais en Théorie, tout se passe bien.