Comment analyser les achats multi-produits pour booster son cross-selling

Analyser les comportements d’achat multi-produits révèle quels articles jouent un rôle clé en support aux bestsellers. GA4 et BigQuery permettent d’identifier ces produits secondaires essentiels, pour optimiser vos stratégies de bundling, marketing et gestion des stocks.

3 principaux points à retenir.

• Identifier les produits complémentaires grâce aux data GA4 révèle les vrais moteurs cachés derrière les ventes.
• Adopter une analyse multi-articles pour comprendre les paniers complexes et construire des offres qui collent au réel et non à l’imaginaire.
• Utiliser BigQuery pour manipuler à grande échelle les données, au-delà des simples rapports classiques, offrant une stratégie cross-selling puissante et fiable.

Pourquoi analyser les paniers multi-produits est-il essentiel

L’analyse des paniers multi-produits, c’est un peu comme chercher un trésor caché dans un océan d’informations. Pourquoi ? Parce qu’elle permet d’observer la dynamique réelle des achats, bien plus que les simples statistiques de ventes isolées. Imaginez un client sur votre site, ajoutant une paire de chaussures à son panier. Mais ne négligez pas ce qu’il choisit de prendre avec : des chaussettes, peut-être une crème imperméabilisante. Ces produits d’accompagnement, souvent invisibles dans les rapports traditionnels, sont des indicateurs précieux de satisfaction client et d’opportunités de revenue.

En analysant ces paniers multi-produits, les e-commerçants peuvent élaborer des bundles cohérents qui s’alignent sur les besoins réels des clients. Prenons l’exemple d’un site de vente d’équipements sportifs. Si les analyses révèlent que ceux qui achètent un vélo optent souvent pour un casque et des gants, pourquoi ne pas créer un package ? Non seulement cela améliore l’expérience client, mais cela augmente aussi la valeur moyenne des commandes.

Les campagnes marketing peuvent également bénéficier de cette analyse. En identifiant les produits qui se vendent bien ensemble, on optimise les recommandations de produits dans les newsletters. Pensez à une campagne par e-mail qui présente non seulement le produit en promo, mais aussi les accessoires qui tendent à l’accompagner. Cela peut booster l’engagement et les taux de conversion comme jamais. D’ailleurs, une étude de McKinsey a estimé que le cross-selling pourrait générer une augmentation de 20% du chiffre d’affaires d’une entreprise.

Toutefois, bon nombre de e-commerçants passent à côté de ces opportunités, absorbés par la quête des volumes de vente et des meilleures ventes. En résumé, l’analyse des paniers multi-produits, avec ses insights profonds, ouvre une multitude de possibilités pour améliorer les marges et la satisfaction client, tout en optimisant la gestion des stocks. Il serait dommage de l’ignorer, surtout quand on sait que les données parlent souvent mieux que les chiffres de vente isolés. Pour aller plus loin, découvrez des stratégies de cross-selling efficaces sur ce lien ici.

Comment utiliser GA4 et BigQuery pour détecter les produits supports

GA4 (Google Analytics 4) et BigQuery forment un duo explosif pour analyser les comportements d’achat des consommateurs, en particulier lorsqu’il s’agit de dénicher ces fameux produits supports, ces « compagnons d’un jour » qui améliorent vos ventes. Les données de GA4 sont stockées sous forme d’événements, et pour le e-commerce, un des plus pertinents est celui de ‘begin_checkout’. C’est là où les clients remplissent leur panier avec plusieurs articles.

Dans GA4, chaque événement peut avoir plusieurs items imbriqués. Par exemple, une commande de 3 produits générera un événement ‘begin_checkout’ pouvant contenir un tableau d’articles. Cela permet d’analyser non seulement les produits pris séparément, mais aussi leurs interactions. Voilà le cœur de notre analyse : identifier les articles qui, même s’ils sont en bas des classements de ventes, sont souvent achetés ensemble.

Jetons un œil à notre requête SQL, qui extrait ces données précieuses :

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;

Décryptons chaque partie :

• WITH begin_checkout_multi AS ( … ): Crée une table temporaire pour stocker les événements de checkout multiple.
• UNNEST(e.items): Décompose le tableau d’items en lignes individuelles, ce qui nous permet d’analyser chaque produit indépendamment.
• ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name): Regroupe tous les noms d’items distincts dans un tableau par utilisateur. C’est la fondation de notre liste de produits supports.
• HAVING COUNT(DISTINCT i.item_name) >= 2: Ne garde que les checkouts contenant plus d’un produit. Les panachés solitaires, c’est non !
• GROUP BY item: Compte combien de fois chaque produit apparaît au sein des checkouts multiples.
• ORDER BY event_count DESC LIMIT 10: Retourne les 10 produits les plus fréquemment associés, révélant ainsi les stars des ventes croisées.

En sortie, vous obtiendrez une liste triée des produits qui s’accompagnent fréquemment d’autres dans des paniers. Ces résultats vous permettront de personnaliser vos offres marketing, en intégrant des produits qui se complètent dans vos recommandations. Si cela vous intrigue, vous pouvez découvrir davantage grâce à des ressources comme ce tutoriel vidéo qui approfondit l’utilisation de GA4 pour le e-commerce.

En jouant avec cette requête, il est possible d’explorer d’autres périodes ou même segments de clients, rendant l’analyse encore plus adaptée à vos besoins spécifiques. Plongez-y, le trésor d’informations qui sommeille à portée de clic pourrait bien transformer vos stratégies de cross-selling !

Quelles actions business concrètes tirer de cette analyse

L’analyse des achats multi-produits dans GA4 peut devenir votre meilleur ami pour maximiser le cross-selling. Imaginez la scène : vous êtes un e-commerçant, et vous venez de découvrir quelles sont les combinaisons de produits que vos clients achètent régulièrement ensemble. Qu’est-ce que vous en faites ? Vous passez à l’action ! Voici plusieurs leviers stratégiques qui s’offrent à vous, chacun avec son propre potentiel à transformer une simple transaction en un véritable festin de revenus.

• Création de bundles produits: En regroupant les produits qui se vendent bien ensemble, vous créez des packages irrésistibles. Cela réduit le choix pour le client tout en augmentant la valeur moyenne du panier. Par exemple, si votre analyse montre que les clients achètent souvent des écouteurs avec des smartphones, proposez un bundle spécial.
• Campagnes marketing pertinentes: Utilisez ces données pour concevoir des campagnes d’emailing ciblées. Les recommandations de produits basées sur les achats passés augmentent l’engagement. Au lieu de dire « regardez nos nouveaux produits », dites « voici les articles complémentaires que vos amis ont adorés ! ».
• Optimisation des promotions: Proposez des promotions sur des produits qui sont souvent achetés ensemble. Vous pouvez, par exemple, offrir une réduction sur un produit complémentaire lorsque l’utilisateur ajoute le produit principal à son panier.
• Coordination des stocks: En ayant une vue d’ensemble sur les produits associés, vous pouvez mieux anticiper la demande et éviter les ruptures. Si les clients achètent toujours une batterie supplémentaire avec une caméra, assurez-vous d’avoir suffisamment de stock pour ne pas perdre de vente.
• Développement produit: Identifiez les besoins non satisfaits des clients. Si vos données montrent un intérêt pour des accessoires spécifiques que vous ne proposez pas encore, il est temps de penser à les développer. Une connexion avec vos clients s’améliore également en écoutant leurs besoins.

Chaque levier est une occasion de transformer des données en actions tangibles qui augmentent les conversions et fidélisent les clients, tout en réduisant les risques de rupture. En fin de compte, mieux vous comprenez le comportement d’achat de vos clients, plus vous pouvez les satisfaire, fidéliser et booster l’ensemble de votre chiffre d’affaires.

Et si vous transformiez vos données GA4 en stratégie cross-selling gagnante ?

L’analyse des paniers multi-produits via GA4 et BigQuery n’est pas un luxe mais un impératif pour quiconque veut sortir du brouillard des simples chiffres de vente. Identifier les produits supports, c’est révéler les véritables moteurs cachés de votre chiffre d’affaires, adaptés à la réalité client. Cette intelligence data-driven permet de créer des offres qui résonnent, d’améliorer le marketing, la gestion des stocks, et même le développement produit. En somme, une clé puissante pour booster vos ventes intelligemment. Vous repartez avec une méthode claire et prête à être testée pour délivrer un vrai impact business.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, expert en Web Analytics et Data Engineering depuis plus de dix ans, spécialisé dans l’exploitation avancée des données clients pour les e-commerces. En tant que responsable de l’agence webAnalyste et formateur indépendant, j’accompagne les professionnels dans la maîtrise de GA4, BigQuery et leurs intégrations, pour transformer la data en leviers d’optimisation concrets. Ma pratique du tracking client-side/server-side, mon expertise technique en SQL, Python et automatisation no-code permettent de construire des dispositifs solides, conformes RGPD, orientés vers les usages métiers et la performance. Mon objectif : rendre l’analyse accessible, actionnable et source de croissance réelle.