Comment analyser les revenus mensuels post-acquisition avec GA4 et BigQuery ?

Analyser les revenus mois par mois après acquisition avec GA4 et BigQuery révèle les profils clients et leur valeur réelle dans le temps. Ce processus éclaire les décisions marketing et financières en suivant précisément chaque cohorte acquise.

3 principaux points à retenir.

• L’analyse par cohortes suit l’évolution des revenus clients sur plusieurs mois, dévoilant des tendances invisibles aux métriques classiques.
• BigQuery et GA4 permettent de combiner données événementielles et revenues pour bâtir une analyse robuste et évolutive.
• Visualiser ces données via pivot tables facilite l’interprétation et la détection d’opportunités saisonnières ou par campagne.

Qu’est-ce que l’analyse par cohortes et pourquoi l’utiliser ?

L’analyse par cohortes est une technique qui permet de regrouper les utilisateurs en fonction de leur date d’acquisition, afin d’analyser leur comportement au fil du temps. En d’autres termes, cette méthodologie crée des groupes d’utilisateurs qui ont des points communs—généralement leur première interaction avec une entreprise—et permet d’explorer leur dynamique de revenus de manière beaucoup plus nuancée qu’avec les métriques traditionnelles. Dans le monde du e-commerce, où les chiffres peuvent être captivants mais parfois trompeurs, l’analyse cohortale agit comme un projecteur qui éclaire les zones d’ombre.

Traditionnellement, les rapports d’analytique montrent des chiffres agrégés—nombre total de visiteurs, chiffre d’affaires global—sans nuancer qui dépense et quand. Avez-vous déjà entendu l’expression « les apparences sont trompeuses »? C’est exactement ce qui se passe ici. Avec l’analyse par cohortes, vous ne vous contentez pas de voir le tableau général, mais vous observez des segments spécifiques dans le temps. Par exemple, si vous lancez une campagne en mars, vous pouvez analyser comment cette cohorte de clients réagit différemment à votre offre par rapport aux cohortes acquises les mois précédents. Cela aide non seulement à optimiser les dépenses marketing mais également à détecter des campagnes particulièrement efficaces ou à identifier des effets saisonniers, qui peuvent significativement influencer les performances de vente.

Pour illustrer ce point, imaginons un site de vente en ligne. Supposons que son chiffre d’affaires plonge au mois de novembre, alors que les nouvelles cohortes de clients acquises durant cette période de soldes affichent une rentabilité exceptionnelle par la suite. En utilisant l’analyse par cohortes, l’entreprise peut découvrir que ces nouveaux clients, bien que moins rentables initialement, ont un potentiel de valeur à long terme considérable. Cela pourrait signaler une opportunité d’ajuster les campagnes marketing avant ces périodes commerciales, en consolidant des efforts pour maximiser la qualité d’engagement au moment de l’acquisition.

• Détection des tendances de fidélisation: Identifier les clients les plus loyaux.
• Optimisation des campagnes marketing: Analyser l’efficacité des promotions passées.
• Prévision des revenus: Estimer les futures performances basées sur les tendances passées.
• Saison de sollicitation: Comprendre comment la saisonnalité influence la valeur client.

En somme, l’analyse par cohortes est bien plus qu’un simple outil d’analyse ; elle est une véritable boussole pour les entreprises cherchant à naviguer dans le monde turbulent du e-commerce. Pour en savoir plus sur la méthode et son utilisation, consultez cet article d’aide sur Google Analytics.

Comment structurer une requête SQL pour l’analyse de revenu post-acquisition ?

Structurer une requête SQL pour l’analyse des revenus post-acquisition avec GA4 et BigQuery en utilisant des CTE (Common Table Expressions) est essentiel pour isoler chaque étape clé du processus. Prenons-le par étape avec des exemples de code pertinents.

Le premier CTE, first_touch, est conçu pour identifier la première interaction de chaque utilisateur avec votre site. Il commence par sélectionner chaque user_pseudo_id, puis utilise la fonction MIN() pour déterminer le event_timestamp le plus précoce :

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
)

Ce CTE est la fondation de votre analyse, car il détermine le jour de la première interaction, essentiel pour l’assignation des cohortes.

Ensuite, le CTE purchase_events extrait tous les événements d’achat, permettant ainsi d’obtenir les données de revenus nécessaires :

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'
)

Ce CTE est essentiel, car il vous permet de capturer et de relier les données de revenus aux utilisateurs et à leurs cohortes respectives.

Ensuite, on passe au CTE cohort_revenue, où la magie opère. Ici, on relie le first_touch à purchase_events pour établir une matrice de revenues :

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
)

La jointure ici est fondamentale : elle lie chaque utilisateur à son historique d’achat à partir de leur première interaction. Cela permet le calcul précis des mois post-acquisition.

Enfin, en agrégeant les données avec une instruction SELECT, vous obtenez une vision synthétique de l’ensemble par cohorte mois et mois post-acquisition :

SELECT
  FORMAT_DATE('%Y-%m', cohort_day) AS cohort_month,
  months_after_acquisition,
  ROUND(SUM(revenue), 2) AS total_revenue,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS purchasing_users,
  ROUND(SUM(revenue) / COUNT(DISTINCT user_pseudo_id), 2) AS average_revenue_per_user
FROM
  cohort_revenue
GROUP BY
  cohort_month, months_after_acquisition
ORDER BY
  cohort_month, months_after_acquisition;

En résumant, utiliser des CTE vous permet de clarifier chaque phase de l’analyse des revenus. C’est ce qui soutient la logique de votre recherche et offre un cadre robuste pour explorer vos données. Pour une compréhension plus approfondie de ces concepts, n’hésitez pas à consulter des ressources supplémentaires comme GA4 BigQuery.

Comment interpréter et visualiser les données de revenu cohortal ?

Analyser et interpréter les données de revenu cohortal est une compétence essentielle pour tout e-commerçant cherchant à optimiser ses performances. La visualisation à travers un tableau croisé dynamique (TCD) dans Google Sheets est un excellent moyen pour capter des tendances et des anomalies. Alors, comment s’y prendre ? Voici les étapes à suivre :

• Étape 1 : Copiez les résultats de votre requête BigQuery.
• Étape 2 : Collez ces données directement dans Google Sheets.
• Étape 3 : Créez un tableau croisé dynamique, en utilisant les colonnes cohort_month et months_after_acquisition comme axes.
• Étape 4 : Intégrez dans votre TCD les valeurs total revenue, le nombre d’acheteurs et le revenu moyen par utilisateur.

Une fois votre TCD en place, la mise en forme conditionnelle est un allié précieux. Elle vous permet de faire ressortir visuellement les cohortes qui performent bien ou, au contraire, celles qui peinent à décoller. Imaginez un tableau coloré où chaque cellule indique le niveau de revenu généré par chaque cohorte : facile à lire, non ?

Mais attention ! Comme tout bon analyste, il faut garder un œil critique. La saisonnalité joue un rôle crucial dans les résultats. Les effets de Black Friday ou de Noël peuvent fausser vos interprétations. Par exemple, un pic de revenus en décembre peut provenir non pas d’une acquisition réussie, mais simplement de l’effervescence des fêtes. Il est donc essentiel de croiser ces données avec vos campagnes de marketing pour valider vos hypothèses. Un coup d’œil sur vos promotions passées pourrait révéler si cet élan est vraiment significatif ou juste un coup de chance.

Voici un tableau synthétique qui donne une idée de la comparaison des performances de cohorte :

En utilisant ces outils de visualisation et en restant vigilant aux biais saisonniers, vous serez en bien meilleure position pour tirer des conclusions éclairées sur vos cohortes, bien au-delà des simples chiffres.

Quels bénéfices concrets tirer de cette analyse pour un e-commerce ?

Analyser les revenus mensuels post-acquisition dans un e-commerce avec GA4 et BigQuery, c’est comme avoir une boussole précise dans un océan de données. L’un des bénéfices concrets de cette démarche ? Elle permet d’optimiser vos dépenses marketing en ciblant les périodes ou les canaux qui génèrent les cohortes les plus rentables.

Imaginez que vous ayez réalisé une campagne en mars. Grâce à votre analyse, vous découvrez que cette initiative a généré un revenu moyen supérieur de 30 % par rapport aux autres mois six mois après l’acquisition. Ce type d’informations peut radicalement transformer vos stratégies marketing. En suivant la progression du revenu moyen dans le temps, vous pouvez mieux travailler sur la fidélisation, la personnalisation de l’offre et l’amélioration de l’expérience client.

En parallèle, la précocité est de mise. Détecter rapidement les cohortes faibles vous permet d’ajuster vos stratégies avant que les pertes ne s’accumulent. Par exemple, si vous réalisez que les utilisateurs acquis durant un certain mois génèrent moins de revenus, vous pouvez réévaluer votre ciblage ou apporter des modifications aux messages marketing destinés à ces groupes.

Voyons un exemple chiffré :

• En mars, votre campagne a conduit à 500 nouveaux utilisateurs.
• Après six mois, ces utilisateurs ont généré un revenu total de 75 000 €.
• Comparativement, ceux acquis en janvier n’ont généré que 57 000 € sur la même période.

Ces chiffres soulignent la nécessité de surveiller les performances des cohortes sur le long terme pour identifier les bonnes pratiques, tout en vous permettant d’ajuster les campagnes en cours.

Et pour aller encore plus loin, envisagez l’automatisation des exports vers un dashboard BI. Cela vous permettra d’avoir un suivi en continu, vous offrant ainsi une vision claire et dynamique de la performance de vos cohortes sans avoir à plonger à chaque fois dans les méandres des données brutes.

Pour approfondir votre compréhension de cet aspect, n’hésitez pas à consulter des ressources supplémentaires telles que ce lien.

Alors, prêt à exploiter GA4 et BigQuery pour booster vos revenus post-acquisition ?

L’analyse mois par mois des revenus après acquisition via GA4 et BigQuery offre une vision limpide de la valeur client et du retour sur investissement des campagnes marketing. En isolant les cohortes par date d’entrée, vous détectez non seulement quels clients génèrent le plus sur le long terme, mais aussi les dynamiques à corriger ou à renforcer. Cette transparence permet d’optimiser les budgets, améliorer la fidélisation, et anticiper les tendances. Concrètement, vous ne naviguez plus à vue, mais avec des données solides et actionnables en main — un levier indispensable pour toute stratégie e-commerce ambitieuse.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, analytics engineer et formateur indépendant, spécialisé dans la collecte, l’analyse et la valorisation des données digitales. Depuis plus de dix ans, j’accompagne agences et e-commerces dans l’optimisation de leurs données via GA4, BigQuery et l’automatisation no-code. Ma maîtrise technique du tracking et des infrastructures data cloud me permet de concevoir des analyses solides et pratiques, notamment sur la compréhension fine des comportements post-acquisition et la mesure précise de la performance commerciale.