Comment identifier les produits qui fidélisent vos clients avec GA4 ?

Analyser le premier produit vu par un client sur votre site avec GA4 révèle quels produits créent le plus de clients fidèles et génèrent des revenus récurrents. Comprenez comment exploiter cette donnée pour booster votre stratégie commerciale.

3 principaux points à retenir.

• Le premier produit vu influence durablement le comportement d’achat.
• GA4 combiné à BigQuery permet un suivi précis du parcours client.
• Cette analyse guide vos décisions marketing et merchandising pour maximiser la valeur client.

Pourquoi analyser le premier produit vu par le client

Lorsque vous pensez à la première interaction d’un client avec votre site e-commerce, celle-ci dépasse en fait la simple vue d’un produit. C’est un moment clé, un véritable point de départ potentiellement déterminant sur le chemin d’un client vers la fidélité et le repeat business. En d’autres mots, ce premier produit vu joue le rôle de ce qu’on pourrait appeler un « gateway product ». On pourrait même dire que c’est comme la première bouchée d’un plat savoureux qui donne envie de finir l’assiette !

Imaginez un client qui atterrit sur votre site et clique sur le produit ‘A’. Ce même client réalise ensuite en moyenne 4,2 achats supplémentaires dans les six mois suivants. En revanche, si ce même client commence par le produit ‘B’, il ne dépense en moyenne que 1,8 achat supplémentaire sur la même période. Cela n’évoque-t-il pas une différence marquante, presque Kremlinesque en termes de valeur ajoutée ? Les chiffres parlent d’eux-mêmes : un produit initial attirant peut propulser non seulement un client vers un achat, mais également vers une série d’achats récurrents. Ceci illustre parfaitement l’importance stratégique du premier produit vu dans la fidélisation client.

Et pourtant, les classiques indicateurs de conversion qui mesurent simplement la quantité de produits vus par rapport aux achats effectifs laissent souvent de côté cette dynamique plus profonde. Ils ne saisissent pas la puissance et l’impact durable du premier point de contact sur le parcours d’achat du client. C’est comme mesurer la performance d’une chanson sans comprendre qu’elle a le potentiel de devenir un tube intergénérationnel. Ainsi, se concentrer sur ce premier contact permet non seulement de mieux comprendre le comportement d’achat des clients, mais également d’ajuster vos tactiques de marketing.

Les équipes produit et marketing, armées de ces insights, devraient se poser la question : où devrions-nous attribuer nos ressources pour maximiser le potentiel de fidélisation ? De la manière dont vous présentez vos produits sur votre site à la façon dont vous les promouvez dans vos campagnes, comprendre le rôle du premier produit vu par les clients vous permet d’optimiser chacun de ces aspects.

Consultez notre article pour approfondir la stratégie d’analyse de l’achat répété et rendre votre e-commerce encore plus performant.

Comment GA4 et BigQuery permettent de suivre ces interactions

GA4, couplé à BigQuery, constitue une réelle avancée dans l’analyse des interactions clients. Grâce à cette technologie, vous pouvez explorer vos données brutes de manière si précise qu’elle rivalise avec la finesse d’un horloger suisse. Pourquoi ? Parce que, en identifiant le premier produit consulté par un client, vous pouvez suivre l’ensemble de ses transactions ultérieures. Voici comment cela se décline en trois étapes techniques qui vont assurer la pérennité de votre stratégie d’engagement client.

La première étape consiste à identifier le premier produit vu dans ce que l’on appelle un CTE (Common Table Expression) first_viewed_product. L’idée ici est d’établir un lien direct entre l’identifiant pseudo-utilisateur du client et le produit qu’il a consulté en premier. On utilise la fonction ARRAY_AGG pour rassembler ces informations en les triant par timestamp. Cela garantit que nous avons un enregistrement fiable de la première interaction de chaque client avec votre catalogue.

WITH first_viewed_product AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    ARRAY_AGG(item.item_name ORDER BY event_timestamp ASC)[OFFSET(0)] AS first_viewed_name
  FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_202101*`,
    UNNEST(items) AS item
  WHERE event_name = 'view_item'
    AND item.item_name IS NOT NULL
  GROUP BY user_pseudo_id
)

Ensuite, dans la deuxième étape, nous devons extraire les achats effectués par chaque utilisateur, en créant un CTE user_purchases. Ici, on cible uniquement les transactions valides, en utilisant les ID de transaction pour s’assurer que nos données sont fiables et agrégées par client. Encore une fois, la fonction ARRAY_AGG entre en jeu pour nous permettre d’analyser toutes les transactions d’un même utilisateur, en tenant compte des achats multi-produits.

user_purchases AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    ecommerce.transaction_id AS transaction_id,
    ARRAY_AGG(item.item_name) AS items_in_transaction
  FROM `bigquery-public-data.ga4_obfuscated_sample_ecommerce.events_202101*`,
    UNNEST(items) AS item
  WHERE event_name = 'purchase'
    AND item.item_name IS NOT NULL
    AND ecommerce.transaction_id IS NOT NULL
  GROUP BY user_pseudo_id, transaction_id
)

Enfin, le CTE joined permet de rapprocher les données des deux CTE précédents. Cela nous permet de conserver tous les utilisateurs dans notre analyse, qu’ils aient acheté ou non. La clé ici est d’utiliser la combinaison d’un LEFT JOIN et de la fonction UNNEST pour identifier si le produit initialement consulté apparait parmi les achats effectués. Ce choix méthodologique évite une forme de biais qui pourrait déformer nos résultats.

joined AS (
  SELECT
    fv.first_viewed_name,
    fv.user_pseudo_id,
    up.transaction_id,
    up.items_in_transaction,
    CASE
      WHEN up.transaction_id IS NOT NULL
           AND fv.first_viewed_name IN UNNEST(up.items_in_transaction)
      THEN 1 ELSE 0
    END AS first_viewed_in_transaction
  FROM first_viewed_product fv
  LEFT JOIN user_purchases up
    ON fv.user_pseudo_id = up.user_pseudo_id
)

En exploitant ces étapes clés et les fonctions spécifiques de BigQuery, vous garantissez une analyse robuste des interactions clients. Pour approfondir l’utilisation de BigQuery dans vos analyses de données, consultez cet article qui en dévoile davantage sur les avantages de cette technologie ici.

Quels indicateurs exploiter pour optimiser votre stratégie produit

Pour identifier les produits qui fidélisent vos clients grâce à GA4, il est essentiel de se pencher sur quatre indicateurs clés qui vont au-delà des simples transactions. Ces métriques vous révèlent comment les premiers produits vus par les utilisateurs influencent leur parcours d’achat et leur engagement à long terme.

• Nombre d’utilisateurs dont le premier produit vu est X : Cette mesure vous indique combien de clients ont été exposés à chaque produit en premier. Une forte audience initiale peut montrer un intérêt, mais ne garantit pas la fidélité.
• Nombre total de transactions par ces utilisateurs : Ici, on parle de la somme des achats réalisés par les utilisateurs ayant vu ce produit en premier. Cela permet de quantifier l’impact réel de ce produit sur le chiffre d’affaires généré.
• Nombre de transactions incluant ce premier produit : Cet indicateur vous montre combien de fois le produit initialement vu a été resélectionné lors de transactions subséquentes. C’est un signe fort de l’engagement et de l’attachement à ce produit.
• Taux de conversion transactionnel relatif à ce produit : Calculé à partir des transactions comprenant le produit initial par rapport aux transactions totales, ce taux vous permet de mesurer l’efficacité du produit en tant qu’outil de conversion.

Ces KPI sont cruciaux pour identifier les produits à forte valeur client. Ils vous permettent non seulement de prioriser la mise en avant des produits sur votre homepage, dans vos campagnes marketing, ou dans votre merchandising, mais également de détecter les produits qui attirent mais ne réussissent pas à convertir sur la durée. Par exemple, un produit qui génère de nombreux premiers clics mais peu de ventes répétées peut signaler qu’il nécessite des actions correctives telles que l’optimisation des prix, l’amélioration de la description ou une repositionnement stratégique sur le site.

Pour faciliter votre prise de décision, voici un tableau synthétique comparant ces indicateurs pour différents produits :

En analysant ces données, vous serez en mesure de définir des stratégies avisées pour maximiser la fidélité de vos clients autour de vos produits les plus prometteurs.

Comment exploiter ces données pour maximiser la valeur client

Exploiter les données issues de votre analyse first-touch avec GA4 peut véritablement transformer votre stratégie e-commerce. Comment ? En intégrant des leviers business qui maximisent la valeur client à long terme, bien sûr. Voici quelques axes à explorer.

• Allouer le budget marketing judicieusement : Concentrez vos ressources sur les produits qui attirent les clients à forte valeur. Si vos données montrent que les clients qui découvrent ‘Produit A’ achètent davantage, il est impératif que ce produit soit omniprésent dans vos campagnes de promo.
• Optimiser le parcours client : Placez les produits à forte valeur stratégiquement sur votre homepage. Une marque, par exemple, a remarqué que leur nouveau produit phare attirait non seulement du trafic, mais engendrait aussi un énorme volume d’achats subséquents. En le plaçant en tête de page, son chiffre d’affaires a explosé de 25 % en deux mois.
• Adapter la communication : Segmentez vos campagnes email et promotions selon les préférences de vos clients. Si un segment de clientèle réagit positivement aux options de luxe, adaptez vos messages pour qu’ils résonnent avec leurs attentes, comme un musicien qui ajuste son répertoire selon ses fans.
• Orienter l’inventaire : Ajustez votre stock en fonction des insights dégagés de l’analyse. Booster la disponibilité de ‘Produit A’, par exemple, pourrait inciter encore davantage de clients à revenir, tout en réduisant les coûts de stockage pour des produits moins performants.

Prenons un exemple pratique : imaginez une marque de vêtements qui, grâce à ces insights, réorganise sa page d’accueil. Si ‘Produit A’ est repositionné en haut de page et des campagnes spécifiques sont envoyées aux clients ayant montré un intérêt pour ce produit, la marque observe une augmentation de 30 % des ventes sur une période de trois mois, sans augmenter son budget marketing. Cela démontre l’impact mesurable de ces décisions éclairées.

En intégrant cette approche, vous ne misez pas seulement sur des résultats immédiats. Vous créez une boucle de rétroaction positive, où chaque interaction client devient un pilier fondamental de votre stratégie business. Une façon de se démarquer sur un marché bondé et d’engendrer une fidélité client durable. Gardez à l’esprit que le chemin pour maximiser la valeur client commence ici. Pour approfondir, consultez ce lien : Google Analytics.

Comment tirer pleinement parti de l’analyse du premier produit vu pour booster votre business ?

L’analyse du premier produit vu via GA4 et BigQuery offre une fenêtre stratégique sur le comportement client durable, bien au-delà des simples taux de conversion immédiats. En identifiant quels produits transforment véritablement un visiteur en acheteur régulier, vous pouvez mieux cibler vos investissements marketing, ajuster vos priorités merchandising et dynamiser la fidélisation. Cette méthode vous permet de prendre des décisions éclairées qui renforcent la valeur client sur le long terme, un atout indispensable dans un marché e-commerce ultra-concurrentiel. En résumé, maîtriser cette approche rime avec intelligence business et croissance durable.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant expert et formateur en Web Analytics, Data Engineering et Automatisation, basé en France. Avec plus de dix ans d’expérience, il accompagne agences digitales et e-commerce dans la maîtrise des outils GA4, BigQuery et des infrastructures data. Son expertise technique et pédagogique permet de transformer la donnée brute en actions business concrètes, en conformité RGPD et avec un souci constant d’efficacité métier.