Analyser les achats multi-produits dans GA4 permet d’identifier les produits « supports » souvent achetés ensemble, révélant des opportunités solides de cross-selling. Découvrez comment extraire ces pépites pour optimiser vos stratégies de vente et comprendre vos clients au-delà des simples best-sellers.
3 principaux points à retenir.
- Focus sur les produits complémentaires : Identifier les articles achetés ensemble éclaire vos vraies dynamiques d’achat.
- Utilisation stratégique de GA4 et BigQuery : Exploitez ces outils pour des analyses précises et scalables des achats multi-items.
- Impact direct sur marketing, stock et développement produit : Adaptez vos bundles, campagnes et stocks selon les données client réelles.
Pourquoi analyser les achats multi-produits en e-commerce
Analyser les achats multi-produits est une étape cruciale pour déchiffrer les véritables comportements d’achat des consommateurs. Savoir quels produits se vendent le mieux peut sembler, à première vue, suffisant. Pourtant, c’est loin d’être assez. La vraie richesse réside dans la capacité à identifier ces produits qui jouent le rôle de soutien en se glissant, sans faire de bruit, dans les paniers d’achat. Ces « produits d’accompagnement » ne sont pas toujours des stars de la vente, mais leur impact sur la satisfaction client et le chiffre d’affaires est indéniable.
Pourquoi cette analyse est-elle si essentielle ? En comprenant les combinaisons de produits que les clients achètent ensemble, les entreprises peuvent créer des bundles à la fois cohérents et attractifs. Au lieu de mélanger aléatoirement des best-sellers, imaginez un retail qui rassemble des produits qui s’accordent naturellement, en offrant une expérience d’achat fluide. Cela a un double effet bénéfique : cela pousse le client à acheter plus, tout en optimisant son expérience.
Cette approche va bien au-delà de la simple vente. Elle permet également de maîtriser les stocks de manière optimale. Plutôt que de se retrouver avec des produits populaires mais isolés, vous pouvez anticiper les ventes des produits d’accompagnement qui, bien que moins connus, sont essentiels pour compléter une offre. En connaissant ces dynamiques, les équipes en charge des inventaires peuvent évitez les ruptures de stock sur des articles qui sont souvent demandés ensemble, évitant ainsi de laisser filer des ventes par manque d’anticipation.
Les bénéfices de cette stratégie sur la fidélisation client sont également notables. Un consommateur qui a vécu une expérience d’achat enrichissante, où il a pu découvrir des produits complémentaires pertinents, est plus enclin à revenir. Il n’agit pas uniquement sur des tendances de consommation passagères, mais se forge une relation durable avec la marque, motivée par une véritable compréhension de ses besoins.
En définitive, l’analyse des achats multi-produits n’est pas simplement une question de données, mais d’adaptabilité. Naviguer dans ces insights permet aux entreprises d’ajuster leurs stratégies commerciales, de développer des campagnes de marketing ciblées basées sur des comportements d’achat réels, et de bâtir une fidélité client solide. Découvrez l’impact de cette démarche sur votre stratégie.
Comment exploiter GA4 et BigQuery pour détecter ces produits supports
Pour exploiter GA4 et BigQuery pour détecter ces produits supports, il est essentiel de comprendre comment GA4 collecte les données via des événements et comment BigQuery les exploite à l’aide de requêtes SQL. La clé, c’est l/UNNEST et les agrégations ARRAY_AGG, qui sont des outils puissants pour analyser les paniers multi-items.
Lorsqu’un client commence à passer à la caisse avec plusieurs articles, chaque événement est enregistré au sein de GA4, permettant de capter une image complète du comportement d’achat. À partir de là, une requête SQL va transformer ces données pour en tirer des insights précieux.
Voici un exemple de requête :
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;
Décomposons la requête. Tout d’abord, le WITH crée une expression de table commune (CTE) nommée begin_checkout_multi. Ce CTE se concentre sur les événements de début de passage à la caisse, filtrant les achats à un seul produit. L’UNNEST est crucial car il permet d’extraire les informations des articles qui sont stockées sous forme de tableaux imbriqués dans chaque enregistrement d’événements. Ensuite, ARRAY_AGG(DISTINCT i.item_name) regroupe ces items par événement, mais maintien la distinction entre produits.
Le filtre HAVING COUNT(DISTINCT i.item_name) >= 2 assure que seuls les paniers avec plusieurs articles sont pris en compte, une condition essentielle pour une analyse de cross-selling. Ensuite, la seconde partie de la requête détermine combien de fois chaque produit apparaît en tant qu’accompagnant, en regroupant les résultats par produits et en les ordonnant par fréquence.
En résumé, cette structure de requête vous permet d’adapter facilement votre analyse à des périodes spécifiques ou à des segments de clients. N’hésitez pas à expérimenter avec votre propre ensemble de données GA4 pour découvrir de nouvelles tendances. Pour en savoir plus sur l’intégration de GA4 et BigQuery, consultez ce lien.
Quels bénéfices concrets tirer de cette analyse pour votre business
Alors, vous vous demandez peut-être : quels sont les bénéfices concrets de l’analyse des achats multi-produits sur GA4 pour booster votre business ? Spoiler alert : les retombées peuvent être énormes. Imaginez d’abord un client qui cherche un produit phare. Ce qu’il ne sait pas, c’est qu’il va également mettre dans son panier un ou plusieurs articles complémentaires, ces fameux « supporting players ». En identifiant ces produits accompagnateurs, vous pouvez transformer vos recommandations en suggestions qui font mouche.
- Amélioration des recommandations produits : Dites adieu aux suggestions aléatoires basées uniquement sur la popularité. Grâce à vos analyses, taillez des recommandations pertinentes qui vont directement à l’essentiel. Par exemple, si vos données montrent que les clients achètent souvent la crème solaire avec des lunettes de soleil, proposez ces deux articles ensemble. Ce n’est pas seulement une question de vente, c’est de l’expérience client, un soin apporté à ses besoins.
- Optimisation des campagnes marketing : Utilisez ces données pour construire des e-mails ciblés avec des offres sur les produits liés. Imaginez une campagne qui propose des promotions sur ces articles « support », soutenue par les statistiques d’achats. Au lieu d’une augmentation de 5% des clics, vous pourriez atteindre 20% (Source : Campaign Monitor) !
- Gestion intelligente des stocks : Avoir connaissance des produits qui se vendent ensemble vous permet d’anticiper et d’éviter les ruptures de stocks sur des articles complémentaires. Par exemple, si vous vous rendez compte que vos clients prennent souvent un nettoyant pour le visage avec un tonique, vous pouvez ajuster vos niveaux de stock afin de garantir que ces produits soient disponibles simultanément.
- Développement produit : En fouillant dans ces analyses et en découvrant des corrélations inattendues, il se peut que vous repériez des opportunités pour créer de nouveaux articles ou variations. Peut-être qu’un bundle de crème de jour et son sérum serait votre prochain best-seller ?
En résumé, les insights issus de l’analyse multi-produits ne profitent pas seulement à votre chiffre d’affaires ; ils révoquent aussi l’artifice du cross-selling en apportant une véritable valeur ajoutée à l’expérience client. N’oubliez pas que chaque client qui se sent compris et bien servi se transforme souvent en ambassadeur de votre marque. Alors, prêt à plonger dans les profondeurs de vos données et à en tirer tous les bénéfices ? Pour plus de conseils sur l’analyse et la mise en œuvre de vos données, consultez cet article captivant sur l’analyse de Google Analytics 4 ici !
Comment adapter et étendre cette analyse selon vos besoins spécifiques
Pour adapter et étendre votre analyse des achats multi-produits selon vos besoins spécifiques, commencez par modifier la requête SQL que nous avons précédemment déchiffrée. L’un des principaux avantages de l’utilisation de GA4 et BigQuery réside dans la flexibilité de ces outils. Pour ajuster la période d’analyse, il vous suffit d’intégrer un filtre sur la colonne event_date ou d’ajuster le motif de sélection dans votre dataset, comme ceci :
WHERE e.event_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-01-31'
Simple et efficace, n’est-ce pas ? Cela vous permet de concentrer vos efforts sur une période où vous suspectez des comportements d’achat atypiques ou de promotions spécifiques.
Ensuite, pour segmenter par catégories de produits, pensez à intégrer un champ de catégorie dans votre requête. Par exemple :
WHERE i.item_category = 'Electronics'
Cela vous aide à comprendre comment certains produits se vendent non seulement individuellement mais aussi en tant que composants d’un écosystème d’achat particulier. Les informations que vous en tirez pourraient être surprenantes.
Pour cibler certains profils clients, utilisez les données disponibles sur l’ID utilisateur (user_pseudo_id) ou encore des dimensions contextuelles comme les segments démographiques. Cela pourra vous conduire à identifier des comportements d’achats spécifiques aux différentes tranches de votre audience. Par exemple :
WHERE e.user_pseudo_id IN ('user1', 'user2')
Le fait de personnaliser ces analyses ne se limite pas à une simple curiosité : cela vous permettra de répondre à des questions stratégiques précises. Par exemple, vous pourriez découvrir que certains groupes d’utilisateurs achètent toujours un gadget spécifique avec un smartphone, révélant une opportunité de cross-selling inexploitée.
Enfin, pour automatiser et actualiser ces analyses régulièrement, envisagez de programmer des requêtes via des outils comme Cloud Scheduler ou de tirer parti d’outils de visualisation comme Google Data Studio pour suivre ces indicateurs en temps réel. Cette approche garantit que votre entreprise bénéficie de gains continus de valeur.
Une démarche itérative est essentielle. Chaque fois que vous réalisez une analyse et découvrez de nouvelles tendances, les résultats devraient guider vos actions produit et commerciales. En appliquant les leçons tirées de ces analyses, vous vous rapprocherez de vos clients et de leurs besoins, vous rendant ainsi incontournable dans votre marché.
Comment tirer le meilleur parti de l’analyse multi-produits GA4 pour votre croissance ?
Identifier les produits qui accompagnent souvent vos best-sellers grâce à GA4 et BigQuery n’est pas juste une bonne idée, c’est une nécessité stratégique. Cette analyse révèle les relations cachées entre articles, permettant de bâtir des offres pertinentes, d’optimiser les stocks et de cibler efficacement vos campagnes marketing. En maîtrisant cette connaissance, vous alignez vos actions sur le comportement réel des clients, ce qui booste vos revenus et fidélise votre audience. Testez, adaptez, et intégrez ces données dans votre quotidien : c’est la clé d’un cross-selling performant et durable.
FAQ
Pourquoi analyser les paniers avec plusieurs produits en GA4 ?
Comment fonctionne la requête SQL pour détecter les produits supports ?
Quels avantages marketing tire-t-on de cette analyse cross-selling ?
Peut-on adapter cette méthode à différents segments clients ?
Cette analyse nécessite-t-elle des compétences techniques avancées ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera cumule plus de dix ans d’expérience en web analytics, data engineering et automatisation, formant des centaines de professionnels à GA4, BigQuery et à l’analyse approfondie des données clients. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il accompagne les business à tirer parti de leurs données pour transformer la complexité en stratégies concrètes, efficaces et conformes au RGPD. Son approche pragmatique et technique éclaire chaque projet par une compréhension fine des comportements utilisateurs et un déploiement clair des solutions analytique.
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