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Comment identifier les produits qui fidélisent vos clients avec GA4

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L’analyse first-touch dans GA4 révèle les produits qui attirent des clients à haut potentiel. En suivant le premier produit vu jusqu’aux achats répétés, vous ciblez mieux vos investissements marketing et votre merchandising. Découvrez comment exploiter cette méthode concrète et prouvée.

3 principaux points à retenir.

  • L’analyse first-touch capture le premier produit vu par le client et suit son impact sur les achats futurs.
  • Cette méthode révèle quels produits créent des clients fidèles avec plusieurs transactions.
  • Les résultats permettent d’orienter la mise en avant produit et optimiser le budget marketing long terme.

Qu’est-ce que l’analyse first-touch dans GA4

L’analyse first-touch dans GA4, c’est un peu comme découvrir le premier chapitre d’un livre captivant. Ce chapitre établit le ton de l’ensemble et, dans le monde de l’e-commerce, cela commence par le premier produit qu’un visiteur consulte. Grâce à événement ‘view_item’ de GA4, nous avons la possibilité de tracer ce premier contact et d’en suivre les conséquences sur le parcours d’achat de chaque client. Cette approche ne se contente pas de mesurer quelques clics ou impressions, elle examine plutôt un panorama bien plus vaste où l’impact de ce premier produit se prolonge dans le temps.

En collectant des données sur les vues des articles, GA4 permet d’identifier quel produit a attiré l’attention en premier. Par la suite, ces données sont mises en relation avec toutes les transactions subséquentes. Ainsi, elles vont bien au-delà du simple taux de conversion d’une page produit, car elles mettent en lumière le potentiel de fidélité des clients. Imaginez que ‘Produit A’ soit le premier article qu’un utilisateur découvre ; si ce produit engage le client sur plusieurs achats, il devient alors une véritable porte d’entrée vers le panier, celui sur lequel il va régulièrement revenir.

Pour illustrer cette dynamique, pensons à un exemple. Supposons qu’un client ait d’abord vu un accessoire de cuisine. Si cet accessoire l’incite à acheter des ustensiles et des appareils électroménagers plus chers par la suite, cet accessoire est clairement un produit porte d’entrée. Il a su capter l’intérêt initial et l’a conduit à explorer davantage votre catalogue. Par conséquent, il est essentiel d’optimiser la visibilité et le marketing autour de ces produits. En somme, l’analyse first-touch nous aide non seulement à comprendre comment attirer des clients, mais aussi comment créer une expérience d’achat continue et engageante qui favorise la fidélisation.

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Pour ceux qui souhaitent se plonger dans la mise en place de GA4, vous pouvez consulter ce guide pratique afin de bien démarrer. Alors, êtes-vous prêt à identifier vos produits porte d’entrée et à maximiser leur puissance dans votre stratégie client ?

Comment implémenter l’analyse avec BigQuery et GA4


Pour mettre en place l’analyse first-touch à l’aide de GA4 et BigQuery, il est impératif de maîtriser la logique derrière la requête SQL que nous allons aborder. Tout commence par le CTE (Common Table Expression) first_viewed_product, qui extrait le premier produit vu par utilisateur. Ainsi, à partir des données d’événements, nous sélectionnons l'identifiant de l'utilisateur et le nom du produit visionné dans l'ordre de leur timestamp.

Voici un extrait du SQL :


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
)


Dans ce code, on utilise ARRAY_AGG() pour agréger les noms des produits. Ce tri chronologique est essentiel pour établir un point de départ fiable pour chaque parcours client.


Ensuite, nous passons au CTE user_purchases, qui consolide les achats des utilisateurs avec leurs transaction_id. Cela nous offre une vue d’ensemble des produits achetés par chaque utilisateur :


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
)


C’est ici que BigQuery brille dans sa capacité à manipuler les tableaux d’items, offrant la flexibilité nécessaire pour accompagner des analyses complexes. Il est crucial d’utiliser un LEFT JOIN par la suite pour relier les données du premier produit vu avec les achats :


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
)


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Le choix du LEFT JOIN est fondamental, car il permet d'éviter les biais d’analyse. En incluant tous les utilisateurs, qu'ils aient effectué un achat ou non, nous obtenons une vue complète du comportement d’achat. Cette approche nous permet d'explorer les performances des produits en tant qu'expériences de premier contact, en évitant de ne considérer que les acheteurs, ce qui pourrait fausser l'analyse. Pour plus d'informations sur la gestion des données avec GA4, vous pouvez consulter ce lien: ici.




Quels indicateurs clés surveiller pour piloter votre catalogue


Lorsque l’on s’attaque à la fidélisation des clients avec Google Analytics 4 (GA4), il est crucial de connaître les indicateurs clés à surveiller. Ces métriques vont bien au-delà de simples chiffres : elles racontent l’histoire des produits qui captivent vos utilisateurs et les incitent à revenir. Voici les quatre indicateurs essentiels à prendre en compte :
  • Nombre d’utilisateurs ayant vu le produit en premier : Ce chiffre vous indique combien de nouveaux clients ont été attirés par un produit spécifique en premier lieu. Il est essentiel pour déterminer quels produits jouent le rôle d’accroche.
  • Nombre total de transactions réalisées par ces utilisateurs : Cela révèle le potentiel de chaque produit à générer des ventes multiples. Plus ce chiffre est élevé, plus ce produit peut être efficace pour inciter à des achats répétés.
  • Nombre d’achats contenant ce premier produit : Cette donnée montre si le produit visible au début de leur parcours a réellement influencé le comportement d’achat. Si les clients achètent souvent d’autres produits avec celui-ci, cela indique une certaine fidélisation.
  • Taux de conversion transactionnelle sur le produit initial : Ce dernier est sans doute le plus significatif. Il vous permet de connaître le pourcentage de transactions où le produit initial apparait. Un taux élevé signifie que le produit a réussi à transformer un intérêt initial en achat effectif.

Regardons ces métriques à travers un tableau synthétique exemple :


| Produit       | Utilisateurs vus en premier | Total des transactions | Achats avec produit | Taux de conversion (%) |
|---------------|-----------------------------|-----------------------|---------------------|------------------------|
| Produit A    | 500                         | 1500                  | 300                 | 20.0                   |
| Produit B    | 300                         | 800                   | 100                 | 12.5                   |
| Produit C    | 450                         | 1200                  | 250                 | 20.8                   |
| Produit D    | 600                         | 2000                  | 400                 | 20.0                   |

Ces chiffres offrent un aperçu précieux pour optimiser votre catalogue. Par exemple, si le Produit C présente un taux de conversion supérieur, il pourrait justifier une mise en avant accrue, peut-être même plus que le Produit D, malgré son nombre total d’utilisateurs plus élevé. Au final, analyser ces données vous aide à identifier les produits qui sont non seulement accrocheurs mais qui créent aussi une vraie fidélisation. Pour aller plus loin dans la maîtrise de votre catalogue, n’hésitez pas à consulter les indicateurs indispensables de GA4.

Comment utiliser ces insights pour booster votre croissance

Les insights issus de l’analyse de vos données GA4 ne doivent pas rester des chiffres sur un tableau. Ils sont la boussole qui vous guide pour prendre des décisions stratégiques. Avant tout, il est crucial de prioriser la mise en avant des produits qui non seulement attirent, mais fidélisent vos clients. En plaçant ces produits au cœur de votre homepage, de vos emails marketing ou de vos campagnes, vous utilisez une approche qui n’est pas seulement quantitative, mais aussi qualitative.

  • Imaginez un produit « A » qui attire des milliers de clics mais ne convertit que 5 % des visiteurs en acheteurs, contre un produit « B » qui génère moins de trafic, mais un taux de conversion de 35 %. La logique dicte que vous devriez privilégier « B ».
  • Ne vous laissez pas piéger par les apparences. Miser uniquement sur les produits les plus vus ne prend pas en compte le potentiel de fidélisation à long terme. Et c’est là que ces insights montrent toute leur puissance.
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Visualisez les opportunités : une fois que vous avez identifié des produits à fort potentiel de conversion, il est essentiel de les mettre en valeur. Que vous réorientiez votre homepage ou que vous adaptiez vos campagnes marketing, chaque décision doit être fondée sur les données.

Quant aux produits qui suscitent beaucoup d’intérêt mais qui peinent à convertir ? Ce sont des candidats parfaits pour une optimisation. Pensez à ajuster leur prix, à retravailler leurs descriptions ou même à réfléchir à une stratégie de repositionnement. Prenez un produit qui attire du trafic mais ne génère pas de ventes et examinez ce qui peut être amélioré : une meilleure image, un meilleur titre ou plus d’avis clients pourraient bien faire pencher la balance.

Pour des actions marketing ciblées sur ces résultats, envisagez des campagnes d’email avec des recommandations basées sur le premier produit vu, interagissant ainsi avec des segments de clients spécifiques :


SELECT email, product_recommendations FROM campaign_data
WHERE first_viewed_product = 'Product A';

En fin de compte, l’optimisation des produits que vous proposez repose sur la capacité à lire entre les lignes de vos données. En combinant à la fois l’attractivité et la qualité des conversions à long terme, vous maximisez non seulement votre chiffre d’affaires immédiat, mais vous construisez une base de clients fidèles. Pour aller plus loin, n’hésitez pas à explorer des insights personnalisés comme ceux offerts sur ce site dynamique, qui vous aidera à raffiner encore plus votre stratégie.

Comment exploiter vos premiers succès produits pour construire une vraie fidélité client ?

L’analyse first-touch dans GA4 est un levier sous-estimé pour comprendre les moteurs réels de votre croissance. Elle dépasse les mesures traditionnelles en traçant le parcours client dès la première interaction produit, révélant ainsi ceux qui créent des acheteurs fidèles. En exploitant ces données via BigQuery, les équipes business gagnent en clarté pour arbitrer leur merchandising et automatiser leurs campagnes marketing ciblées. Vous gagnez enfin une vision fine et durable du comportement client, garante d’un investissement rentable sur le long terme.

FAQ

Qu’est-ce que l’analyse first-touch en web analytics ?

L’analyse first-touch consiste à identifier le premier produit ou contenu qu’un visiteur consulte sur un site pour en mesurer l’impact sur son parcours d’achat, notamment les achats répétés.

Pourquoi utiliser BigQuery avec GA4 pour cette analyse ?

BigQuery permet de traiter efficacement les données complexes de GA4, notamment les événements multi-items et leurs horodatages, pour reconstruire précisément le premier produit vu et les achats associés à chaque utilisateur.

Quels sont les indicateurs clés à surveiller dans cette analyse ?

Le nombre d’utilisateurs ayant vu un produit en premier, le volume total de transactions de ces utilisateurs, le nombre d’achats incluant ce produit, et le taux de conversion transactionnelle lié à ce premier contact.

Cette méthode permet-elle d’augmenter la fidélisation client ?

Oui, en identifiant les produits qui créent la meilleure récurrence d’achat, elle facilite la mise en avant de ces produits pour maximiser la fidélité et la valeur client à long terme.

Peut-on intégrer ces résultats dans une stratégie marketing ?

Absolument, ces insights guident l’allocation des budgets publicitaires, le placement des produits en page d’accueil, et la personnalisation des campagnes email pour maximiser les revenus immédiats et futurs.
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A propos de l’auteur

Franck Scandolera, fort d’une expérience riche en web analytics et data engineering, accompagne les entreprises dans la maîtrise de GA4 et BigQuery depuis plus de dix ans. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, j’aide les professionnels à transformer leurs données en leviers concrets de croissance, en automatisant intelligemment la collecte et l’analyse pour piloter des stratégies e-commerce gagnantes.

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