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Case STUDY

BigQuery ML au service de l'e-commerce : Identification des leviers clés et optimisation du CVR

Un acteur majeur du e-commerce souhaitait améliorer son taux de conversion (CVR) en identifiant précisément les leviers d'optimisation les plus impactants sur son parcours client. Face à la complexité des interactions utilisateurs et la multitude de variables influençant la conversion, notre client recherchait une approche data-driven pour prioriser ses investissements et maximiser son ROI. Grâce à un modèle prédictif avancé intégré dans BigQuery, nous avons identifié les facteurs clés de performance et généré une augmentation mesurable du taux de conversion, permettant à notre client de gagner en compétitivité sur un marché hautement concurrentiel.

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leviers identifiés et modélisés

Outils

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La problématique

Le défi de l'optimisation du taux de conversion

Notre client, un acteur e-commerce en forte croissance, dispose d'un catalogue de plusieurs milliers de références et génère un trafic mensuel significatif. Malgré des investissements conséquents en acquisition et en optimisation UX, le management constatait une stagnation du taux de conversion global. L'analyse des données comportementales révélait une grande hétérogénéité dans les performances selon les catégories de produits, les sources de trafic et les profils utilisateurs. Face à ce constat, la direction a sollicité notre expertise en data analytics pour développer une approche scientifique permettant d'identifier les véritables déterminants de la conversion et d'orienter la stratégie d'optimisation sur des bases factuelles et mesurables.

Objectif

Identifier les leviers de la performance grâce à une approche scientifique

1

Identifier les variables à plus fort impact sur le taux de conversion

Déterminer avec précision quels facteurs parmi les caractéristiques produits, les éléments du parcours client, les attributs des pages et les comportements utilisateurs contribuent le plus significativement à la conversion, afin de prioriser les actions d'optimisation à fort ROI.

2

Développer un modèle prédictif de conversion performant

Implémenter une solution de machine learning capable d'analyser les interactions complexes entre variables et de générer des prédictions fiables sur la probabilité de conversion, permettant une segmentation avancée et un ciblage optimisé.

3

Générer des insights actionnables pour les équipes métier

Transformer les résultats analytiques en recommandations concrètes et priorisées, directement exploitables par les équipes marketing, merchandising et produit pour améliorer rapidement la performance commerciale.

4

Établir un cadre de pilotage data-driven de la performance

Mettre en place un dispositif de monitoring continu permettant de mesurer l'impact des optimisations déployées et d'ajuster en temps réel la stratégie en fonction des résultats observés.

5

La solution

Une approche analytics avancée au service de la performance business

Notre solution repose sur le déploiement d'une solution data, exploitant les capacités de machine learning de BigQuery ML pour transformer les données comportementales en leviers d'action concrets.

Modélisation prédictive du taux de conversion

Nous avons développé un modèle de machine learning intégré nativement dans BigQuery, permettant d'analyser simultanément plusieurs dizaines de variables explicatives du comportement d'achat.

Analyse d'impact et hiérarchisation des leviers

Notre approche exploite les capacités d'interprétabilité du modèle pour quantifier précisément la contribution de chaque variable au taux de conversion.

Segmentation et personnalisation de l'expérience

Les insights générés par le modèle alimentent une stratégie de segmentation granulaire, permettant d'adapter l'expérience utilisateur et les messages marketing en fonction des profils à plus forte propension de conversion.

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