Au Japon, l'importance des données d'achat s'accroît dans le contexte de l'expansion du marché du commerce électronique et de l'adoption généralisée des paiements dématérialisés. Le fait de vérifier les registres d'achat permet d'identifier les articles les plus vendus et les tendances d'achat propres aux clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour améliorer les stratégies de marketing, la gestion des stocks et la planification des produits.

Étant donné qu'il existe plusieurs types de données d'achat, notamment au point de vente (PDV), l'ID-POS, les commandes de commerce de détail en ligne et les registres de paiement, il est souvent difficile de déterminer ce qu'il faut examiner et comment appliquer les résultats.

Dans cet article, nous expliquerons la signification de base des données d'achat, leurs principaux types, les méthodes d'analyse courantes et la manière dont elles peuvent être utilisées à la fois pour le marketing et l'amélioration de l'entreprise.

Points clés à retenir

• Les données d'achat sont les informations enregistrées lorsqu'un client achète un bien ou un service, notamment la date et l'heure de la commande, le nom du produit, le prix d'achat, la quantité, le canal de vente, l'ID client et le mode de paiement.
  
• Au Japon, l'expansion du marché du commerce électronique et l'adoption généralisée des paiements dématérialisés ont rendu plus facile le fait de collecter des données d'achat sur de multiples points de contact, notamment les magasins physiques, les sites de commerce électronique, les applications et les plateformes de paiement.
  
• L'analyse des données d'achat permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement des clients, les produits les plus vendus, les changements de la demande, l'efficacité des initiatives de marketing et tout problème lié à l'expérience d'achat.
  
• Les données d'achat peuvent être analysées à l'aide d'approches telles que l'analyse de récence, de fréquence et de montant (RFM), l'analyse par déciles, l'analyse de segmentation, l'analyse du panier, l'analyse ABC et l'analyse des tendances. Les résultats obtenus soutiennent la planification des produits, l'amélioration de l'assortiment, les recommandations, le perfectionnement des campagnes, les prévisions de la demande et la gestion des stocks.
  
• Lors de l'utilisation des données d'achat, il est important de définir clairement vos objectifs et de mener une analyse continue en les combinant avec les registres de paiement et de clients.
  

Que sont les données d'achat ?

Les données d'achat désignent les registres générés lorsqu'un client achète un bien ou un service. Plus précisément, cela inclut la date et l'heure de la commande, le nom du produit, le prix d'achat, la quantité, le canal de vente, l'ID client et le mode de paiement.

Comme l'indique l'Enquête sur le marché du commerce électronique de 2024 du ministère de l'Économie, du Commerce et de l'Industrie, le marché du commerce électronique interentreprises-consommateurs (B2C) au Japon a atteint 26,1 billions ¥ en 2024, en hausse de 5,1 % par rapport aux 24,8 billions ¥ de l'année précédente. De plus, le taux de pénétration du commerce électronique B2C a atteint 9,8 %, ce qui indique que la transition vers le commerce de détail en ligne s'accélère. Le taux d'utilisation des paiements dématérialisés en 2025 a également atteint 58 %, avec des transactions totalisant 162,7 billions ¥.

À mesure que le commerce électronique au Japon se développe et que les paiements dématérialisés se généralisent, le comportement d'achat devient de plus en plus simple à enregistrer sous forme de données. Pour cette raison, les données d'achat peuvent être considérées comme une ressource précieuse pour comprendre les acheteurs, améliorer les stratégies de marketing, prévoir la demande et gérer les stocks.

Informations clés dans les données d'achat

Les données d'achat sont recueillies à partir de multiples points de contact, notamment les systèmes de PDV en magasin, les PDV avec identifiant, les sites de commerce électronique, les applications pour les membres et les plateformes de paiement. Les informations saisies et les renseignements qui peuvent en être tirés varieront selon l'endroit où les données ont été recueillies, il est donc nécessaire de comprendre les caractéristiques de chacun.

Données de PDV

Les données de PDV font référence aux registres de ventes saisis par les caisses enregistreuses ou les systèmes de PDV d'un magasin. Elles contiennent des détails tels que le nom du produit, la date et l'heure de la vente, le prix, la quantité vendue et le nom du magasin.

L'analyse des données de PDV indique quels articles se vendent, à quel moment, dans quels magasins et en quelles quantités. Les résultats aident à identifier les meilleures ventes, à suivre les tendances de vente selon l'heure et le jour de la semaine, à gérer les stocks et à affiner les plans d'approvisionnement.

Données ID-PDV

Les données ID-PDV font référence aux registres qui relient les identifiants de clients ou de membres aux données de PDV. Les données de PDV standards permettent à une entreprise de suivre ce qui a été vendu, à quel moment et à quel prix. En revanche, les données ID-PDV permettent d'analyser qui a effectué l'achat.

Les données ID-PDV sont souvent recueillies par l'intermédiaire des cartes de fidélité, des cartes de membre et des applications, et s'avèrent utiles pour examiner l'activité d'achat individuelle dans des emplacements précis. Ces données peuvent être analysées avec les informations des clients, telles que le niveau d'adhésion et l'utilisation des points.

Données de commande de site de commerce électronique

Les données de commande de site de commerce électronique font référence aux registres des transactions en ligne. Elles contiennent des détails tels que la date et l'heure de la commande, le nom du produit, le montant de l'achat, la quantité, la région de livraison, les bons de réduction appliqués, le canal d'achat et l'appareil utilisé.

En d'autres termes, l'analyse des données de commande d'un site de commerce électronique peut révéler quels articles se vendent bien en ligne, quelles publicités ou campagnes stimulent les ventes, et si les clients sont plus susceptibles d'acheter via leurs téléphones intelligents ou leurs ordinateurs.

De plus, l'examen des articles ajoutés au panier mais non achetés, ainsi que le point où les utilisateurs ont abandonné le site, aide à identifier les causes de l'abandon de panier.

En outre, en combinant les données de PDV en magasin avec les registres de commandes de commerce électronique, il devient plus facile de comprendre le comportement d'achat des clients sur les canaux en ligne et hors ligne, tels que le furetage en ligne et la démonstration en magasin.

Données de paiement

Les données de paiement font référence aux détails concernant les options de paiement sélectionnées lors de l'achat de biens ou de services, ainsi qu'à l'état de la transaction. Par exemple, cela inclut le mode de paiement (cartes de crédit, cartes de débit, monnaie électronique, paiements par code, achetez maintenant, payez plus tard [BNPL], et les transferts bancaires), la date et l'heure du paiement, le montant payé, et si le paiement a réussi ou non.

L'analyse de ces données montre les options que les acheteurs sélectionnent et celles qui sont les plus susceptibles de se traduire par une commande terminée. Étant donné que les sites de commerce électronique japonais offrent des options de paiement telles que les paiements en dépanneur, les transferts bancaires et l'option achetez maintenant, payez plus tard, les entreprises doivent évaluer quels choix conviennent à leur public cible et à leurs canaux de vente.

Les entreprises doivent également éviter de stocker ou d'examiner des informations de paiement sensibles à l'interne — comme les numéros de carte de crédit — et conserver plutôt les registres requis pour l'analyse, y compris les modes de paiement et les résultats de transaction. Lors de la manipulation d'informations de carte de crédit, les entreprises doivent suivre les directives de sécurité des cartes de crédit, telles que la conformité à la norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI DSS) et la non-conservation des données.

Avantages de l'utilisation des données d'achat

Les données de la clientèle brossent un portrait plus précis du comportement des clients et contribuent à l'élaboration de stratégies de marketing plus percutantes. L'analyse des tendances d'achat simplifie la conception d'approches efficaces.

Compréhension des données de la clientèle

L'analyse des données d'achat vous permet de déterminer quels sont les segments de clients qui achètent tels ou tels produits, et à quel moment.

Par exemple, l'association de données démographiques, notamment le groupe d'âge et la région, à la fréquence d'achat, à la valeur moyenne des transactions et aux canaux d'achat simplifie le processus d'identification des attributs des acheteurs à fortes dépenses, des acheteurs récurrents et des comptes inactifs.

Les résultats obtenus permettent en outre d'adapter les recommandations d'articles et d'améliorer le contenu des campagnes promotionnelles.

Suivi des meilleures ventes et des fluctuations de la demande

L'analyse des données d'achat révèle l'existence de récurrences dans le volume des ventes et les revenus par produit, de même que les heures, les jours de la semaine, les régions et les canaux où les commandes sont les plus susceptibles de se produire. Les constatations permettent de dégager les articles les plus vendus et de suivre les fluctuations saisonnières de la demande.

Le fait d'identifier rapidement les variations de la demande favorise l'ajustement de la planification des produits, de l'assortiment, de la gestion des stocks et des plans de promotion des ventes.

Amélioration de la précision des initiatives de marketing

L'analyse des données d'achat de la clientèle vous permet de concevoir plus efficacement des initiatives de type campagnes de promotion, bons de réduction, bulletins d'information par courriel, publicités et recommandations d'articles.

En outre, la comparaison du taux de conversion, de la valeur moyenne des commandes et du taux d'achats répétés de chaque initiative indique les efforts qui portent leurs fruits.

Identification de problèmes et améliorations

Les données d'achat peuvent révéler les produits qui peinent à générer des revenus et les canaux dont les taux de conversion sont faibles.

À titre d'exemple, sur un site de commerce électronique, si le taux de finalisation des commandes après l'ajout de produits dans le panier du client est faible, il peut y avoir des problèmes liés aux frais d'expédition, aux modes de paiement, au formulaire de paiement ou à la quantité d'informations figurant sur les pages de produits. L'analyse des données d'achat facilite la détection des aspects à améliorer au niveau des articles, de la tarification, des canaux de vente, des promotions et de l'expérience d'achat globale.

Principales méthodes d'analyse des données d'achat

Les méthodes courantes d'analyse des données d'achat incluent l'analyse RFM, l'analyse par déciles, l'analyse de segmentation, l'analyse du panier, l'analyse ABC et l'analyse des tendances. Choisir la technique alignée sur un objectif spécifique permet de découvrir plus facilement les habitudes d'achat des acheteurs, les performances des ventes de produits et les changements de la demande.

Analyse RFM

L'analyse RFM est une méthode de segmentation de la clientèle fondée sur la date de sa dernière commande, la fréquence de ses achats et le montant moyen de ses achats. La catégorisation des acheteurs en tant qu'acheteurs récents, réguliers et à fortes dépenses permet de brosser un tableau plus précis des tendances d'achat de chaque groupe.

Elle s'avère également utile pour comprendre et créer des catégories d'état de la clientèle, comme les acheteurs inactifs qui ont déjà acheté, mais ne l'ont pas fait récemment.

Analyse par décile

L'analyse par décile classe les clients en fonction de leurs dépenses totales et les divise en 10 groupes, révélant ainsi la part des ventes totales générée par les segments qui dépensent le plus.

Alors que l'analyse RFM classe les clients en fonction de facteurs tels que la date de la dernière commande, la fréquence et le montant des achats, l'analyse par décile met principalement l'accent sur les dépenses totales.

Analyse de segmentation

L'analyse de segmentation est une méthode de catégorisation de la clientèle en fonction de ses caractéristiques et de son comportement d'achat. Vous pouvez, par exemple, classer les clients dans de multiples segments en fonction de différents facteurs comme le groupe d'âge, la région, le niveau d'adhésion, la fréquence des commandes, le canal d'achat et la catégorie d'achat.

Le regroupement des acheteurs en cohortes distinctes permet de brosser un portrait plus clair de leurs habitudes et de leurs besoins d'achat. Il s'agit en outre d'une approche analytique efficace pour structurer et interpréter les données de la clientèle.

Analyse du panier d'achats

L'analyse du panier d'achats est une méthode qui permet de repérer les produits fréquemment achetés ensemble au cours d'une même transaction.

L'identification d'articles communément achetés ensemble contribue à révéler des combinaisons de produits ainsi que des tendances d'achat plus générales.

Analyse ABC

L'analyse ABC est une méthode de classification des produits et des clients par ordre d'importance, qui s'appuie sur des indicateurs tels que les revenus de vente, les ventes à l'unité et les bénéfices. À titre d'exemple, les articles A contribuent considérablement aux revenus, les articles B y contribuent de manière modérée et les articles C y contribuent de manière minimale.

Cette classification facilite l'évaluation de la valeur de chaque produit en simplifiant le repérage des meilleures ventes et des articles requérant plus d'attention.

Analyse des tendances

L'analyse des tendances est une méthode qui sert à examiner les ventes, le volume des ventes et la fréquence d'achat au cours d'une période donnée. L'analyse des chiffres quotidiens, hebdomadaires, mensuels et saisonniers met en évidence les périodes de pointe de la demande et les moments où les revenus sont susceptibles de chuter.

Comment utiliser les données d'achat

Les données d'achat peuvent servir à orienter les initiatives de marketing englobant la planification de produits, les promotions des ventes, la gestion des stocks et la gestion de la relation client (GRC). Plusieurs applications sont présentées ci-dessous :

Planification de produits et examen de l'assortiment

L'examen des chiffres de revenus révèle quels produits se vendent bien et lesquels sous-performent. L'application de l'analyse ABC et de l'analyse des tendances aide à renforcer vos offres principales, à examiner votre gamme de produits et à améliorer votre sélection d'articles pour répondre à la demande saisonnière.

Recommandations et personnalisation

Vous pouvez recommander des produits adaptés à chaque client en fonction de l'historique de ses commandes, de ses données démographiques et des catégories d'achat. Par exemple, en analysant les données de panier pour identifier quels articles sont fréquemment achetés ensemble, vous pouvez recommander des produits connexes ou proposer des offres groupées.

Amélioration des campagnes promotionnelles et des initiatives de vente

Les dossiers d'achat montrent si les bons de réduction, la publicité et les campagnes promotionnelles débouchent sur de réelles commandes. L'examen des taux d'achat, de la valeur moyenne des commandes et de l'impact sur les achats répétés aide à affiner les messages, les publics cibles et le calendrier d'envoi des courriels et des bons de réduction.

L'analyse RFM permet également d'adapter le contenu des campagnes automatisées par courriel et des bons de réduction selon la transaction la plus récente et la fréquence d'achat du client.

Prévision de la demande et gestion des stocks

L'analyse des ventes passées et des tendances saisonnières permet d'identifier les périodes de forte demande et les produits qui ont tendance à s'épuiser. L'ajustement de l'approvisionnement et de l'allocation des stocks aide à prévenir les pénuries et les excédents de stocks.

Points clés pour l'utilisation des données d'achat

Les données d'achat sont un élément central de toute initiative marketing. Alignez l'évaluation sur les objectifs prévus et intégrez les résultats à vos stratégies.

Clarifier les objectifs

Avant d'analyser vos données d'achat, définissez clairement ce que vous souhaitez améliorer. Des objectifs concrets incluent « augmenter les ventes », « stimuler les achats répétés » et « améliorer la gestion des stocks ».

Si l'objectif est trop vague, il devient difficile de traduire les résultats de l'analyse en actions concrètes. Définissez les objectifs et les indicateurs de performance clés (KPI) et sélectionnez les données nécessaires.

Centraliser la gestion des données pour l'analyse

Les données d'achat sont souvent gérées à partir de multiples sources, notamment les systèmes de PDV en magasin, les sites de commerce électronique, les applications pour les membres, les systèmes de paiement et les systèmes de gestion de la relation client (CRM). Lorsque les données sont fragmentées, il devient impossible de suivre précisément les canaux avec lesquels les clients interagissent et la façon dont ils effectuent leurs achats.

Lorsque vous travaillez avec des données d'achat, il est utile d'analyser l'historique des commandes avec les données de paiement et les données client. Le fait de relier les attributs des acheteurs, les options de paiement, les niveaux d'adhésion et les canaux d'achat offre une vue plus nuancée des groupes qui effectuent des achats, de leurs points de contact et de leurs méthodes préférées.

Si vous pouvez gérer de manière centralisée plusieurs ensembles de données, il devient plus facile d'analyser le comportement d'achat des clients qui achètent à la fois en ligne et hors ligne. Lors de la mise en œuvre de stratégies omnicanales ou de stratégies OMO (fusion en ligne et hors ligne), il est conseillé de créer un environnement qui rassemble les ensembles de données dans une vue unifiée.

Analyse et amélioration continues

L'analyse des données d'achat n'est pas une tâche ponctuelle. Étant donné que les besoins des clients, les produits les plus vendus et les canaux d'achat évoluent tous au fil du temps, il est important de vérifier continuellement les dossiers et d'ajuster vos stratégies.

En surveillant régulièrement des indicateurs tels que les taux d'achat, les taux d'achat répété et la valeur moyenne des commandes après une campagne promotionnelle, vous pouvez évaluer plus facilement l'efficacité de vos initiatives. L'utilisation de tableaux de bord et d'outils d'analyse alimentés par l'IA a augmenté, ce qui permet aux personnes sans connaissances spécialisées du langage de requête structuré (SQL) ou de technologies similaires de suivre plus facilement les changements dans les ventes et les tendances d'achat.

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