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

Étant donné qu'il existe plusieurs types de données d'achat, notamment les points de vente (POS), l'ID-POS, les commandes retail en ligne et les relevés 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 fondamentale des données d'achat, leurs principaux types, les méthodes d'analyse courantes et la manière dont elles peuvent être utilisées pour le marketing et l'amélioration de l'entreprise.

L’essentiel à retenir

• Les données d'achat correspondent aux 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'identifiant client et le moyen de paiement.
  
• Au Japon, l'expansion du marché de l'e-commerce et l'adoption généralisée des paiements dématérialisés ont facilité la collecte des données d'achat sur de multiples points de contact, notamment les magasins physiques, les sites d'e-commerce, 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, l'évolution de la demande, l'efficacité des initiatives marketing et les éventuels problèmes liés à l'expérience d'achat.
  
• Les données d'achat peuvent être analysées à l'aide d'approches telles que l'analyse de la récence, de la fréquence et du montant (RFM), l'analyse par déciles, l'analyse par segmentation, l'analyse du panier, l'analyse ABC et l'analyse des tendances. Les résultats obtenus facilitent la planification des produits, l'amélioration de l'assortiment, les recommandations, l'affinement des campagnes, la prévision de la demande et la gestion des stocks.
  
• Lorsque vous utilisez des données d'achat, il est important de définir clairement vos objectifs et de mener une analyse continue en les associant aux données de paiement et aux dossiers des clients.
  

Que sont les données d'achat ?

Les données d'achat désignent les enregistrements 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'identifiant client et le moyen de paiement.

Comme l'indique l'enquête de 2024 sur le marché de l'e-commerce du ministère de l'Économie, du Commerce et de l'Industrie, le marché japonais de l'e-commerce B2C a atteint 26,1 billions de yens en 2024, soit une hausse de 5,1 % par rapport aux 24,8 billions de yens de l'année précédente. De plus, le taux de pénétration de l'e-commerce B2C a atteint 9,8 %, ce qui indique que la transition vers le retail en ligne s'accélère. Le taux d'utilisation des paiements dématérialisés en 2025 a également atteint 58 %, avec des transactions totalisant 162,7 billions de yens.

À mesure que l'e-commerce se développe au Japon et que les paiements dématérialisés se généralisent, il devient de plus en plus simple d'enregistrer les comportements d'achat sous forme de données. C'est la raison pour laquelle les données d'achat peuvent être considérées comme une ressource précieuse pour comprendre les acheteurs, améliorer les stratégies marketing, prévoir la demande et gérer les stocks.

Informations clés dans les données d'achat

Les données d'achat sont collectées à partir de multiples points de contact, notamment les systèmes POS en magasin, l'ID-POS, les sites e-commerce, les applications pour les membres et les plateformes de paiement. Les informations capturées et les enseignements qui peuvent en être tirés varient en fonction de l'endroit où les données ont été collectées, il est donc nécessaire de comprendre les caractéristiques de chacun.

Données POS

Les données POS font référence aux registres de ventes capturés via les caisses enregistreuses ou les systèmes POS 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 POS indique quels éléments se vendent et quand, dans quels magasins et en quelles quantités. Les résultats permettent d'identifier les meilleures ventes, de suivre les modèles de vente par heure de la journée et par jour de la semaine, de gérer les stocks et d'affiner les plans d'approvisionnement.

Données ID-POS

Les données ID-POS font référence aux registres qui relient les ID client ou membre aux données POS. Les données POS standard permettent à une entreprise de suivre ce qui a été vendu, quand et à quel prix. En revanche, les données ID-POS permettent d'analyser l'identité de l'acheteur.

Les données ID-POS sont souvent collectées via des cartes de fidélité, des cartes de membre et des applications, et sont utiles pour examiner l'activité d'achat individuelle à des emplacements spécifiques. Ces données peuvent être analysées avec les informations client, telles que le niveau d'adhésion et l'utilisation des points.

Données de commande du site e-commerce

Les données de commande du site e-commerce 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 à partir d'un site e-commerce peut révéler quels éléments se vendent bien en ligne, quelles publicités ou campagnes stimulent les ventes, et si les clients sont plus enclins à acheter via leur smartphone ou leur ordinateur.

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

En outre, en combinant les données POS en magasin avec les registres de commandes e-commerce, il devient plus facile de comprendre le comportement d'achat des clients sur les canaux en ligne et hors ligne, tels que le webrooming et le showrooming.

Données de paiement

Les données de paiement font référence aux détails des 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 moyen de paiement (cartes de crédit, cartes de débit, monnaie électronique, paiements par code, paiement différé [BNPL], et virements 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 aboutie. Comme les sites e-commerce japonais proposent des options de paiement telles que les paiements en supérette, les virements bancaires et le BNPL, les entreprises doivent évaluer les choix qui 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 (telles que les numéros de carte de crédit) en interne, et doivent plutôt conserver les registres nécessaires à l'analyse, notamment les moyens de paiement et les résultats des transactions. Lors du traitement des informations de carte de crédit, les entreprises doivent respecter les directives de sécurité des cartes de crédit, telles que la conformité à la norme Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) et la non-conservation des données.

Avantages liés à l'utilisation des données d'achat

Les données sur les clients offrent une vision plus claire de leur comportement et permettent de mettre en place des stratégies marketing plus efficaces. L'examen des tendances d'achat facilite la mise au point d'approches efficaces.

Compréhension des informations sur les clients

L'analyse des données d'achat vous permet d'identifier quels segments de clientèle achètent quels produits, et à quel moment.

Par exemple, l'association de données démographiques telles que la tranche d'âge et la région avec la fréquence d'achat, la valeur moyenne des transactions et les canaux d'achat simplifie le processus de reconnaissance des caractéristiques des gros acheteurs, des acheteurs réguliers et des comptes inactifs.

Les résultats aident également à personnaliser les recommandations d'articles et à améliorer le contenu des campagnes promotionnelles.

Suivi des meilleures ventes et de l'évolution de la demande

L'examen des données d'achat révèle les tendances du volume des ventes et des revenus par produit, ainsi que les heures, les jours de la semaine, les régions et les canaux où les commandes sont les plus susceptibles de se produire. Ces résultats permettent d'identifier les meilleures ventes et de suivre les variations saisonnières de la demande.

La reconnaissance précoce de l'évolution de la demande facilite 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 marketing

En analysant les données d'achat des clients, vous pouvez concevoir plus efficacement des initiatives telles que des campagnes promotionnelles, des bons de réduction, des newsletters par email, des publicités et des recommandations d'articles.

De plus, la comparaison du taux de conversion, de la valeur moyenne des commandes et du taux d'achats répétés pour chaque initiative permet de déterminer les efforts qui donnent des résultats.

Identification des problèmes et des 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.

Par exemple, sur un site de e-commerce, si le taux de finalisation des commandes après l'ajout de produits au panier du client est faible, il peut y avoir des problèmes liés aux frais d'expédition, aux moyens de paiement, au formulaire de paiement ou à la quantité d'informations sur les pages des produits. L'analyse des données d'achat permet d'identifier plus facilement les points 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 par segmentation, l'analyse du panier, l'analyse ABC et l'analyse des tendances. Choisir la technique adaptée à un objectif spécifique permet de découvrir plus facilement les habitudes d'achat des consommateurs, les performances commerciales des produits et l'évolution de la demande.

Analyse RFM

L'analyse RFM est une méthode de segmentation de la clientèle basée sur la date de la dernière commande, la fréquence d'achat et le montant moyen des achats. En classant les acheteurs en catégories (acheteurs récents, acheteurs réguliers et gros acheteurs), elle permet d'obtenir une image plus claire des tendances d'achat de chaque groupe.

Elle est également utile pour comprendre et créer des catégories de statut des clients, comme les acheteurs inactifs qui ont acheté par le passé, mais pas récemment.

Analyse par décile

L'analyse par décile classe les clients en fonction de leurs dépenses totales et les divise en 10 groupes, révélant 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 d'achat et le montant des achats, l'analyse par décile se concentre principalement sur les dépenses totales.

Analyse de la segmentation

L'analyse de la segmentation est une méthode qui consiste à classer les clients en fonction de leurs attributs et de leur comportement d'achat. Par exemple, vous pouvez classer les clients en de nombreux segments en fonction de facteurs tels que la tranche 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 d'obtenir une image plus claire de leurs habitudes d'achat et de leurs besoins. C'est également une approche analytique efficace pour organiser et interpréter les informations sur les clients.

Analyse du panier

L'analyse du panier est une méthode permettant d'identifier les produits qui sont fréquemment achetés ensemble au cours d'une même transaction.

La reconnaissance des articles fréquemment achetés ensemble permet de découvrir des combinaisons de produits et des tendances d'achat plus larges.

Analyse ABC

L'analyse ABC est une méthode de classification des produits et des clients par ordre d'importance, en s'appuyant sur des indicateurs tels que les revenus des ventes, les ventes unitaires et les bénéfices. À titre d'illustration, les articles de catégorie A contribuent de manière significative aux revenus, ceux de catégorie B y contribuent de manière modérée et ceux de catégorie C y contribuent de manière minimale.

La classification permet d'évaluer la valeur de chaque produit, simplifiant ainsi le processus de détection des meilleures ventes et des articles qui nécessitent une plus grande attention.

Analyse des tendances

L'analyse des tendances est une méthode d'examen des ventes, du volume des ventes et de la fréquence d'achat sur une période donnée. L'examen des chiffres quotidiens, hebdomadaires, mensuels et saisonniers révèle les périodes de pointe de la demande et les périodes où les revenus vont probablement diminuer.

Utilisation des données d'achat

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

Planification des produits et vérification de l'assortiment

L'examen des revenus révèle quels produits se vendent bien et lesquels sont peu performants. L'application de l'analyse ABC et de l'analyse des tendances permet de renforcer votre offre principale, de vérifier votre gamme de produits et d'améliorer votre sélection d'éléments pour répondre à la demande saisonnière.

Recommandations et personnalisation

Vous pouvez recommander des produits adaptés à chaque client en fonction de son historique de commande, de ses données démographiques et de ses catégories d'achats. Par exemple, en analysant les données du panier pour identifier les éléments fréquemment achetés ensemble, vous pouvez recommander des produits connexes ou proposer des offres groupées.

Amélioration des campagnes promotionnelles et des initiatives de vente

Les registres d'achats indiquent si les bons de réduction, la publicité et les campagnes promotionnelles génèrent des commandes réelles. L'examen des taux d'achat, de la valeur moyenne de la commande et de l'impact sur les achats répétés permet d'affiner le message, le public cible ainsi que le calendrier d'envoi des e-mails et des bons de réduction.

L'analyse RFM permet également d'adapter le contenu des campagnes par e-mail et des bons de réduction automatisés en fonction de la transaction la plus récente et de 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 être en rupture de stock. L'ajustement de l'approvisionnement et de l'allocation des stocks permet d'éviter les pénuries et les excédents de stocks.

Points clés pour l'utilisation des données d'achat

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

Clarifiez les objectifs

Avant d'analyser vos données d'achat, définissez clairement ce que vous souhaitez améliorer. Les objectifs concrets incluent « l'augmentation des ventes », « la stimulation des achats répétés » et « l'amélioration de 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 clés de performance (KPI), puis sélectionnez les données nécessaires.

Centralisez la gestion des données pour l'analyse

Les données d'achat sont souvent gérées sur plusieurs sources, notamment les systèmes POS en magasin, les sites d'e-commerce, les applications membres, les systèmes de paiement et les systèmes CRM. Lorsque les données sont fragmentées, il devient impossible de suivre avec précision les canaux avec lesquels les clients interagissent et la manière 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 des clients. Le rapprochement des attributs des acheteurs, des options de paiement, des niveaux d'adhésion et des canaux d'achat offre une vue plus nuancée des groupes effectuant des achats, de leurs points de contact et de leurs méthodes préférées.

Si vous pouvez gérer de manière centralisée plusieurs jeux de données, il devient plus facile d'analyser le comportement d'achat des clients qui achètent en ligne et hors ligne. Lors de la mise en œuvre de stratégies omnicanales ou OMO (fusion en ligne et hors ligne), il est conseillé de mettre en place un environnement regroupant les jeux 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 avec le 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 de réachat 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 basés sur l'IA a augmenté, ce qui permet aux personnes ne disposant d'aucune connaissance spécialisée du Structured Query Language (SQL) ou de technologies similaires de suivre plus facilement l'évolution des ventes et des tendances d'achat.

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