Importer, synchroniser et analyser le rapport « Repeat Purchase Behavior » d’Amazon dans Google Sheets

#Importer et synchroniser Repeat Purchase Behavior dans Google Sheets avec Hopted

Avec une intégration Amazon vers Google Sheets comme Hopted, vous configurez la connexion une seule fois, puis les données sont synchronisées automatiquement.

#Étape 1.

Installez l’extension de navigateur Hopted et connectez-vous avec votre compte Google.

#Étape 2.

Reliez votre compte Amazon Seller Central à Google Sheets en toute sécurité grâce à l’assistant de connexion Hopted.

#Étape 3.

Dans Google Sheets, sélectionnez « Repeat Purchase Behavior » parmi les rapports Amazon Seller Central, puis choisissez une période. L’interface peut proposer « Today » ou une période personnalisée ; les résultats dépendent des périodes prises en charge et de leur disponibilité chez Amazon. Ici, choisissez « Include records for the last 90 days ».

#Étape 4.

Sélectionnez les colonnes utiles : ASIN, Orders, Repeat Customers % of Total, Repeat Purchase Revenue, Unique Customers et les autres champs nécessaires.

#Étape 5.

Choisissez la fréquence d’exportation et d’actualisation des données Brand Analytics sur les achats récurrents : toutes les heures, tous les jours ou moins souvent, en tenant compte de la disponibilité des rapports Amazon.

#Étape 6.

Enregistrez votre flux de données pour importer les achats récurrents depuis Seller Central dans votre feuille. Les données seront actualisées selon votre planning, sans manipulation de fichiers CSV.

#À quoi sert le rapport Repeat Purchase Behavior ?

Disponible pour les marques ayant accès à Amazon Brand Analytics, ce rapport propose une vue par marque et une vue par ASIN. Il permet de suivre les commandes, le chiffre d’affaires des achats récurrents et le nombre de clients récurrents au fil des périodes.

Il comprend notamment les indicateurs suivants :

• Unique Customers : nombre de clients distincts sur le périmètre et la période du rapport.

• Repeat Customers : nombre de clients ayant passé plusieurs commandes sur ce périmètre et cette période.

• Repeat Purchase Sales : chiffre d’affaires associé aux achats récurrents.

• Repeat Purchase Units : nombre d’unités associé aux achats récurrents.

Ces données permettent de suivre la fidélisation et d’examiner son évolution parallèlement à vos actions marketing.

Ce rapport vous aide à répondre à des questions concrètes :

• Comment évoluent la part des commandes récurrentes et les clients récurrents au niveau de la marque et des ASIN ?

• Quels ASIN génèrent le plus de chiffre d’affaires récurrent et de commandes récurrentes ce mois-ci ?

• Quels produits se prêtent à Subscribe & Save ou aux Brand Tailored Promotions ?

• Les indicateurs de fidélisation progressent-ils après des changements de publicité, de prix ou d’emballage ?

• Comment répartir les stocks et le budget publicitaire entre les SKU fréquemment rachetés ?

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#Analyser et suivre vos acheteurs récurrents Amazon dans un tableur

Une fois les données synchronisées, passez de la saisie à l’analyse. C’est tout l’intérêt d’analyser les données Amazon Seller Central dans un tableur et de créer vos propres modèles de suivi.

Voici trois modèles à créer dans votre feuille de calcul Amazon :

#Modèle 1 : évolution mensuelle des clients récurrents

Ce graphique vous aide à suivre la récurrence des achats sur des périodes comparables.

Construction : utilisez un tableau croisé dynamique.

• Lignes : Date, regroupée par année et mois.

• Valeurs : Repeat Customers et Unique Customers pour un même périmètre mensuel. N’additionnez pas des clients distincts entre ASIN ou périodes qui se chevauchent.

• Formule : ajoutez une colonne calculant ='Repeat Customers' / 'Unique Customers' et affichez le résultat en pourcentage. Utilisez les cellules correspondantes et laissez le résultat vide si le dénominateur vaut zéro.

• Résultat : un graphique de cette proportion montre comment la récurrence des achats évolue au fil du temps sur le périmètre choisi.

#Modèle 2 : repérer les produits rachetés

Repérez les produits que les clients achètent à nouveau.

Mise en place : créez un autre tableau croisé dynamique.

• Lignes : ASIN.

• Valeurs : somme de Repeat Purchase Sales.

• Tri : classez Repeat Purchase Sales du montant le plus élevé au plus faible.

• Résultat : vous identifiez les ASIN qui contribuent le plus au chiffre d’affaires récurrent. Accordez-leur une attention prioritaire dans le suivi des stocks et vos actions de fidélisation.

#Modèle 3 : chiffre d’affaires par client récurrent

Mesurez le chiffre d’affaires par client récurrent pour un seul ASIN et une seule période. Cet indicateur porte sur la période étudiée ; il ne correspond pas à la valeur vie client, ou CLV.

• Données : sélectionnez un ASIN et une période. N’additionnez pas les nombres de clients de plusieurs ASIN ou de périodes qui se chevauchent : un même client pourrait être compté plusieurs fois.

• Numérateur : Repeat Purchase Sales pour l’ASIN et la période sélectionnés.

• Dénominateur : Repeat Customers pour le même ASIN et la même période.

• Résultat : divisez le chiffre d’affaires récurrent par le nombre de clients récurrents. Laissez le résultat vide si ce nombre est nul. Comparez cet indicateur sur des périodes équivalentes : il ne prédit ni les achats futurs ni le bénéfice sur toute la durée de la relation client.

#Autres utilisations de ce rapport

• Repérez les produits adaptés à l’abonnement ou à la vente croisée et préparez des promotions ciblées pour les acheteurs récurrents.

• Analysez la fidélisation et les données utiles à un modèle de valeur client en identifiant les SKU et les catégories qui génèrent du chiffre d’affaires récurrent.

• Orientez votre stratégie publicitaire, notamment Sponsored Display et le remarketing, et estimez la demande de réachat pour mieux anticiper les stocks.

#Questions fréquentes sur Repeat Purchase Behavior

Comment suivre la fidélisation de mes clients Amazon ?
Programmez l’importation de Repeat Purchase Behavior avec Hopted et conservez des périodes comparables. Dans Google Sheets, un graphique de la part des clients récurrents permet d’en suivre l’évolution dans le temps.

Comment calculer la valeur vie client, ou CLV, de ma marque Amazon ?
Une CLV nécessite des données et des hypothèses complémentaires. Repeat Purchase Sales permet d’analyser les revenus récurrents sur une période ; rapprochez-les de vos coûts d’acquisition et de votre modèle de fidélisation. Le rapport ne mesure pas à lui seul la valeur vie client.

Comment trouver les produits qui attirent le plus d’acheteurs récurrents ?
Importez le rapport dans Google Sheets. Classez les ASIN par Repeat Purchase Sales pour comparer leur chiffre d’affaires récurrent, ou par Repeat Customers pour comparer le nombre de clients récurrents sur une période identique.

Quelle différence avec Market Basket Analysis ou les analyses de recherche ?
Repeat Purchase Behavior porte sur les achats répétés. Market Basket Analysis étudie les produits achetés ensemble, tandis que les rapports de recherche décrivent la visibilité et les étapes du parcours d’achat.

Comment améliorer les achats récurrents des ASIN les moins performants ?
Testez les programmes adaptés, comme Brand Tailored Promotions ou Subscribe & Save. Améliorez la fiche produit, le prix et le format de conditionnement, puis évaluez les possibilités de remarketing avec Sponsored Display.

En quoi Hopted se distingue-t-il des autres logiciels pour vendeurs Amazon ?
De nombreux outils imposent leurs propres tableaux de bord. Hopted rassemble et automatise les données Amazon directement dans vos feuilles de calcul existantes, notamment Google Sheets. Vous créez les rapports et les automatisations adaptés à vos ventes, stocks et commandes, sans changer de façon de travailler.