E-commerce

E-commerce d’ameublement : Google Shopping favorisait les produits à faible marge

Un e-commerce d’ameublement propose environ 2 500 références et souhaite développer ses ventes de canapés convertibles. Leur part dans la diffusion et les ventes diminuait tandis que les accessoires à faible marge occupaient davantage Google Shopping. Le catalogue Merchant Center, les annonces, les pages de gamme et les ventes ont été comparés famille par famille.

Cas anonymisé 10 min de lecture
01 — En bref

Résumé des faits

Constat
Google Shopping diffusait davantage d’accessoires à faible marge pendant que la part des canapés convertibles reculait dans les ventes.
Cause retenue
Le flux Merchant Center était mal structuré pour la gamme canapés convertibles.
Corrections
Compléter le flux Merchant Center.Segmenter Shopping par gamme et par marge.Renforcer la page gamme.
Résultats observés
Chiffre d’affaires de la gamme canapés convertibles : +22 %.Coût par vente sur cette gamme : environ −15 %.
02 — Contexte

Entreprise : périmètre et problématique

L’e-commerce propose environ 2 500 références d’ameublement et de décoration. Les canapés convertibles constituent une gamme à développer, suivie selon son chiffre d’affaires, sa marge et son coût par vente.

Le catalogue Merchant Center, les produits diffusés dans Google Shopping, les pages de gamme et les ventes par famille ont été comparés. Les accessoires de décoration occupaient une part croissante de la diffusion, tandis que les canapés convertibles apparaissaient moins souvent sur les recherches correspondant à leurs usages.

Problème perçu par le client
“On vend de plus en plus d’articles à faible marge via Shopping, et on a l’impression que nos produits phares, surtout les canapés convertibles, sont moins visibles. Les campagnes coûtent de plus en plus cher, pour un panier moyen en baisse.”
Entreprise
E-commerce d’ameublement et de décoration
Catalogue
Environ 2 500 références
Chiffre d’affaires
Environ 3 M€ par an
Gamme suivie
Canapés convertibles
Sources observées
SEO, Google Shopping et marketplaces
Critères métier
Chiffre d’affaires, marge et coût par vente
Données examinées

Sources examinées

  • Google Shopping Requêtes, produits diffusés, clics et ventes par famille de produits
  • Google Merchant Center Catalogue produit transmis à Google Shopping : catégories, titres, attributs et état des références
  • Google Analytics Pages d’entrée, parcours, événements et conversions observés
  • Ventes par gamme Répartition des ventes entre gammes historiques et usages en croissance
  • Tests dans les IA Même série de questions répétée dans ChatGPT, Gemini et Perplexity à chaque période de contrôle
03 — Situation de départ

Situation de départ

L’analyse a séparé les familles de produits afin de comparer leur place dans le catalogue, leur diffusion dans Shopping et leur contribution aux ventes.

Exemples de périmètres analysés
  • Canapés convertibles
  • Tables basses
  • Accessoires de décoration
Gamme retenue pour ce cas

Canapés convertibles

Catalogue et flux produits

  • Plusieurs canapés phares étaient mal catégorisés dans Merchant Center.
  • Certains remontaient comme fauteuils, banquettes ou lits d’appoint.
  • Le type de conversion, les dimensions du couchage, la matière ou la disponibilité manquaient sur plusieurs références.
  • Des titres produits restaient trop généraux pour décrire précisément leur usage.

Google Shopping

  • Les accessoires de décoration concentraient une part importante des impressions et des clics.
  • Les canapés convertibles recevaient moins de visibilité que prévu.
  • Les campagnes diffusaient largement des produits à faible valeur.
  • Les références les plus rentables étaient trop peu exposées.

Site

  • Les pages consacrées aux canapés convertibles existaient.
  • Les fiches produits étaient accessibles.
  • La structure technique n’était pas cassée.
  • L’écart portait surtout sur la compréhension, le classement et la diffusion des produits.
En résumé

Le site continuait à vendre, mais Shopping orientait une part croissante de la diffusion vers les produits faciles à promouvoir et moins rentables.

Lecture croisée

La diffusion progressait sur les produits les moins rentables

Les clics, le catalogue transmis à Google et les ventes par gamme ont été rapprochés pour comprendre la baisse du panier moyen.

  1. 01
    Google ShoppingLes accessoires à faible marge concentraient une part croissante de la diffusion.
  2. 02
    VentesLe panier moyen et la marge reculaient malgré un volume de commandes stable.
  3. 03
    Merchant CenterPlusieurs canapés convertibles étaient incomplets ou décrits trop généralement.
Évolution des indicateursIndices ramenés à 100 avant correction
+22 %Chiffre d’affaires de la gamme canapés convertibles
Avant
100
Après
122
−15 %Coût par vente sur les canapés convertibles
Avant
100
Après
85
Lecture croiséeLe flux produits et la segmentation Shopping favorisaient les accessoires au détriment des canapés convertibles.

Sources : flux Merchant Center, diffusion Google Shopping, parcours sur les pages de gamme et ventes par famille de produits. Lecture centrée sur les canapés convertibles.

04 — Analyse

Cause retenue

Les recherches et les ventes confirmaient une demande encore active pour les canapés convertibles. Plusieurs références étaient toutefois incomplètes dans le flux, leurs titres restaient trop généraux et les campagnes favorisaient les produits obtenant facilement des clics.

  1. 01

    Flux incomplet sur les canapés convertibles

    Le flux Merchant Center était mal structuré pour la gamme canapés convertibles.

  2. 02

    Diffusion orientée vers les clics faciles

    Les dimensions, le type de couchage et la matière manquaient sur plusieurs références de canapés.

  3. 03

    Page de gamme trop peu structurante

    Les campagnes Shopping étaient trop ouvertes et favorisaient les clics faciles plutôt que la marge.

05 — Corrections

Actions mises en œuvre

Les corrections ont d’abord porté sur les données produits, puis sur la segmentation Shopping et enfin sur la page de gamme qui devait soutenir les mêmes références.

  1. 01

    Compléter le flux Merchant Center

    Les références de canapés devaient d’abord être décrites sans ambiguïté avant de modifier les campagnes.

    • Recatégoriser les canapés convertibles.
    • Corriger les attributs clés : dimensions, couchage, matière, disponibilité.
    • Réécrire les titres produits selon les recherches réellement effectuées.
    Objectif de l’action

    Permettre à Google de comprendre précisément les canapés convertibles et leurs usages.

  2. 02

    Segmenter Shopping par gamme et par marge

    La segmentation a ensuite été reprise pour que la diffusion ne soit plus pilotée uniquement par le volume de clics.

    • Séparer canapés convertibles, tables basses et accessoires déco.
    • Reprendre les groupes produits selon la marge et le rôle commercial.
    • Limiter la surdiffusion des accessoires à faible marge.
    Objectif de l’action

    Éviter que les accessoires à faible marge absorbent la visibilité et le budget des canapés convertibles.

  3. 03

    Renforcer la page gamme

    La page de gamme devait enfin donner un cadre commun aux visiteurs, aux moteurs et aux campagnes.

    • Enrichir la page catégorie canapés convertibles.
    • Clarifier les usages : couchage occasionnel, régulier, petit espace, grand salon.
    • Mettre en avant les modèles phares.
    Objectif de l’action

    Rendre la gamme centrale dans le site et clarifier les critères de choix selon les usages.

06 — Suivi et résultats

Évolution et résultats

Le suivi a porté sur trois cycles de 28 jours, puis sur la structure des ventes pendant trois mois : familles diffusées, trafic vers les fiches canapés, chiffre d’affaires et coût par vente.

Suivi des ventes

Du flux produit aux résultats observés sur trois mois

  1. T0

    Avant correction

    • Les produits à faible marge captaient une part excessive de la diffusion.
    • Le panier moyen baissait.
    • La marge se dégradait malgré un volume de commandes encore correct.
  2. T1

    Après 4 semaines

    • Compléter le flux Merchant Center
    • Segmenter Shopping par gamme et par marge
    • Renforcer la page gamme
  3. T2

    Après 2 à 3 mois

    • Les canapés phares sont ressortis plus souvent sur les bonnes recherches.
    • Le trafic qualifié vers les fiches canapés a commencé à remonter.
    • Le chiffre d'affaires de la gamme canapés convertibles a progressé d'environ 22 %.
+22 %

Chiffre d’affaires sur la gamme canapés convertibles

−15 %

Coût par vente sur les canapés convertibles

Part des canapés

Elle a progressé dans le chiffre d’affaires global.

Commandes à faible marge

Leur proportion a diminué dans le mix des ventes.

Le suivi a porté sur la structure des ventes, et pas seulement sur le nombre total de commandes : part des canapés convertibles, chiffre d’affaires de la gamme, marge et coût par vente.

Conclusion

Le flux et la segmentation orientaient la diffusion vers les accessoires plutôt que vers les canapés convertibles. La reprise des données produits, des campagnes et de la page de gamme a corrigé cette répartition.

07 — Méthode et limites

Méthode de l’analyse et limites

Protocole suivi

  1. 01
    Définir le périmètre étudié

    Canapés convertibles

  2. 02
    Rapprocher les sources

    Google Shopping, Google Merchant Center, Google Analytics, Ventes par gamme, Tests dans les IA

  3. 03
    Comparer des situations équivalentes

    Diffusion, trafic et ventes comparés par famille de produits avant et après correction

  4. 04
    Reprendre les mêmes mesures après correction

    Trois cycles de 28 jours, puis consolidation des résultats sur trois mois

Attribution Analyse Kaelion à partir de données client anonymisées

Analyse
Nicolas Glanglaude
Relecture
Damien Keiter
Publication

Limites de l’étude

  • Le nom de l’entreprise est anonymisé. Le secteur, le périmètre et l’ordre des interventions sont conservés.
  • Les pourcentages indiquent des variations relatives entre deux périodes comparables. Les volumes de départ ne sont pas publiés afin de préserver la confidentialité du cas.
  • Plusieurs corrections ont été engagées successivement. Les observations décrivent leur effet combiné et non la contribution isolée de chaque action.
  • Les résultats correspondent à la période observée dans ce cas. Ils ne constituent pas une projection annuelle ni une promesse de résultat.
  • Les réponses des outils d’IA ont été utilisées comme un signal qualitatif complémentaire. Les mêmes formulations ont été répétées à chaque contrôle.