Une médiane plus basse entre l’ajout au panier et l’achat peut venir du point de départ choisi

La comparaison porte sur 193 397 paires utilisateur-produit associées à un achat, représentant 23 692 identifiants utilisateur enregistrés. Chaque paire comporte un premier ajout au panier exploitable en novembre, puis un achat enregistré dans les 7 jours. Un même utilisateur peut contribuer plusieurs produits : le nombre de paires n’est donc pas un nombre de personnes, de paniers ou de commandes.

Pour chaque paire, la première mesure commence au premier ajout au panier observé en novembre. La seconde commence au dernier ajout au panier strictement antérieur au même achat. « Premier » signifie donc le premier observé dans ce fichier de novembre, et non le tout premier signe d’intérêt pour le produit. L’achat qui marque la fin de l’intervalle reste inchangé.

La médiane des durées depuis le premier ajout était de 2 656 secondes, soit 44 minutes 16 secondes. Celle des durées depuis le dernier ajout était de 2 208 secondes, soit 36 minutes 48 secondes. Soustraire ces deux valeurs donne 448 secondes, soit 7 minutes 28 secondes.

Les écarts calculés pour chaque paire donnent une autre lecture : leur médiane était nulle. La valeur centrale d’un rapport et le changement pour un enregistrement donné sont deux résumés différents. Les sections suivantes montrent pourquoi ces deux résultats peuvent être corrects.

Le tableau présente dans des colonnes distinctes les deux mesures de durée et les écarts par paire. Les valeurs de chaque colonne sont triées indépendamment : une ligne ne désigne donc pas la même paire à cette position dans les trois listes.

Pour 159 358 paires, les deux mesures commençaient au même horodatage distinct d’ajout au panier. Leur écart était nul. Ces paires représentaient 82,4 % du groupe associé à un achat, ce qui explique pourquoi la médiane des écarts par paire était nulle alors que les médianes des deux mesures différaient.

Les 34 039 autres paires, soit 17,6 %, comportaient au moins deux horodatages distincts d’ajout au panier avant l’achat fixé. Dans ce sous-groupe, la médiane des écarts entre les deux mesures était de 469 secondes, soit 7 minutes 49 secondes. Cette médiane, calculée pour ce seul groupe, décrit ces 34 039 paires, et non l’ensemble des 193 397 paires.

Les deux critères désignent le même sous-groupe. S’il existe plusieurs horodatages distincts d’ajout au panier avant l’achat, le dernier est postérieur au premier ; la durée mesurée depuis le dernier ajout est donc plus courte. Ce qui est utile à mesurer, c’est la fréquence de cette situation et la durée de l’intervalle enregistré. Le sens de l’écart découle, lui, des définitions.

Des durées identiques signifient que le même horodatage enregistré d’ajout au panier a servi de point de départ aux deux mesures. Cela ne décrit pas toutes les étapes de l’historique d’achat. Même lorsque plusieurs actions sur le panier sont enregistrées, leur objet reste inconnu : aucun champ de quantité dans la source ne permet d’expliquer ce qui a changé entre elles.

Un petit exemple aide à comprendre la distinction. Prenons 3 enregistrements utilisateur-produit inventés, avec toutes les durées exprimées en minutes. Les durées depuis le premier ajout au panier sont 10, 20 et 30. Pour les 2 premiers enregistrements, les durées depuis le dernier ajout sont toujours 10 et 20. Pour le troisième, partir d’un ajout plus tardif donne une durée de 5.

Le premier rapport trie ses durées ainsi : 10, 20, 30. Sa valeur centrale, la médiane, est 20. Le second les trie ainsi : 5, 10, 20. Sa médiane est 10. 1 seul des 3 enregistrements a changé, mais cela suffit à modifier la valeur centrale de la liste triée.

Comparez maintenant chaque enregistrement à lui-même. Les écarts sont 0, 0 et 25. La valeur centrale de cette liste est zéro. L’écart entre les médianes des rapports est 10, alors que la médiane des écarts par enregistrement est nulle. Ces deux constats découlent directement des valeurs inventées.

Le résultat à plus grande échelle du journal de la boutique suit le même principe. Ses médianes résument des distributions entières ; les écarts par paire utilisent chaque achat comme sa propre référence. Interpréter la médiane plus basse comme le temps qu’un achat typique aurait « gagné » confondrait ces deux questions. Le point d’arrivée est resté le même pour chaque achat dans notre analyse.

Une équipe peut résumer les durées par tranches en complément de la médiane. Nous avons utilisé trois tranches descriptives fixes : moins de 1 heure, de 1 heure à moins de 1 jour, et de 1 jour à 7 jours inclus. Il s’agit de regroupements illustratifs pour un rapport, et non de délais proposés pour envoyer un e-mail ou un autre message.

Changer l’événement de départ a déplacé 8 749 paires associées à un achat vers une tranche de durée plus courte, soit 4,5 % des 193 397 paires. Parmi elles, 3 841 sont passées de la tranche intermédiaire à moins de 1 heure ; 3 020 de la tranche la plus longue à moins de 1 heure ; et 1 888 de la tranche la plus longue à la tranche intermédiaire.

La plupart des paires sont restées dans la même tranche. Cela inclut certaines paires dont la durée exacte a changé sans franchir de limite entre les tranches. Le tableau des tranches et celui des durées identiques répondent donc à des questions différentes : la valeur de la durée a-t-elle changé, et le rapport a-t-il placé la paire dans un autre groupe ?

Tous les pourcentages de ce tableau croisé ont pour dénominateur l’ensemble des 193 397 paires associées à un achat. Par exemple, les 3 841 paires passées de la tranche intermédiaire à moins de 1 heure représentent 2,0 % de ce groupe entier. Elles ne représentent pas 2,0 % de la ligne intermédiaire. Afficher ce dénominateur commun permet d’utiliser le tableau avec la comparaison globale.

Prenons Paper Orchard, une boutique fictive de carnets. La chronologie et la note de synthèse ci-dessous sont des exemples inventés, distincts des résultats de la boutique de cosmétiques. Supposons que les 3 événements portent les mêmes identifiants utilisateur et produit enregistrés et que toutes les heures soient en UTC.

Lundi 4 novembre à 09 h 00 : un ajout au panier est enregistré pour un carnet. Mardi 5 novembre à 09 h 00 : un autre ajout au panier est enregistré pour ce carnet sous le même identifiant utilisateur. Mardi 5 novembre à 09 h 30 : un achat est enregistré.

La durée depuis le premier ajout au panier est de 24 heures 30 minutes. Celle depuis le dernier ajout est de 30 minutes. L’écart pour cette paire est de 24 heures, exactement l’intervalle entre les deux horodatages d’ajout au panier. Dans les deux calculs, l’achat reste fixé au mardi à 09 h 30.

L’exemple explique le calcul sur les événements sans fournir l’historique du panier. Il ne dit pas si le carnet est resté dans un panier pendant la nuit, si les quantités ont changé ou si l’achat est devenu une commande exécutée. Un rapport peut nommer les deux durées écoulées sans combler ces lacunes par un récit sur l’acheteur.

L’analyste de Paper Orchard peut transmettre au propriétaire une explication complète des deux durées. Cette note utilise l’unique enregistrement du carnet ci-dessus : elle concerne donc cet achat, et non une médiane mensuelle.

Objectif : expliquer pourquoi 2 mesures de durée portant sur le même achat de carnet diffèrent. Le propriétaire doit décrire précisément le rapport avant de l’utiliser dans un commentaire de campagne.

Enregistrement et période : l’unique paire fictive utilisateur-carnet présentée ci-dessus, les 4 et 5 novembre, en UTC. Conservez l’achat du mardi à 09 h 30 comme point d’arrivée fixe. L’enregistrement entre dans la fenêtre de suivi de 7 jours de l’exemple. Il ne renseigne pas le parcours du client avant ces événements.

Événements de départ : nommez une mesure « Durée depuis le premier ajout au panier observé » et l’autre « Durée depuis le dernier ajout au panier avant le même achat ». Conservez les deux horodatages dans l’enregistrement source de l’analyste. Ne réduisez pas les deux libellés à « durée d’achat », car cela masquerait leur différence de sens.

Comparaison complète : durée depuis le premier ajout, 24 heures 30 minutes ; durée depuis le dernier ajout, 30 minutes ; écart pour la paire, 24 heures. Le rapport peut indiquer : « Ces deux intervalles se terminent au même achat enregistré. Leur écart vient du choix de différents ajouts au panier comme point de départ. »

Interprétation du propriétaire : placez cette explication à côté de la comparaison. La durée plus courte mesure le temps écoulé depuis la dernière action enregistrée d’ajout au panier. Elle ne prouve ni une amélioration du parcours de paiement, ni une présence continue du carnet dans un panier pendant la nuit.

Rapport suivant : l’analyste conservera les libellés des événements choisis, les heures en UTC et la règle de suivi fixe pour la prochaine comparaison. Si la définition change, le propriétaire décrira ce changement avant de comparer les chiffres principaux. Toute évaluation des messages ou des promotions nécessite ses propres preuves.

Cette note donne à un créateur ou à une petite boutique un point concret à clarifier avec la personne chargée des rapports : le point de départ et le point d’arrivée de chaque durée. Elle ne tranche pas la question commerciale en l’absence de preuve, tout en énonçant directement l’intervalle mesuré.

La même difficulté peut se présenter lorsqu’une agence et une boutique utilisent des outils de production de rapports différents, ou qu’un nouvel export couvre une autre durée d’historique. Un libellé commun comme « durée entre l’ajout au panier et l’achat » ne garantit pas que les deux chiffres reposent sur le même événement de départ, la même règle d’association des achats ou la même période d’observation.

Pour un propriétaire qui compare des rapports mensuels, ce point compte avant de décrire une tendance. Si un mois part du premier ajout au panier observé et le suivant du dernier ajout avant l’achat, la série combine 2 définitions. Une baisse du chiffre peut alors refléter la nouvelle règle, en plus de toute autre différence entre les mois. Notre comparaison à achats fixes isole l’écart de définition ; elle ne mesure pas une variation de performance d’un mois à l’autre.

Lorsqu’un outil de production de rapports ou un export change, signalez le changement de définition dans la transmission. La question utile est de savoir si les anciens et les nouveaux résumés décrivent la même chose. Si les historiques disponibles diffèrent aussi, indiquez cette différence séparément. Le premier événement observé dépend de l’endroit où commence l’historique conservé, même si son libellé évoque le début du parcours entier d’un client.

Les outils d’analyse font déjà des choix explicites concernant l’entrée dans l’entonnoir et l’association des conversions. Amplitude, par exemple, documente des règles de première entrée dans une session ou une fenêtre rétrospective, ainsi que la sélection des parcours de conversion admissibles. Ces définitions aident à lire un rapport ; notre calcul à 2 points de départ ne reproduit pas un rapport Amplitude.^[3]

Le choix peut néanmoins être délibéré. Une durée depuis le premier ajout au panier observé décrit l’intervalle enregistré depuis cet événement initial. Une durée depuis le dernier ajout antérieur à l’achat décrit le temps écoulé depuis l’action d’ajout au panier enregistrée la plus récente avant l’achat. Une entreprise peut choisir la mesure qui répond à sa question de suivi, puis conserver ce sens d’une comparaison à l’autre.

Le libellé doit rendre cette distinction visible dans le rapport que lit le propriétaire. « Durée médiane depuis le premier ajout au panier observé » et « Durée médiane depuis le dernier ajout au panier avant l’achat » communiquent des points de départ différents. Les appeler simplement « durée d’achat » retire l’information nécessaire pour comprendre leur désaccord. Gardez aussi à proximité le groupe inclus et la fenêtre de suivi.

Cela est particulièrement utile lorsqu’un créateur ou une petite entreprise confie l’analyse à quelqu’un d’autre. Le propriétaire n’a pas besoin d’examiner chaque événement pour demander une définition claire. La personne chargée du rapport doit pouvoir expliquer le point de départ, le point d’arrivée et les enregistrements admissibles qui ont produit le chiffre avant de lui attribuer une interprétation commerciale.

Pour l’étude ci-dessus, l’interprétation étayée est précise : les mêmes achats enregistrés ont donné des résumés de durée différents selon 2 règles de départ. Déterminer si une page produit, une promotion ou un message de relance a amélioré l’expérience d’achat nécessite des preuves concernant ce changement précis.

Nous avons utilisé le fichier de novembre 2019 de la version 6 du jeu public de données de la boutique de cosmétiques. Il contient 4 635 837 lignes d’événements portant les libellés view, cart, remove_from_cart et purchase. Les horodatages étaient en UTC, avec des enregistrements pour chaque jour de novembre. Cela documente la couverture du fichier fourni, sans prouver un suivi continu de chaque personne.^[1][2]

Le fichier comptait 1 061 242 paires utilisateur-produit enregistrées avec un ajout au panier. Nous avons retenu les premiers ajouts exploitables de novembre du 1er au 23 novembre, en exigeant 7 jours de suivi avant la fin observée du fichier. Les 270 024 paires dont le premier ajout était plus tardif en novembre étaient hors de cette cohorte. Toutes les paires admissibles selon la date satisfaisaient aussi l’exigence liée à la fin du fichier.

Parmi les 791 218 paires admissibles, 193 397 avaient un achat enregistré ultérieur, sans ambiguïté, dans cet horizon fixe. Les 597 821 autres étaient sans achat associé dans les 7 jours. Il ne s’agit pas de paniers dont l’abandon aurait été observé : un achat peut survenir plus tard, ne pas être enregistré ou utiliser un autre identifiant. Les chiffres de durée ne portent que sur le groupe associé à un achat ; ce ne sont ni un taux de conversion ni un taux d’abandon.

Nous avons sélectionné le premier achat survenu à partir du premier ajout au panier, jusqu’à la borne des 7 jours incluse. Un achat au même horodatage que le premier ajout, ou tout ajout au même horodatage que cet achat candidat, aurait entraîné une exclusion pour ambiguïté, sans substitution d’un achat plus tardif. Aucun cas de ce type ne s’est présenté. Les tuples d’événements sélectionnés répétés à l’identique ont été dédupliqués ; les retraits du panier n’ont pas réinitialisé un état supposé du panier.

Le jeu de données ne contient ni identifiant de panier, ni identifiant de commande, ni quantités, ni statut de retour. Des recherches antérieures sur le même journal ont étudié les sessions et reconstitué l’état des paniers par fouille de processus. Notre calcul compare plutôt deux événements de départ observés pour un même achat utilisateur-produit fixe, sans reconstituer un panier.^[4]

Nous avons fixé la cohorte, l’horizon, les règles concernant les horodatages identiques et les tranches descriptives avant de calculer les résultats. Les percentiles utilisent une interpolation linéaire. Les chiffres décrivent les enregistrements admissibles, sans intervalles de confiance sur une population ni inférence causale. Le téléchargement fournit les résultats agrégés, les définitions exactes et le code de reproduction, sans historique utilisateur-produit issu de la source.^[5]