Shopify vient d’ajouter deux nouveaux types de graphiques dans les rapports personnalisés d’Analytics : les scatter plots (nuages de points) et les radar charts (graphiques radar). La mise à jour est passée quasi inaperçue le 4 juin. Elle mérite pourtant un coup d’œil : elle permet de croiser des métriques sans exporter un CSV vers Excel.
Scatter plots : repérer les canaux qui amènent du trafic sans convertir
Un scatter plot croise deux métriques sur un plan X/Y. Chaque point représente un produit ou un canal d’acquisition, et sa position montre la relation entre les deux variables.
Shopify donne un exemple concret : croiser sessions par source de trafic et taux de conversion. Les canaux qui génèrent du trafic sans convertir apparaissent comme des points isolés dans le coin inférieur droit. Ceux qui convertissent bien mais restent confidentiels se logent en haut à gauche. Un responsable e-commerce repère en quelques secondes qu’un canal SEO apporte 40 % des sessions mais seulement 0,3 % de conversion, tandis qu’un levier email modeste convertit à 4,2 %. Aucun tableau de chiffres ne donne cette lecture aussi vite.
Radar charts : comparer AOV, conversion et retours sur un seul axe
Le radar chart superpose plusieurs métriques sur des axes partant d’un centre commun. Chaque catégorie dessine une forme, et deux catégories côte à côte révèlent immédiatement leurs forces et faiblesses.
Prenons une boutique de prêt-à-porter. Elle place trois axes : panier moyen, taux de conversion et taux de retour. La catégorie « robes » dessine un pic sur l’AOV mais une chute sur les retours. La catégorie « accessoires » montre un panier plus faible mais des retours presque nuls. En un coup d’œil, l’équipe voit que pousser les robes augmente le chiffre d’affaires immédiat mais dégrade la marge nette. Sans radar chart, cette comparaison demande trois tableaux séparés et un bon quart d’heure d’aller-retour.
Les limites, et le vrai gain de temps pour une équipe légère
Ces deux graphiques ne transforment pas Shopify Analytics en outil de business intelligence. Pas de jointure CRM, pas de calcul de LTV, pas de cohortes. Un marchand qui pilote déjà ses données dans Looker Studio ou Metabase ne changera pas d’outil.
En revanche, un responsable e-commerce qui gère son activité seul ou avec une petite équipe y trouve un vrai mérite : ces visualisations réduisent les allers-retours entre Shopify et Excel. Croiser deux métriques passe de 15 minutes à 30 secondes. Cela abaisse le seuil à partir duquel on se pose une question d’analyse, et les bonnes décisions commencent souvent par une bonne question posée au bon moment.
Nous pensons qu’il faut tester les scatter plots sur le couple sessions × conversion par source de trafic cette semaine. C’est 30 minutes de configuration pour un rapport personnalisé que vous reconsulterez chaque lundi. Si le gain de lecture est net, ajoutez un radar chart par catégorie le mois suivant.
