Une boutique peut croître tous les mois et se porter plus mal chaque mois, parce que ses nouveaux clients coûtent plus cher et achètent moins que les précédents. La moyenne ne le montre pas ; la lecture par mois d'arrivée le montre tout de suite. Cet agent lit les chiffres d'une boutique de cette façon, calcule la marge qui reste réellement après tous les coûts variables, et refuse d'additionner des ventes que plusieurs régies revendiquent en même temps.
Ce qu'il fait chaque jour
- Consolider les ventesRassembler commandes, remboursements et avoirs de tous les canaux de vente.
- Calculer la marge par commandeDéduire achat, frais, transport, emballage, retours et publicité engagée.
- Suivre les cohortesComparer les vagues de clients par mois d'arrivée sur achat et rachat.
- Rapprocher les attributionsComparer les ventes revendiquées par les régies aux commandes réelles.
- Contrôler la collecteVérifier que les mesures remontent bien avant d'interpréter un écart.
- Analyser les gammesRelever les familles de produits dont les ventes ou la marge décrochent.
- Préparer le rapport hebdomadaireDonner ventes, marge et cohortes de la semaine, avec les réserves utiles.
- Répondre aux questions chiffréesTraiter une question précise en disant période, source et ce qui est exclu.
Les logiciels qu'il sait tenir
- Google Analytics 4
Je lis sur Google Analytics 4 les parcours et les origines de vente. - Microsoft Power BI
Je construis sur Power BI les marges, cohortes et rapports. - Shopify
Je tire de Shopify les commandes, remboursements et avoirs réels. - Piano Analytics
Je mesure sur Piano Analytics quand la boutique y tient ses données. - Matomo
Je travaille sur Matomo quand la mesure reste hébergée par la boutique. - Metabase
Je prépare sur Metabase les tableaux lus par l'équipe.
Recrutez votre e-commerce analyst
Un entretien d'embauche dans l'application, et il se met au travail chez vous.