Statistique & Reporting cross-marketplace : le guide complet 2025

1. 1. Qu’est-ce que le reporting cross-marketplace
2. 2. Pourquoi le reporting multi-canaux est devenu stratégique en 2025
3. 3. Les données clés à collecter sur vos marketplaces
4. 4. Unifier et normaliser vos sources de données marketplace
5. 5. Construire une architecture de reporting performante
6. 6. Les KPIs essentiels pour piloter vos ventes cross-marketplace
7. 7. Comment connecter vos marketplaces à votre BI (Power BI, Looker, Data Studio)
8. 8. Visualisation et analyse : du tableau de bord à la prise de décision
9. 9. Automatiser le reporting et la surveillance des performances
10. 10. Gouvernance, qualité et sécurité des données marketplace
11. 11. Cas d’usage : comment les marques optimisent leur rentabilité via le reporting
12. 12. Les erreurs fréquentes dans le pilotage cross-marketplace
13. 13. Tendances 2025 : IA, prédiction et automatisation du reporting marketplace
14. 14. Solutions du marché à connecter
15. Passez à l’action avec Dawap

1. Qu’est-ce que le reporting cross-marketplaces

La définition simple

Le reporting cross-marketplaces désigne l’ensemble des outils, méthodes et indicateurs permettant de centraliser et analyser les performances issues de plusieurs marketplaces : Amazon, Cdiscount, Fnac, Mirakl, ManoMano, etc. L’objectif est de disposer d’une vue unifiée des ventes, marges, stocks et actions marketing pour piloter plus vite et mieux.

Les trois piliers du reporting marketplace

1. Collecte : récupérer les données brutes issues des APIs marketplaces et de vos outils internes
2. Consolidation : normaliser, nettoyer et centraliser ces données pour garantir leur fiabilité
3. Analyse : visualiser les indicateurs clés pour suivre la performance et déclencher les bonnes actions

Les bénéfices immédiats d’un reporting unifié

• Gain de visibilité : un tableau de bord unique pour toutes vos marketplaces
• Décisions rapides : priorisation immédiate des actions correctrices
• Suivi de rentabilité : marges nettes et coûts marketplace calculés automatiquement
• Anticipation : prévision des ventes, ruptures et saisonnalités
• Performance d’équipe : un langage commun basé sur des chiffres fiables

Quand passer au reporting cross-marketplaces

• Vous vendez sur plus de 2 marketplaces et multipliez les fichiers Excel
• Vous perdez du temps à rapprocher les chiffres de différents outils
• Vous manquez de vision globale sur votre rentabilité réelle
• Vos équipes marketing et commerciales travaillent en silos
• Vous souhaitez industrialiser vos reportings via Power BI, Looker ou Data Studio

2. Pourquoi le reporting multi-canaux est devenu stratégique en 2025

Un environnement marketplace devenu ultra-fragmenté

En 2025, la majorité des marchands vendent sur 4 à 10 canaux simultanément : marketplaces généralistes, verticales, sites propres, comparateurs, réseaux sociaux. Chaque plateforme dispose de ses propres règles, KPIs et formats de reporting. Résultat : les données se multiplient et se fragmentent, rendant la vision globale quasi impossible sans un système unifié.

Les 3 défis majeurs du pilotage multi-marketplaces

Pourquoi 2025 marque un tournant

L’explosion des APIs marketplace, la généralisation du headless commerce et l’arrivée de solutions BI accessibles (comme Power BI, Looker Studio ou Metabase) ont rendu possible un reporting temps réel, automatisé et visuel. Les opérateurs et vendeurs peuvent désormais piloter leurs marketplaces comme de véritables centres de profit, et non plus comme des canaux isolés.

Les bénéfices stratégiques pour l’entreprise

• Vision consolidée : une source de vérité unique pour toutes vos marketplaces
• Meilleur pilotage : des décisions prises sur la base de données actualisées
• Gain de productivité : automatisation de la collecte et des exports
• Réactivité : détection immédiate des anomalies et baisses de performance
• Optimisation du ROI : identification rapide des canaux les plus rentables

Les impacts sur les métiers internes

3. Les données clés à collecter sur vos marketplaces

Pourquoi la collecte de données est le socle de tout reporting

Le reporting cross-marketplaces ne vaut que par la qualité des données qu’il agrège. Collecter, structurer et fiabiliser vos données est donc la première étape critique avant toute visualisation ou analyse. En 2025, les APIs marketplace permettent une extraction fine et continue de toutes les informations nécessaires au pilotage stratégique.

Les 5 grands blocs de données à centraliser

Les sources de données à connecter

Pour construire un reporting fiable, il faut croiser les APIs marketplaces avec vos outils internes et vos solutions tierces :

• Marketplaces : Amazon SP-API, Mirakl, Cdiscount, Fnac-Darty, ManoMano...
• ERP / CRM : Odoo, Sage, HubSpot, Dynamics, Salesforce...
• Publicité & tracking : Amazon Ads, Google Analytics 4, Meta Ads, TikTok Ads...
• Logistique : WMS, ShippingBo, SendCloud, Boxtal...
• Connecteurs : Lengow, Channable, ShoppingFeed, BeezUP, Iziflux...

Les pièges à éviter lors de la collecte

• Multiplier les fichiers manuels sans contrôle de cohérence
• Oublier de tracer les devises, taxes ou remises marketplace
• Collecter trop souvent sans gestion d’historique (risque de surcharge API)
• Manquer de correspondance entre identifiants produits multi-marketplaces
• Négliger la normalisation des formats date, monnaie et SKU

4. Unifier et normaliser vos sources de données marketplace

Pourquoi l’unification des données est un passage obligé

Chaque marketplace applique sa propre logique : formats d’API, noms de champs, statuts de commandes, modes de calcul des commissions ou de la TVA. Sans un modèle commun, il devient impossible de comparer les performances ou de calculer des KPIs fiables entre canaux. L’unification est donc la première étape pour bâtir un reporting cross-marketplaces cohérent.

L’objectif : créer un modèle pivot unifié

Le principe consiste à construire un modèle pivot — une structure de données centrale qui définit les objets métiers clés (produit, commande, client, stock, offre) et les relie à chaque marketplace via un système de correspondances. Ce modèle permet de transformer des données hétérogènes en un langage commun exploitable par les outils de reporting ou de BI.

Les technologies généralement utilisées pour l’unification

Selon la taille du projet et les ressources disponibles, l’unification peut être assurée par :

• Des connecteurs API (Python, PHP, Node.js…) pour récupérer les données brutes
• Une base relationnelle (PostgreSQL, MySQL) servant de modèle pivot central
• Un système de messagerie ou de queues (RabbitMQ, Kafka) pour synchroniser les flux
• Des caches mémoire (Redis, Memcached) pour accélérer la restitution
• Des mappers ou transformateurs dédiés pour chaque marketplace

Les erreurs courantes à éviter

• Créer un modèle pivot sans penser à sa mise à jour automatique
• Ne pas versionner les structures d’API (risque d’incohérence des rapports)
• Confondre les nomenclatures entre marketplaces (par ex. statuts de livraison différents)
• Oublier de gérer les fuseaux horaires et devises lors de l’unification
• Stocker les données brutes sans les transformer, rendant les analyses lentes et peu fiables

5. Construire une architecture de reporting performante

Pourquoi l’architecture conditionne la qualité du reporting

Un reporting cross-marketplaces fiable repose sur une architecture technique solide. Ce n’est pas simplement une question de tableaux de bord : tout dépend de la manière dont les données sont collectées, stockées, transformées et restituées. Une architecture performante garantit la cohérence, la rapidité d’accès et la capacité à évoluer au rythme des marketplaces et du volume de ventes.

Les 4 piliers d’une architecture de reporting moderne

Les patterns d’architecture les plus utilisés en 2025

• Architecture modulaire : chaque brique (collecte, traitement, visualisation) peut évoluer indépendamment
• Data warehouse cloud : centralisation et calculs rapides (BigQuery, Snowflake, Redshift)
• Event-driven : synchronisation quasi temps réel via files de messages (RabbitMQ, Kafka)
• Cache distribué : accélération du rendu pour les dashboards haute fréquence
• Monitoring et alerting : contrôle permanent de la qualité et des délais d’actualisation

Les bonnes pratiques pour garantir performance et fiabilité

Les outils et langages les plus courants

• Langages : Python, PHP, JavaScript (Node.js) pour les connecteurs et transformations
• Bases de données : PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery
• Messaging : RabbitMQ, Kafka, SQS pour les flux asynchrones
• Cache : Redis, Memcached
• Visualisation : Power BI, Looker Studio, Tableau, Metabase

6. Les KPIs essentiels pour piloter vos ventes cross-marketplace

Pourquoi définir les bons KPIs est stratégique

Les marketplaces fournissent une multitude de données — parfois trop. Pour piloter efficacement votre activité, il faut sélectionner des indicateurs clés de performance (KPIs) à la fois pertinents, comparables entre canaux et directement exploitables pour la prise de décision. Ces KPIs doivent couvrir l’ensemble du cycle e-commerce : ventes, marge, logistique, visibilité et satisfaction client.

Les 5 catégories d’indicateurs à suivre

Exemple de tableau de pilotage type

Comment choisir ses KPIs prioritaires

• Limiter les indicateurs à une vingtaine réellement exploitables
• Définir un KPI principal par objectif : croissance, marge, satisfaction
• Éviter les doublons entre canaux (ex. : CA marketplace ≠ CA total)
• Fixer des seuils d’alerte pour déclencher des actions automatiques
• Revoir les KPIs tous les 6 mois selon les évolutions stratégiques

7. Comment connecter vos marketplaces à votre outil de Business Intelligence (BI)

Pourquoi connecter vos marketplaces à un outil BI

Centraliser les données dans un outil de Business Intelligence permet de transformer le reporting marketplace en véritable outil d’aide à la décision. En connectant vos marketplaces à une solution BI (Power BI, Looker Studio, Tableau, Metabase...), vous pouvez visualiser vos ventes, marges et performances de manière dynamique, interactive et personnalisée.

Les bénéfices d’une intégration BI

Les étapes de connexion entre marketplaces et BI

Les outils les plus utilisés pour le reporting cross-marketplaces

Les bonnes pratiques d’intégration BI

• Automatiser la mise à jour quotidienne des données
• Gérer un historique glissant pour analyser les tendances
• Définir des droits d’accès clairs pour chaque rôle (marketing, finance, direction...)
• Mettre en place des alertes sur les écarts de performance (CA, taux de marge, retours...)
• Assurer la cohérence des définitions de KPIs entre les différents dashboards

8. Visualisation et analyse : du tableau de bord à la prise de décision

Pourquoi la visualisation change tout

La donnée brute n’a de valeur que lorsqu’elle est comprise. La visualisation transforme les chiffres en insights, et le reporting marketplace en un levier stratégique de décision. Un bon tableau de bord ne montre pas tout : il montre ce qui compte, au bon moment, pour la bonne personne.

Les 3 objectifs d’un tableau de bord efficace

Les types de dashboards à combiner

• Dashboard exécutif : vue synthétique des indicateurs stratégiques (CA, marge, part de marché, ROI)
• Dashboard opérationnel : suivi quotidien des commandes, retours, stocks, SLA
• Dashboard marketing : suivi du trafic, des campagnes marketplace, du ROAS et du CAC
• Dashboard produit : analyse par SKU, performance catalogue, top ventes, taux de rupture
• Dashboard financier : marge réelle, coûts marketplace, taux de retour et rentabilité globale

Les bonnes pratiques de data visualisation

Visualisations les plus efficaces pour le e-commerce marketplace

L’analyse collaborative : la clé d’un reporting vivant

Le reporting ne doit pas être statique ni réservé à la direction. En 2025, les meilleures organisations partagent leurs dashboards en temps réel avec les équipes marketing, logistique et produits. Chaque acteur peut commenter, filtrer et enrichir les données selon ses besoins.

• Exports programmés pour les réunions hebdomadaires
• Partage de vues personnalisées par équipe (ex. : logistique, marketing...)
• Commentaires collaboratifs sur les dashboards (Power BI, Looker, Metabase)
• Alertes automatiques en cas d’anomalie (chute de ventes, hausse de retours...)

9. Automatiser le reporting et la surveillance des performances

Pourquoi automatiser son reporting marketplace

Collecter, transformer et visualiser les données marketplace manuellement n’est plus viable. Les volumes augmentent, les API évoluent et les indicateurs doivent être actualisés en continu. L’automatisation du reporting permet de gagner du temps, fiabiliser les calculs et anticiper les écarts.

Les grands leviers d’automatisation du reporting

Les règles métier les plus utiles à intégrer

Au-delà de la technique, un reporting efficace applique des règles métier qui traduisent les priorités de l’entreprise. Ces règles permettent de contextualiser les indicateurs et de mettre la donnée au service de la décision.

Les technologies d’automatisation les plus répandues

• Workflows ETL : Airbyte, Fivetran, Stitch, Talend
• Messaging & queues : RabbitMQ, Kafka, AWS SQS pour la synchronisation asynchrone
• Orchestration : Airflow, Prefect, Dagster pour planifier et monitorer les tâches
• Alerting & monitoring : Grafana, Prometheus, Datadog, Sentry
• Scripts maison : Python, Node.js, PHP pour automatiser les règles spécifiques

Les avantages d’un reporting automatisé

10. Gouvernance, qualité et sécurité des données marketplace

Pourquoi la gouvernance des données devient stratégique

À mesure que les entreprises multiplient les canaux de vente, la donnée devient un actif stratégique. Mais pour qu’elle soit exploitable, encore faut-il qu’elle soit fiable, traçable et sécurisée. La gouvernance des données marketplace vise à garantir la cohérence des indicateurs, la conformité réglementaire et la protection des informations commerciales sensibles.

Les trois piliers d’une gouvernance efficace

Les standards et outils de référence

• Frameworks de data governance : DAMA-DMBOK, DataOps, ISO/IEC 38505
• Qualité et observabilité : Great Expectations, Soda, Monte Carlo
• Orchestration et monitoring : Airflow, Dagster, Prefect
• Sécurité et conformité : Vault, AWS KMS, Azure Key Vault, OAuth 2.0, SSO
• Documentation : Data Catalog (Collibra, Alation, Amundsen) pour référencer les jeux de données

Bonnes pratiques pour fiabiliser la donnée marketplace

Les indicateurs de fiabilité d’un reporting marketplace

Pour évaluer la qualité et la fiabilité d’un reporting marketplace, il est essentiel de mesurer en continu quelques KPIs techniques et opérationnels :

• Taux de complétude : % de données renseignées par rapport au modèle attendu
• Taux d’erreurs d’import : nombre d’échecs de synchronisation sur 1000 lignes
• Fréquence de mise à jour : délai moyen entre extraction et affichage
• Taux d’écarts : différences entre reporting interne et données marketplace sources
• Taux d’accès non autorisés détectés : indicateur de sécurité et conformité

Vers une approche “Data Trust”

En 2025, la gouvernance des données marketplace évolue vers une logique de “data trust” : la donnée devient un actif partagé, documenté et traçable. Les entreprises les plus performantes ne se contentent plus de collecter — elles fiabilisent, documentent et sécurisent leurs données pour en faire un avantage concurrentiel durable.

11. Cas d’usage : comment les marques optimisent leur rentabilité via le reporting

Pourquoi passer d’un reporting descriptif à un reporting décisionnel

Le reporting cross-marketplaces ne sert pas seulement à suivre les ventes : il devient un véritable outil de pilotage de la rentabilité. Les marques qui exploitent la donnée de manière intelligente identifient plus vite les leviers de marge, ajustent leurs prix et optimisent leurs investissements publicitaires. Voici quelques cas concrets d’utilisation du reporting pour générer un impact direct sur la performance.

Cas d’usage 1 : Ajuster les prix selon la rentabilité réelle

Une marque de produits électroniques diffusait ses offres sur plusieurs marketplaces européennes. Grâce au reporting consolidé, elle a pu isoler les produits avec une marge réelle inférieure à 5 %, due à des commissions variables et à des coûts de transport sous-estimés. En croisant les données de CA, frais et marges par canal, l’équipe a réajusté les prix de 12 % en moyenne — ce qui a permis une hausse de la marge nette de +8 points sur trois mois.

• Indicateurs utilisés : CA net, marge réelle, frais marketplace, coût logistique
• Résultat : meilleure rentabilité et fin de la “vente à perte invisible”

Cas d’usage 2 : Identifier les marketplaces les plus performantes

Une enseigne de mode distribuait sur 7 marketplaces. Le reporting consolidé a révélé que 70 % du chiffre d’affaires provenait de 3 plateformes, mais avec des coûts de retour très différents. En combinant taux de conversion, retour et marge par canal, l’entreprise a choisi de réduire ses campagnes sur les marketplaces peu rentables et de concentrer ses efforts marketing sur les plus performantes.

• Indicateurs utilisés : marge nette par canal, taux de retour, coût d’acquisition
• Résultat : -25 % de budget marketing pour un CA équivalent et +12 % de marge globale

Cas d’usage 3 : Optimiser la disponibilité produit

Une marque d’accessoires lifestyle perdait en moyenne 8 % de chiffre d’affaires à cause de ruptures produit. En intégrant les données de stock dans son reporting marketplace, elle a pu détecter les références à forte demande et anticiper les réassorts. Le tableau de bord mettait en évidence les produits en rupture récurrente et leur impact sur le CA.

• Indicateurs utilisés : taux de rupture, CA manqué, délai de réapprovisionnement
• Résultat : -60 % de ruptures critiques et +15 % de chiffre d’affaires sur les top produits

Cas d’usage 4 : Réduire les coûts de service client

Une marque de cosmétique recevait plus de 500 messages clients par jour sur ses différentes marketplaces. Le reporting a permis d’identifier les causes principales : retards de livraison, erreurs de stock et absence de numéro de suivi. En corrélant les données de commandes, expéditions et SAV, la marque a optimisé ses process logistiques et automatisé les notifications clients.

• Indicateurs utilisés : volume de messages, délai moyen de réponse, taux d’incident logistique
• Résultat : -40 % de tickets entrants et +12 points de satisfaction client

Cas d’usage 5 : Piloter la performance marketing en temps réel

Une marque high-tech a connecté ses campagnes sponsorisées Amazon et Cdiscount à son reporting cross-marketplaces. Elle a pu croiser les données publicitaires avec les marges et le stock disponible, permettant une optimisation automatique des enchères. Résultat : les produits les plus rentables ont été sur-exposés, tandis que les produits en faible marge ont été désactivés.

• Indicateurs utilisés : ROAS, marge réelle, disponibilité stock, coût par clic
• Résultat : +22 % de ROAS global et +9 % de marge moyenne sur les campagnes

Ce qu’il faut retenir de ces cas d’usage

Ces exemples montrent que le reporting cross-marketplaces ne sert pas qu’à mesurer la performance : il permet de la piloter activement. L’enjeu n’est plus de “voir ce qui s’est passé”, mais de agir en temps réel sur les prix, les stocks, les campagnes ou les canaux.

12. Les erreurs fréquentes dans le pilotage cross-marketplace

Pourquoi la complexité multi-marketplaces génère des erreurs

Piloter plusieurs marketplaces simultanément implique une grande diversité de données, de règles et de cycles de mise à jour. Sans méthode ni outils adaptés, les équipes tombent souvent dans les mêmes écueils : indicateurs incohérents, retards d’analyse, mauvaises décisions stratégiques. Voici les erreurs les plus fréquentes observées dans la gestion du reporting cross-marketplaces — et comment les éviter.

Erreur n°1 : Se fier aux tableaux de bord natifs des marketplaces

Chaque plateforme (Amazon, Mirakl, Cdiscount…) propose son propre dashboard, mais avec des périmètres, délais et méthodes de calcul différents. Se baser uniquement sur ces données conduit à des analyses biaisées et à des comparaisons impossibles entre canaux.

• Erreur : prendre les chiffres marketplace comme référence absolue
• Solution : consolider les données via un modèle pivot et unifier les définitions de KPIs

Erreur n°2 : Confondre chiffre d’affaires et rentabilité

Beaucoup de marchands mesurent leur performance uniquement via le chiffre d’affaires. Mais une marketplace à fort volume peut être moins rentable qu’une autre avec un panier plus petit mais des frais moindres ou un meilleur taux de marge.

• Erreur : privilégier les canaux au volume le plus élevé
• Solution : intégrer les coûts (commissions, logistique, retours, publicité) pour calculer la marge réelle

Erreur n°3 : Ne pas historiser les données

Sans historique fiable, impossible d’analyser les tendances, la saisonnalité ou les effets de campagne. Certaines équipes se contentent d’extractions ponctuelles, perdant toute capacité d’analyse longitudinale.

• Erreur : travailler sur des snapshots mensuels sans conservation d’historique
• Solution : stocker les données brutes et consolidées pour un suivi sur 12 à 24 mois minimum

Erreur n°4 : Oublier de synchroniser les statuts et stocks

Un reporting fiable repose sur des données cohérentes entre systèmes (marketplace, OMS, ERP, WMS). Les erreurs de synchronisation peuvent créer des incohérences de stock, des ruptures invisibles ou des commandes non traitées.

• Erreur : ignorer les décalages d’état entre marketplaces et systèmes internes
• Solution : mettre en place des contrôles automatiques de cohérence et des mises à jour bidirectionnelles

Erreur n°5 : Accumuler trop d’indicateurs

Plus de données ne veut pas dire plus de clarté. Trop d’indicateurs diluent la lecture, ralentissent les analyses et brouillent la prise de décision. Un bon reporting repose sur une sélection limitée mais stratégique de KPIs.

• Erreur : multiplier les tableaux de bord non hiérarchisés
• Solution : définir un nombre restreint de KPIs prioritaires alignés sur les objectifs business

Erreur n°6 : Négliger la gouvernance et la qualité des données

Les anomalies, doublons ou valeurs manquantes peuvent déformer les résultats et miner la confiance dans la donnée. Sans gouvernance claire, même les meilleurs dashboards deviennent peu fiables.

• Erreur : importer des données brutes sans contrôle qualité
• Solution : instaurer des processus d’audit, de validation et de correction automatisée

Erreur n°7 : Travailler en silos entre équipes

Le marketing, la logistique, la finance et le service client consultent souvent des données différentes, issues de sources non synchronisées. Résultat : des écarts d’interprétation et des décisions contradictoires.

• Erreur : construire des reportings isolés par service
• Solution : mettre en place un reporting centralisé et collaboratif avec des vues filtrées par rôle

Erreur n°8 : Sous-estimer l’importance de la fréquence d’actualisation

Des données obsolètes entraînent des décisions dépassées. Un reporting mis à jour une fois par semaine ne permet pas de réagir à une hausse soudaine des retours ou à une rupture produit.

• Erreur : planifier des mises à jour manuelles trop espacées
• Solution : automatiser la synchronisation quotidienne (voire horaire) des données critiques

13. Tendances 2025 : IA, prédiction et automatisation du reporting marketplace

Pourquoi l’IA transforme le pilotage multi-canaux

En 2025, le reporting sort du descriptif pour devenir prédictif et prescriptif. Les modèles d’IA et l’automatisation permettent d’anticiper la demande, d’optimiser les prix, d’identifier les anomalies et de déclencher des actions sans intervention humaine.

Les grands usages IA qui montent

Anomalies et qualité des données assistées par IA

Les modèles détectent automatiquement les écarts de prix, pics de retours, chutes de conversion ou problèmes de mapping (SKU, TVA, devises). Les dashboards deviennent proactifs : ils signalent la cause probable et proposent l’action corrective (ex. désactiver une offre non rentable).

LLM et “analytics copilots” dans le back-office

Stack type pour un reporting IA-ready

• Feature store (caractéristiques produit/canal enrichies) pour nourrir les modèles
• Pipeline MLOps (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring de dérive)
• API d’inférence temps réel pour repricing/alertes prédictives
• Catalogue de prompts/agents versionnés et testés (qualité & traçabilité)

Confidentialité, conformité et éthique

Les modèles doivent respecter la minimisation des données, la pseudonymisation client, la traçabilité des décisions (explicabilité des recommandations) et le contrôle d’accès par rôle. Le governance AI (jeu d’entrainement, biais, évaluation continue) devient un volet du data governance.

Quick wins IA à déployer en premier

Indicateurs “IA” à suivre dans vos dashboards

• MAE/MAPE des prévisions (précision des forecasts)
• Taux d’acceptation des recommandations (pricing, budget, stock)
• Impact marge/CA post-recommandation (uplift mesuré)
• Taux d’alertes pertinentes vs faux positifs (qualité des détections)
• Dérive modèle (drift des données/performances dans le temps)

14. Solutions de reporting dédiées marketplaces

Pour une vision claire des performances cross-marketplaces, plusieurs solutions de reporting peuvent compléter votre écosystème existant. Ces outils se concentrent sur la consolidation des ventes, des marges, des publicités et des stocks, offrant un pilotage global et précis. L’objectif n’est pas de remplacer vos systèmes internes, mais d’intégrer la bonne brique là où elle apporte le plus de valeur.

Ciama.io

Ciama unifie la donnée multi-canale (ventes, marges, stocks, concurrents) dans un tableau de bord unique, avec profitability analytics, repricing et API ouverte pour connecter ERP/BI. Positionné pour centraliser le pilotage et accélérer les décisions.

Découvrir notre guide sur Ciama

Marketplace Reporting

Marketplace Reporting agrège et analyse vos données issues de multiples marketplaces. L’outil fournit des tableaux de bord clairs sur vos ventes, marges, publicités et performances produits. Il s’adresse autant aux vendeurs indépendants qu’aux grandes marques souhaitant un suivi précis de leur activité omnicanale.

Découvrir notre guide sur Marketplace Reporting

EffectConnect

EffectConnect propose un tableau de bord complet pour suivre vos ventes sur les principales marketplaces. En plus du reporting, la solution gère les flux produits, les commandes et les stocks. Son module analytique permet de visualiser la rentabilité en temps réel et d’ajuster vos stratégies commerciales.

Découvrir notre guide sur EffectConnect

SellerBoard

SellerBoard est une solution de reporting et de rentabilité reconnue pour les vendeurs marketplace. Elle centralise les ventes, les coûts publicitaires, les retours et les frais pour calculer les marges nettes par produit et par canal. Un indispensable pour suivre la profitabilité réelle de vos opérations e-commerce.

Découvrir notre guide sur SellerBoard

SellerLegend

SellerLegend centralise la donnée multi-marketplaces dans un tableau de bord unifié. L’outil offre une vision globale sur les ventes, profits et performances, avec des rapports personnalisables et des exports avancés. Une solution robuste pour les vendeurs multi-comptes cherchant une vue consolidée de leur activité.

Découvrir notre guide sur SellerLegend

Sellscreen

Sellscreen fournit une vision analytique complète sur vos ventes marketplaces et vos concurrents. En combinant indicateurs de performance, tendances produits et suivi logistique, il aide les marques à comprendre leurs marchés et à optimiser leurs marges.

Découvrir notre guide sur Sellscreen

SellerApp

SellerApp va au-delà du simple reporting en intégrant un module de publicité et d’optimisation produit. L’outil suit les ventes, marges, mots-clés et campagnes publicitaires pour améliorer la visibilité et la rentabilité sur les marketplaces.

Découvrir notre guide sur SellerApp

KwickMetrics

KwickMetrics unifie la gestion des ventes, des stocks et des publicités sur plusieurs marketplaces. Il met l’accent sur la visualisation des marges, la performance produit et les rapports de rentabilité multi-canaux. Sa simplicité d’usage en fait un outil apprécié des PME e-commerce.

Découvrir notre guide sur KwickMetrics