Quand les équipes sourcing jonglent entre fournisseurs, marketplaces, prix, coûts logistiques, commissions et disponibilités, la difficulté n’est pas d’avoir de la donnée. La difficulté est de savoir quoi en faire vite, correctement et sans mettre la marge en danger. C’est ce défi que 1UP Distribution voulait relever avec ce hub de sourcing.
Le projet devait transformer un travail de rapprochement encore très manuel en système d’aide à la décision plus fiable, capable de centraliser les signaux utiles et de guider les arbitrages. Pour ce type de sujet, notre expertise en Intégration API permet de relier données marché, logique métier et exécution opérationnelle.
Cette fiche montre comment un socle bien conçu peut faire gagner du temps, protéger la marge et rendre le sourcing beaucoup plus pilotable au quotidien, en continuité avec notre accompagnement Agence marketplace.
1. Présentation du client
Comprendre le contexte business avant la solution
1UP Distribution évolue dans un contexte où la qualité des décisions sourcing conditionne directement la rentabilité, la disponibilité produit et la capacité à faire grandir l’activité sans alourdir la charge humaine.
Le client avait besoin de mieux exploiter les données issues des fournisseurs, des marketplaces et de l’ERP pour sortir d’une logique de consolidation artisanale devenue trop coûteuse.
Le projet devait donc fournir une vue plus claire, plus actionnable et plus fiable, afin d’aider les équipes à prioriser les bonnes opportunités plutôt qu’à nettoyer la donnée en permanence.
2. Méthode projet Dawap
Analyse, priorisation, delivery agile et sécurisation du run
Le chantier a démarré par une phase d’analyse des sources de données, des écarts de qualité et des points de friction récurrents dans le processus de sourcing. Cette étape a permis de cadrer le backlog sur les vrais arbitrages métier à sécuriser en priorité.
Le delivery a été piloté dans Jira avec des sprints itératifs. Les user stories ont été priorisées selon leur valeur : unifier d’abord les données, fiabiliser le scoring et les calculs de marge, puis enrichir progressivement le back-office et le pilotage opérationnel.
Les validations ont reposé sur des tests d’intégration, des environnements dédiés, des contrôles de cohérence et une mise en production progressive. L’objectif était de créer un outil réellement utile pour les équipes, pas une couche analytique de plus.
3. Contexte du projet et limites du sourcing historique
Passer d'analyses dispersées à une décision sourcing industrialisée
1UP Distribution traitait un volume croissant de références produits avec des informations issues de plusieurs places de marché et de différentes sources fournisseurs. Le sourcing reposait encore sur beaucoup de rapprochements manuels : exports, consolidation tableur, vérification ponctuelle des prix et contrôle de disponibilité. Ce fonctionnement créait une forte dépendance à l’expérience individuelle.
Le principal problème n’était pas l’accès à la donnée, mais sa cohérence exploitable pour décider vite. Une même référence pouvait présenter des conditions différentes selon la source, avec des structures hétérogènes, des délais de mise à jour variables et des écarts de qualité qui rendaient l’arbitrage risqué.
Le projet visait donc à transformer le sourcing en processus pilotable : centraliser, qualifier, scorer, puis orienter l’action opérationnelle. L’ambition était de créer un actif durable pour soutenir la croissance multi-marketplaces sans multiplier la charge humaine.
4. Objectifs métier et logique de performance
Fiabilité des arbitrages, vitesse d'exécution et protection de la marge
Le cadrage a posé des objectifs concrets. D’abord, fiabiliser l’analyse sourcing avec un référentiel unifié. Ensuite, accélérer la prise de décision en produisant des priorités actionnables plutôt qu’une masse de données brute. Enfin, protéger la marge en intégrant les coûts réels de distribution dans les calculs d’opportunité.
Le succès devait se mesurer en exploitation : réduction des contrôles manuels, meilleure cohérence des choix produits, diminution des écarts entre marge théorique et marge réalisée, et capacité à absorber davantage de références sans dégrader la qualité des décisions.
La plateforme devait aussi rester évolutive pour intégrer de nouveaux canaux, nouveaux fournisseurs et nouvelles règles métier. Cette exigence a orienté le design vers un hub API modulaire et un moteur de scoring paramétrable.
5. Périmètre fonctionnel et gouvernance delivery
Un delivery incrémental centré sur l'usage terrain
Le périmètre couvre la chaîne complète : ingestion multi-sources, normalisation produit, enrichissement marché, scoring marge/opportunité, vue opérationnelle pour les équipes et exposition des données vers les outils internes. Cette vision bout en bout était indispensable pour éviter de créer un outil d’analyse déconnecté de l’exécution.
La gouvernance a combiné ateliers métier sourcing, revue technique d’architecture et validation régulière avec les équipes exploitation. Chaque lot devait produire un résultat utilisable immédiatement, même partiel, afin de sécuriser l’adoption et de corriger vite les points non pertinents.
Ce pilotage a permis de réduire le risque projet : les hypothèses de scoring et de priorisation ont été confrontées en continu au terrain, plutôt que figées en amont.
6. Architecture du hub de sourcing
Un cœur métier découplé des connecteurs externes
L’architecture repose sur un cœur applicatif qui orchestre les flux et conserve les règles métier de décision. À partir de ce cœur, des connecteurs API spécialisés collectent les signaux nécessaires : prix, disponibilité, contexte canal, données ERP. Ce découplage simplifie les évolutions car chaque connecteur peut changer sans casser la logique globale.
Le modèle de données distingue les objets stables, comme le référentiel produit, des signaux volatils : prix, disponibilité et conditions commerciales. Cette séparation améliore la lisibilité des calculs et facilite l’historisation des décisions.
La restitution est conçue pour les usages métier : vues comparatives, score explicable et statut opérationnel. L’outil devient un moteur de décision exploitable, pas un simple entrepôt de données.
7. Normalisation des flux fournisseurs et qualité data
Qualifier la donnée avant de calculer
L’un des chantiers structurants a été la normalisation. Les flux entrants n’ont ni la même granularité ni la même qualité ; les traiter sans garde-fou entraîne des conclusions fausses. Le projet a donc intégré des contrôles de schéma, des mappings robustes et des règles de cohérence inter-champs.
Les données ambiguës ou incomplètes sont isolées et tracées pour traitement ciblé, au lieu d’impacter le flux principal. Cette logique protège la qualité des scores et évite que des anomalies locales contaminent la décision globale.
Ce travail de qualité data a directement amélioré la confiance des équipes dans les recommandations de la plateforme.
8. Moteur de scoring, marge et priorisation
Transformer la donnée consolidée en décisions actionnables
Le moteur de scoring combine plusieurs dimensions : attractivité marché, disponibilité, compétitivité prix, coûts canal, coûts opérationnels et potentiel de marge. L’objectif est de classer les références selon leur valeur réelle, et non selon un signal unique isolé.
Chaque score est explicable : les équipes peuvent comprendre pourquoi une référence est prioritaire et ajuster les paramètres selon la stratégie du moment. Cette transparence réduit les frictions entre métier et technique.
La priorisation produite accélère le passage à l’action : sourcing, publication, ajustements de prix ou arbitrages de stock. Elle crée aussi un pont naturel avec les sujets de repricing et optimisation des offres marketplace.
9. APIs intégrées dans le projet
Un maillage cohérent avec les besoins sourcing multi-marketplaces
API marketplace technique
Le projet exploite les APIs marketplaces pour capter les signaux canal essentiels au sourcing: contexte de vente, disponibilité et dynamique de prix. Cette couche permet de comparer les opportunités de manière homogène entre plateformes.
Voir l’intégration API marketplace technique
Voir l’accompagnement vendeur Fnac Darty · Voir l’accompagnement vendeur Cdiscount · Voir l’accompagnement vendeur Amazon
API ERP
Odoo alimente le hub avec les données internes nécessaires au calcul de rentabilité et à la cohérence opérationnelle. L'interconnexion ERP évite les décisions déconnectées des contraintes terrain.
Création d'API sur mesure
Une API métier sur mesure orchestre la centralisation, l'enrichissement et la restitution des scores sourcing. Cette brique garantit des contrats stables pour les outils consommateurs.
API Authentification & sécurité
La sécurisation des accès et des échanges inter-applicatifs protège les données sensibles de pricing et de marge. Cette couche est indispensable pour un usage transverse à l'échelle.
10. Automatisation du cycle sourcing vers exécution
Réduire le délai entre analyse et action
La plateforme ne s’arrête pas à l’analyse. Les résultats de scoring alimentent des workflows opérationnels qui permettent d’agir plus vite : sélection de références, préparation d’actions de mise en marché, validation des priorités équipe.
En éliminant les ressaisies et vérifications répétitives, le cycle complet gagne en vitesse et en fiabilité. Les équipes passent plus de temps sur l'arbitrage utile et moins sur la reconstitution d'information.
Cette automatisation est un facteur clé de rentabilité dans un contexte multi-canaux où la fenêtre d'opportunité peut être courte.
11. Back-office et pilotage opérationnel
Un cockpit orienté décision, pas seulement reporting
Le back-office a été pensé comme un cockpit de pilotage : filtres pertinents, priorisation claire, visibilité des statuts et actions rapides. L’objectif était de simplifier la prise de décision quotidienne des équipes sourcing.
Une lecture utile à tous les niveaux
Les vues permettent de passer d’une lecture macro, par catégorie ou performance globale, à une lecture micro sur la référence, la justification du score et les points de vigilance, sans rupture de contexte.
Une adoption facilitée
Ce design opérationnel contribue fortement à l’adoption : un bon moteur de décision n’apporte de valeur que s’il est actionnable par les utilisateurs et compréhensible sans effort excessif.
12. Observabilité, sécurité et robustesse run
Faire tenir la plateforme en conditions réelles
Le run a été sécurisé avec des mécanismes de journalisation corrélée, suivi des connecteurs et contrôle des échecs de traitement. Cette observabilité permet de diagnostiquer rapidement les incidents sans perturber les équipes métier.
Les flux critiques sont protégés par des règles d'accès et des contrôles de sécurité adaptés aux échanges inter-systèmes. La protection des données de marge et de pricing était un impératif non négociable.
La robustesse globale repose sur une logique de reprise maîtrisée : isoler les anomalies, rejouer proprement et conserver la continuité du service.
13. Scénario terrain
Une opportunité produit qui n’est rentable que si marge, stock et concurrence tiennent ensemble
Le scénario le plus utile côté métier était la décision d'achat : une référence semble intéressante, mais il faut vérifier le prix fournisseur, la marge nette, la concurrence marketplace, la rotation probable et le risque de stock dormant. Une donnée isolée ne suffit pas pour décider.
La plateforme a donc consolidé les signaux utiles pour aider les équipes à prioriser les bonnes références. Ce travail rejoint directement la profitabilité marketplace, le reporting vendeur et l'API marketplace technique.
Cette logique préfigure les usages de Ciama Marketplace : ne pas seulement collecter des données, mais transformer les signaux d'achat, de stock et de concurrence en décisions opérationnelles plus sûres.
14. Résultats obtenus et impacts business
Plus de cohérence, plus de vitesse, meilleure maîtrise marge
Des décisions plus rapides
Après déploiement, 1UP Distribution a gagné en cadence de décision sourcing et réduit les tâches manuelles de consolidation. Les équipes disposent d’une base de travail plus stable et plus fiable.
Une marge mieux protégée
La qualité des arbitrages s’est renforcée grâce à une lecture plus réaliste de la rentabilité par référence et par canal. Le pilotage est moins intuitif, plus objectivé.
Un sourcing devenu un vrai levier
Au global, la plateforme a transformé le sourcing en levier structuré de performance commerciale et opérationnelle, avec une meilleure capacité à absorber le volume sans dégrader la qualité des choix.
15. Bilan et prochaines évolutions
Un socle solide pour scaler le sourcing intelligent
Le projet a atteint son objectif principal : industrialiser la chaîne sourcing multi-marketplaces avec un haut niveau de lisibilité métier. L’outil livré permet de décider plus vite tout en conservant la maîtrise de la marge.
Les évolutions naturelles concernent l’extension des connecteurs, l’enrichissement du scoring et l’automatisation de nouveaux scénarios décisionnels. L’architecture actuelle permet d’avancer par incréments sans refonte lourde.
Cette étude de cas illustre la valeur d’un projet API orienté résultat : alignement métier-technique, qualité data, moteur explicable et exploitation robuste. Elle complète naturellement le projet 1UP Sourcing côté agence marketplace et le chantier automatisation commandes e-commerce et Odoo.
16. Schéma décisionnel sourcing
Passer du signal fournisseur à la décision d’achat priorisée
Le cœur du projet est une chaîne de décision. On ne cherche pas seulement à importer des catalogues : on veut transformer des signaux souvent incomplets en priorités de sourcing défendables.
Sources fournisseurs
-> normalisation produits / prix / disponibilités
-> signaux marketplace
-> concurrence, prix, demande, canal
-> données ERP
-> coûts, stock, historique, contraintes achat
-> scoring marge + opportunité
-> décision sourcing
-> acheter, surveiller, écarter, réassortirCe schéma clarifie aussi le rôle de Dawap : relier les données, expliciter les règles, rendre le scoring compréhensible et aider les équipes à transformer une opportunité produit en action réellement pilotable.
17. Quel parcours lire ensuite ?
Relier sourcing, marge, commandes et cockpit marketplace
Pour cadrer le besoin côté métier vendeur
La fiche 1UP Sourcing côté agence marketplace raconte le même chantier sous l’angle des usages : arbitrages, adoption, gains opérationnels et prolongement vers Ciama.
Pour fiabiliser la marge et les offres
Le prolongement naturel passe par la profitabilité marketplace, l’optimisation des offres et les modules Ciama qui historisent les arbitrages.
Pour industrialiser le run après la décision
Une fois les références priorisées, les sujets de commandes vers Odoo, de logistique ShippingBo et de Ciama Marketplace prennent le relais.
18. Conclusion
Pourquoi ce projet donne envie de travailler avec Dawap
Ce projet montre qu’un bon outil de sourcing ne vaut que s’il aide réellement à décider mieux, plus vite et avec moins de bruit autour de la donnée.
Pour 1UP Distribution, le gain est clair : un sourcing plus structuré, une meilleure protection de la marge et une capacité accrue à absorber davantage de références sans dégrader la qualité des choix.
L’enjeu était de transformer une masse de signaux fournisseurs, ERP et marketplaces en décisions sourcing rapides, défendables et mesurables. Ce type de résultat demande un cadrage Intégration API, API ERP, API marketplace technique et profitabilité marketplace pour sécuriser autant la donnée que les usages terrain.
