Voyez la marge par canal, la rentabilité SKU et l'impact du stock — en une seule vue.

Une marque grand public distribuée sur plusieurs canaux — son propre site Shopify, Amazon, des revendeurs retail et éventuellement un réseau wholesale — fait face à un défi opérationnel particulier : chaque canal a un profil de marge très différent, et personne ne dispose d'une vue réconciliée en temps réel. Le COO ou le directeur commercial sait que la croissance est là. Mais il ne sait pas exactement quel canal tire la marge vers le bas cette semaine, quels SKU sont réellement rentables après les coûts publicitaires, ni quelle quantité de trésorerie est immobilisée dans des références à rotation lente.

Fairview — la Plateforme d'Operating Intelligence (intelligence opérationnelle pour les décisions de revenus) pour les équipes marque et opérations — résout ce problème en connectant Shopify (chiffre d'affaires et stock), les plateformes publicitaires Meta Ads, Google Ads et TikTok Ads (dépenses publicitaires) et QuickBooks ou Xero (coûts et comptabilité) dans une vue opérationnelle unique, mise à jour quotidiennement.

Marge par canal : D2C, marketplace et wholesale ne sont pas comparables

Une vente D2C sur Shopify génère une marge brute élevée mais supporte des coûts d'acquisition client importants via Meta et Google. Une vente marketplace prend moins de CAC mais supporte des frais de commission entre 8 % et 20 % du prix de vente. Une vente wholesale a un prix de cession bas mais des coûts de fulfilment réduits.

Fairview calcule la marge de contribution réelle pour chacun de ces canaux — en déduisant les coûts d'acquisition publicitaires depuis les plateformes connectées, les commissions marketplace via QuickBooks ou Xero, et les coûts de fulfillment. Vous voyez en un coup d'œil quel canal porte réellement la profitabilité de la marque, et lequel croît en volume mais dégrade la marge blended.

Rentabilité SKU : savoir ce qui rapporte vraiment

Le classement de rentabilité SKU de Fairview calcule la marge de contribution pour chaque référence : chiffre d'affaires depuis Shopify, moins le coût des marchandises vendues depuis QuickBooks ou Xero, moins les dépenses publicitaires attribuées à ce SKU, moins les coûts de retour et de fulfillment. Ce calcul est mis à jour quotidiennement.

En pratique, cela signifie que vous pouvez identifier les 20 % de SKU qui génèrent 80 % de la marge, les références à fort chiffre d'affaires qui perdent silencieusement de l'argent une fois les coûts déduits, et les SKU à rotation lente qui immobilisent de la trésorerie sans contribuer significativement à la profitabilité. Ces informations orientent directement les décisions de réapprovisionnement, de mise en avant publicitaire et de politique promotionnelle.

Trésorerie immobilisée dans le stock : la métrique oubliée

Pour une marque grand public, le stock est à la fois un actif et un risque. Des références à forte marge mais à rotation lente immobilisent de la trésorerie qui pourrait financer l'acquisition client ou le développement de nouvelles références. Fairview calcule chaque semaine le ratio stock/chiffre d'affaires par SKU et flag les références dont la valeur de stock dépasse un seuil défini relativement au chiffre d'affaires généré.

Cette visibilité permet aux équipes opérations et finance de prendre des décisions de déstockage ou de promotions ciblées avant que le problème de trésorerie ne devienne visible dans les rapports comptables — souvent avec plusieurs semaines de décalage.

La revue opérationnelle hebdomadaire : automatisée, pas consolidée

Le Weekly Report de Fairview (Rapport hebdomadaire) rassemble chaque lundi la marge blended par canal, la performance SKU, les signaux de trésorerie et les alertes sur les campagnes publicitaires en dérive. Il remplace les exports manuels depuis Shopify, Meta, Google et la comptabilité que les équipes passent des heures à réconcilier chaque semaine.

Avec des données hébergées en Europe et une conformité RGPD complète, Fairview s'intègre dans les environnements de données des marques françaises, belges et suisses sans compromis sur la souveraineté des données.