Prévoir la demande à l'aide de vos données de vente Shopify

Chaque méthode de prévision décrite n'importe où sur ce site suppose que vous disposez déjà d'une colonne de ventes passées devant vous. Retirer cette colonne de Shopify, sous une forme qu'une formule peut réellement utiliser, est un problème distinct dont personne ne vous avertit jusqu'à ce que vous soyez dans trois onglets d'Analytics en vous demandant pourquoi le rapport à l'écran ne comporte qu'une seule ligne par produit.

Cet article porte spécifiquement sur cette étape : où se trouvent réellement vos données de vente dans Shopify, quel rapport vous fournit un historique réel par SKU au lieu d'un total aplati, jusqu'où cela vaut la peine de remonter et ce qu'il faut supprimer avant de faire confiance aux chiffres. Une fois les données nettoyées,choisir une méthodeeten faire une quantité ciblesont des postes distincts.

Où se trouvent vos données de vente

Shopify conserve les données de ventes à deux endroits différents et elles ne sont pas interchangeables. Les commandes elles-mêmes, les transactions individuelles, une ligne par article de campagne, avec le SKU, la quantité, le prix et tout le reste attaché, se trouvent sous Commandes dans votre administration et peuvent être exportées directement. Les rapports qui résument les ventes par produit sont disponibles sous Analytics → Rapports, dans une catégorie Ventes.

Aucun de ces éléments n'est identique aux rapports d'inventaire natifs de Shopify, qui suivent les niveaux de stock et les ajustements plutôt que les ventes ;nous les couvrons séparément. Cet article concerne l’aspect ventes : la matière première à partir de laquelle une prévision de la demande est réellement construite.

Quels rapports extraire

Commencez par l’export de la commande. Dans votre administration, accédez à Commandes → Exporter, choisissez Commandes par date (choisissez une date de début et de fin) ou un nombre de lignes fixe, sélectionnez CSV et exportez. Tout ce qui dépasse 50 lignes ou une exportation par plage de dates vous est envoyé par courrier électronique plutôt que téléchargé sur place. Le fichier lui-même est volumineux, plus de 70 colonnes, couvrant les bases des commandes, les données financières, l'état d'exécution, les adresses, le SKU, la quantité et le prix des articles. Il s'agit de la version la plus brute et la plus complète de vos données de vente, et la propre documentation d'exportation de Shopify ne mentionne aucune restriction de plan à ce sujet. Il se lit comme étant disponible pour tout magasin disposant d’un historique de commandes à exporter.

Pour un aperçu plus rapide des totaux au niveau du produit, Analytics → Rapports → Ventes propose deux rapports construits autour des produits : Ventes totales par produit et Ventes totales par variante de produit. Chacun vous donne la quantité nette vendue par SKU, ainsi que les colonnes financières habituelles. Le hic : ni l’un ni l’autre n’a de répartition des dates natives. Chaque ligne correspond à un produit ou à une variante, totalisé sur la plage de dates que vous avez sélectionnée, et non à une série semaine par semaine ou mois par mois. C'est la même forme de nombre que la procédure pas à pas du point de commande appelle « 5 unités par jour » pour Cedar & Fig, 250 g : un total unique divisé par les jours dans la fenêtre, pas une série chronologique réelle.

Pour les séries réelles, les ventes ventilées par période et par produit, en un seul endroit, utilisez Ventes totales au fil du temps avec des colonnes de produits ajoutées, ou exécutez le rapport au niveau du produit sur des fenêtres de dates successives plus courtes et assemblez les résultats. Shopify propose également des rapports personnalisés et des explorations de données pour créer un rapport conçu exactement selon vos besoins ; les limites de lignes et la mécanique exacte méritent d'être confirmées directement dans votre propre administrateur si votre catalogue est suffisamment grand pour que cela soit important.

Jusqu'où regarder en arrière

Shopify documente un seuil historique strict pour deux catégories de données de reporting : les analyses basées sur les sessions ne remontent qu'à octobre 2022 et les mesures basées sur les stocks ne remontent qu'à octobre 2023. Les données de ventes et de commandes elles-mêmes ne sont couvertes par aucun de ces seuils, et Shopify n'indique pas de limite distincte pour celles-ci. Traitez « jusqu'où puis-je remonter en arrière de mon propre historique de ventes » comme une question à laquelle répond l'âge de votre magasin, et non comme une limite de plate-forme.

La quantité dont vous avez besoin dépend de ce que vous essayez de voir. Un nombre de vélocité de base, le nombre moyen d'unités vendues par jour, est utilisable à partir d'une courte fenêtre ; le point de commandeprocédure pas à pas sur ce siteutilise 60 à 90 jours, et c'est ici aussi une valeur par défaut raisonnable. Une comparaison saisonnière est un problème différent : il faut au moins une année antérieure complète pour comparer, idéalement plus, et il n'y a pas de chiffre établi sur le nombre d'années suffisant. Personne n’en a publié ; ne vous laissez pas convaincre du contraire par le blog d'un concurrent.

Nettoyer les données

En matière d'exportation brute, quelques éléments faussent un chiffre de la demande avant même que vous ayez commencé à en faire des prévisions.

Ventes multicanaux

Si un point de vente, des commandes en gros ou un canal de marché écrivent leurs commandes dans Shopify dans le cadre du même flux de commandes, elles se trouvent déjà dans l'exportation ou le rapport que vous avez extrait ci-dessus. Rien de plus à faire.

Si un canal n'est pas du tout synchronisé avec Shopify (un marché géré indépendamment en dehors de Shopify, une relation de gros qui s'exécute sur une feuille de calcul et une facture), ses ventes n'apparaîtront nulle part dans les données ci-dessus, et une prévision construite uniquement à partir des propres chiffres de Shopify sous-estimera la demande réelle pour tout SKU que ce canal déplace en volume. Le correctif est manuel : extrayez séparément l'historique des ventes de ce canal et combinez-le avec celui de Shopify, au moins pour les SKU pour lesquels le canal non suivi représente une part significative du total.

Une fois vos données de ventes exportées, nettoyées et combinées sur tous les canaux, elles alimentent directement le reste du processus de prévision. Voir notreguide complet sur la prévision des stocks Shopifypour savoir comment les pièces s'emboîtent bout à bout.

Faire tout ce qui précède à la main (exporter, attendre l'e-mail, ouvrir le CSV, supprimer la semaine promotionnelle, le refaire le trimestre suivant car le fichier est obsolète) est un travail réel et récurrent, et c'est pourquoi la plupart des magasins arrêtent de le faire systématiquement au-delà de quelques dizaines de SKU.StockCuesupprime spécifiquement l'étape d'exportation : il extrait automatiquement l'historique des commandes d'un magasin, en remplit 24 mois lors de l'installation et recalcule les prévisions de chaque SKU du jour au lendemain par rapport aux données en direct.

Foire aux questions

Quel rapport Shopify affiche l'historique des ventes à des fins de prévision ?

Aucun rapport natif n’est construit sous forme de série chronologique. Ventes totales par produit et Ventes totales par variante de produit, sous Analyses → Rapports, vous donnent la quantité nette vendue par SKU, mais totalisez-la sur toute la plage de dates sélectionnée sur une seule ligne, sans ventilation par date. Pour une série réelle période par période, utilisez Ventes totales au fil du temps avec des colonnes de produits ajoutées, ou exportez les commandes brutes sous Commandes → Exporter et créez vous-même la série.

De combien de mois de données de ventes Shopify avez-vous besoin pour prévoir avec précision ?

Il n’y a pas de chiffre fixe et cela dépend de vos prévisions. Un chiffre de vitesse de base – unités moyennes vendues par jour – est utilisable de 60 à 90 jours d’historique, la même fenêtre que recommande le guide des points de réapprovisionnement de ce site. Un modèle saisonnier nécessite au moins une année complète antérieure pour pouvoir être comparé, et plus d'une est préférable, bien qu'aucune source ne précise un nombre exact d'années qui compte comme suffisant.

Les commandes groupées ou en gros doivent-elles être exclues d’une prévision ?

Généralement oui, s’ils déforment le signal normal de la demande par unité d’un SKU. Une poignée de grosses commandes en gros mélangées à un historique de ventes au détail par ailleurs stable gonflera la moyenne d'une manière qui ne reflète pas la façon dont le produit se vend réellement au jour le jour - séparez les deux et prévoyez-les indépendamment si la vente en gros représente une part significative du volume d'un SKU.

Les données de vente de Shopify peuvent-elles à elles seules prévoir la demande sur plusieurs canaux de vente ?

Uniquement pour les chaînes dont les commandes affluent réellement vers Shopify. Si un canal écrit ses commandes dans votre flux de commandes Shopify (PDV, la plupart des intégrations de places de marché, commandes de gros saisies manuellement), ses ventes sont déjà incluses dans les rapports et les exportations ci-dessus. Si un canal fonctionne entièrement en dehors de Shopify, ses ventes n'apparaîtront dans aucun rapport Shopify, et les prévisions à partir des seules données Shopify sous-estimeront la demande réelle pour ce SKU.