Pendant longtemps, la donnée a été l’affaire des grands groupes, des DSI surdimensionnées et des outils complexes. Mais aujourd’hui, les TPE et PME disposent des mêmes leviers de performance, à condition d’adopter une approche réaliste, progressive et adaptée à leurs flux métier.
Chez Les Vikings, nous considérons que la donnée n’est pas une couche de reporting cosmétique. C’est un outil de pilotage, d’optimisation et d’anticipation, même pour une structure de 10 personnes ou moins. Encore faut-il qu’elle soit disponible, lisible et actionnable.
Vous générez déjà des données !
La plupart des petites structures génèrent des données chaque jour sans en avoir conscience :
- Appels d’offres, retours clients, livraisons retardées
- Commandes passées, relancées, annulées
- Trafic web, abandon de panier, temps passé par produit
- Taux de clics sur les campagnes e-mail ou SMS
- Flux entrants et sortants sur la messagerie ou le support
Le problème ? Elles sont fragmentées, souvent non structurées, et aucune ressource interne ne permet de les agréger ni de les exploiter correctement.
Résultat : des décisions prises à l’instinct, une répétition des erreurs et un manque de vision à moyen terme.
Ce que la Business Intelligence peut réellement changer
Nous connectons les sources existantes : ERP, Google Sheets, CMS, Google Analytics 4, plateformes e-mailing, fichiers bruts… via des ETL automatisés. L’objectif est de normaliser les flux, de nettoyer les doublons et d’alimenter un stock de données cohérent.
Pas besoin de Snowflake ou Redshift pour une TPE. Un BigQuery bien organisé, une base PostgreSQL ou un Google Sheets piloté intelligemment via script suffit à stocker plusieurs années d’historique transactionnel.
« On n’écrase pas une mouche avec un bazooka » [sauf si on veut s’amuser.]
Une fois structurée, la donnée est exposée dans des tableaux de bord Looker Studio ou Power BI, où les dirigeants peuvent piloter :
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Leur trésorerie en temps réel
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Le CA segmenté par canal, gamme, client ou zone
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Le panier moyen évolutif
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Les taux de retour, d’annulation ou de non-livraison
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La valeur client (CLV) et les cycles d’achat
La donnée devient un outil de décision quotidien, pas un artefact réservé au board de fin d’année.
Des cas concrets d’application pour les petites structures
Anticiper les pics de demande
Suivre la marge produit en temps réel
Automatiser les reportings clients
Une PME identifie un pic de ventes récurrent entre la semaine 45 et 48 chaque année.
La BI met en évidence une corrélation avec ses campagnes locales.
Résultat : stock augmenté 3 semaines avant, CA doublé sans augmentation de budget marketing.
Une TPE de vente en ligne de matériel technique découvre que ses frais de port grignotent sa marge réelle sur 40 % de ses commandes.
Réajustement immédiat des seuils de livraison gratuite.
Une agence de services B2B passe 2 jours par mois à produire des rapports PDF à la main.
La BI connectée à son outil de facturation et à Trello lui permet d’automatiser des tableaux de suivi en ligne partagés, mis à jour en temps réel.
Ou alors… Cette agence peut utiliser Vikings Central !
Chez Les Vikings, nous ne croyons pas aux plateformes génériques avec 400 KPI qui ne seront jamais utilisés. Nous construisons des modèles de données sur-mesure, compréhensibles et orientés action.
Un seul bon indicateur, fiable, clair et bien placé, vaut mieux que 10 graphiques colorés sans impact métier.
Travailler la data sans complexité inutile
Combien de temps faut-il pour mettre en place une première version ?
Entre 2 jours et 3 semaines, selon la complexité des flux à structurer et les sources à connecter. Une première version fonctionnelle peut être déployée très rapidement pour fournir un socle solide, puis enrichie par itérations.
Le démarrage n’est pas immédiat, nous avons (heureusement) déjà des plannings bien remplis !
Qu’est-ce que je gagne concrètement à structurer mes données ?
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Vision en temps réel sur votre activité
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Décisions éclairées (on est pas “au feeling”)
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Réduction des erreurs (marge réelle mal calculée, réassorts non anticipés…)
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Gain de temps (reportings automatisés, consolidation supprimée)
Faut-il un data analyst en interne pour utiliser vos dashboards ?
Non. Nos tableaux de bord sont pensés pour des utilisateurs non techniques. Ils sont interactifs et lisibles. Si vous ne manipulez pas de requêtes SQL, pas de problème; vous pourrez consulter des indicateurs métier, simplement.
Est-ce que la Business Intelligence n’est pas réservée aux grandes entreprises ?
Pas du tout. Les outils modernes (Looker Studio, Power BI, Google Sheets, BigQuery) permettent de mettre en place une BI efficace sans infrastructure lourde ni licence onéreuse. L’enjeu est d’adapter la méthode et les outils à la taille de l’entreprise, pas de reproduire ce que fait une DSI du CAC40. Pas sûr qu’on y arriverait de toute manière.
Combien de sources de données faut-il pour que la BI soit utile ?
Une seule source bien exploitée peut suffire à créer de la valeur.
Par exemple : analyser vos ventes à partir de votre CMS + Google Analytics, ou vos commandes depuis un Dolibarr peut déjà révéler des optimisations concrètes (panier moyen, saisonnalité, taux de retour…)
