SVR réconcilie 45 000 commandes Shopify dans Sage X3 grâce à un flux automatisé
Un pipeline quotidien qui intègre 45 000+ commandes Shopify dans Sage X3, décompose les bundles et détecte les écarts
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Situation Initiale
SVR est un laboratoire dermocosmétique français qui commercialise en ligne via Shopify (BtoC et BtoB) ainsi que TikTok Shop et Amazon. Depuis janvier 2025, plus de 45 000 commandes ont été passées sur la boutique Shopify d'une des marques du groupe.
L'intégration de ces ventes dans l'ERP Sage X3 était devenue un point de blocage : aucun connecteur API n'existait entre les deux systèmes et le volume rendait impossible la reprise commande par commande. Les ventes étaient majoritairement sous forme de bundles (plusieurs produits vendus en un seul lot) avec remises et multi-devises. Chaque article devait être revalorisé individuellement pour tenir dans l'ERP, et les codes clients suivaient une structure complexe différente selon le pays.
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Par ailleurs, SVR n'avait aucune vision consolidée entre ce qui était commandé (Shopify), expédié (gestionnaire d'entrepôt Bigblue) et facturé (Sufio). Les écarts entre ces trois sources restaient invisibles, rendant le pilotage financier approximatif.
Mise en œuvre
Hyperstack a déployé un pipeline data complet et un flux d'automatisation quotidien, structuré en cinq volets :
1. Extraction multi-canal via Airbyte
- Connexion et synchronisation quotidienne des données Shopify (BtoC et BtoB), TikTok Shop et Amazon vers BigQuery,
- Plus de 40 tables brutes extraites (commandes, produits, déclinaisons, remboursements, parcours d'acquisition).
2. Décomposition des bundles et revalorisation dans dbt
- Modèles SQL pour décomposer les bundles fixes et variables article par article,
- Répartir les remises proportionnellement,
- Gérer les devises par pays,
- Générer les codes clients conformes à Sage X3 selon les règles pays, devise, univers et canal.
3. Réconciliation commandé, expédié, facturé, remboursé
- Table de réconciliation dans BigQuery croisant Shopify (commandé), Bigblue (expédié) et Sufio (facturé),
- Vision par commande des quantités et montants à chaque étape,
- Détection automatique des écarts.
Un gestionnaire d'entrepôt pilote les opérations logistiques : réception, stockage, préparation et expédition. Pour SVR, ce rôle est tenu par Bigblue, qui détient la donnée « expédié » sur chaque commande.
4. Génération et dépôt des fichiers ERP via n8n
- Workflow n8n quotidien qui génère des fichiers .csv par code client, conformes au format attendu par Sage X3,
- Dépôt automatique sur le serveur FTP de Sage (un fichier par jour par client, au lieu de 600 fichiers unitaires).
5. Documentation et maintenance
- Documentation complète du pipeline,
- Maintenance mensuelle, ajout de nouveaux canaux sans refonte, ajustement des règles de calcul.
Agent IA de classification des écarts
- Classification automatique de chaque écart en 4 catégories : commande incomplète, retard de facturation, erreur de synchronisation, retour produit,
- Moins de 2 secondes par écart,
- Validation humaine en 1 clic, déclenchant l'action recommandée.
Résultats
- 45 000+ commandes intégrées automatiquement dans Sage X3, sans retraitement manuel
- Réconciliation automatique commandé vs expédié vs facturé sur chaque commande
- Bundles décomposés et revalorisés article par article avec répartition proportionnelle des remises
- Flux quotidien multi-canal : plateformes de vente consolidées dans un seul pipeline
- CA consolidé automatiquement chaque mois
- Pipeline évolutif : ajout d'un nouveau canal sans refonte du système
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