Glossaire des données

Extrapolation linéaire du CA actuel sur la durée totale de l'exercice fiscal (01/04 → 31/03). Le ratio jours_écoulés = (jour actuel − 1er avril) / (365). On suppose que le rythme de vente actuel se maintient jusqu'à fin mars 2027. Cette projection est volontairement naïve : elle ne corrige pas la saisonnalité (ski en hiver beaucoup plus fort que sportswear été). Pour un atterrissage saisonnalisé, il faudrait pondérer chaque mois par sa cible vault P&L.

Somme des cibles mensuelles HT du vault P&L 2026/2027. Ventilation mensuelle (vault P&L) : • Avr 24K · Mai 30K · Juin 36K · Juil 48K • Août 18K · Sept 24K · Oct 42K · Nov 72K • Déc 108K · Jan 90K · Fév 72K · Mars 36K Total = 600 K€ HT pour l'exercice. La saisonnalité forte (Q4 → Q1 = 47% du CA annuel) reflète l'identité hiver/ski de Sun Valley.

Différence en € entre l'atterrissage projeté et la cible 600 K€. Négatif = sous-cible, positif = sur-cible.

Vitesse de génération de CA observée depuis le début de l'exercice. Ne tient pas compte de la saisonnalité. Comparé au "rythme requis" pour évaluer si on tient le cap.

Ce qu'il faudrait vendre par jour à partir de maintenant pour atteindre la cible 600 K€ à fin mars 2027. Sert à évaluer la marche à monter.

Chiffre d'affaires Hors Taxes du 1er du mois courant à aujourd'hui inclus. Filtre : commandes en statut payé (valid=1 ou current_state ∈ {2,3,4,5,11,19,37,54,64,65,83,84,85,86,87,88}). Ne contient PAS : panier abandonné, commandes en attente paiement, commandes annulées/remboursées.

Chiffre d'affaires HT cumulé depuis le 1er avril 2026 jusqu'à aujourd'hui inclus. Même filtre statut payé que MTD. Source de vérité PrestaShop.

Pourcentage du CA MTD vs la cible du mois en cours selon le vault P&L. Reflète si on est en avance/retard sur le mois.

Variation en % vs la même fenêtre temporelle un an plus tôt. Permet de neutraliser la saisonnalité pour évaluer la performance pure.

Phrase forte rédigée par Enzo (revue hebdo lundi/vendredi). Synthèse de l'état du business en une ligne. Stockée dans Supabase → table direction_briefs (singleton id=1). Édition via Supabase Studio pour le moment, CRUD intégré en V2. Tone : 'good' (vert), 'warn' (orange), 'bad' (rouge), 'neutral' (gris).

3 cartes éditoriales : ce qui va bien (good vert), à surveiller (warn orange), critique (bad rouge). Chaque signal contient : titre court, métrique chiffrée, commentaire 1-2 phrases pour contextualiser. Édité par Enzo en revue hebdo.

Return On Ad Spend Meta. Combien d'€ de CA attribué pour 1 € dépensé. Attribution : preference 'purchase' (web pixel), fallback 'omni_purchase' (cross-device). Seuils Sun Valley : • Breakeven (panier 91,49€ HT) ≈ 2,35 • Scale objectif ≥ 4,0 • ROAS blended (Meta + Google) cible ≥ 4,0

Cost Per Acquisition Meta. Combien Meta coûte par achat généré. À comparer au panier moyen (91,49€ HT) pour évaluer la marge restante.

Revenue attribué aux campagnes email Brevo via le tracker e-commerce Brevo (script JS posé sur le site). Si le tracker n'est pas activé, ce KPI affiche "non disponible" et on bascule sur le plan B (attribution UTM côté PrestaShop). Inclut : achats post-clic email, fenêtre attribution Brevo (souvent 7-14j).

Somme CA HT des commandes payées sur les 12 derniers mois, attribué via la jointure : order.id_customer → customer.id → addresses.id_customer (1ère adresse du client) → postcode → département/région. Limite : un client peut avoir plusieurs adresses, on prend la 1ère insérée. La géolocalisation est donc celle de la 1ère adresse (souvent l'adresse principale).

Lifetime Value moyenne. Représente le revenu moyen par client sur la période 12 mois. Pour le segment "Tous", inclut TOUS les clients du fichier (même ceux qui n'ont pas commandé sur les 12 derniers mois) → LTV très basse trompeuse. Pour les segments "Nouveaux <1 an" / "Réguliers 1-3 ans" / "Anciens 3+ ans", LTV beaucoup plus représentative car restreinte à des clients actifs.

Pour chaque combinaison (genre client × super-catégorie produit) sur 12 mois : CA HT, quantités, nb clients distincts, panier moyen. ATTENTION : un produit peut être dans plusieurs super-cats (ex: une parka ski peut être Skiwear + Outlet + Soldes). Donc la somme des CA par super-cat dépasse le CA total client. Ce n'est PAS un bug mais une réalité du tagging PS. % du genre = CA cat ÷ CA total du genre (pas additif à 100% par genre) % de la cat = CA cat × genre ÷ CA total cat (additif à 100% par cat)

Croise le genre du CLIENT (qui paie) avec le genre du RAYON acheté (Femme / Homme / Mixte / Non classé). La diagonale (femme client → rayon femme, homme client → rayon homme) = achats "pour soi". Les colonnes opposées = achats cadeau / pour le partenaire. Insight stratégique pour le ciblage Meta : si 24% du CA femmes va sur le rayon homme, les femmes sont aussi une cible pour les pubs sportswear/skiwear homme.

Si le prix d'achat (wholesale_price) est renseigné côté PS, on l'utilise. Sinon on estime à priceHT × 0,5 (marge brute conservative ~50%). Représente le cash immobilisé en stock — utile pour évaluer le risque de cash bloqué sur les dormants.

Produit qui se vend bien (≥ 5 ventes sur 30j) mais dont le stock est inférieur ou égal aux ventes 30j. → Stock épuisé sous 30 jours au rythme actuel → réapprovisionnement urgent pour ne pas tomber en rupture sur un best-seller.

Produit avec du stock disponible (>0) mais 0 vente sur les 90 derniers jours. Cash bloqué. À traiter par : promo ciblée, déstockage, vente privée, retour fournisseur ou archivage.

Chaque page indique l'heure de génération (champ "MAJ" en haut à droite). Caches en place : • Aujourd'hui & FD : cache CDN 60s + auto-refresh 2 min • Direction : cache mémoire 2 min • Brevo : cache mémoire 5 min (rate limit Brevo strict) • Cartographie clients : cache mémoire 30 min (pull lourd ~60s) • Meta Ads : cache mémoire 3 min • Comportement : cache mémoire 30 min Bouton ↻ Forcer disponible sur Cartographie / Brevo / Meta pour bypasser le cache.