Étude de cas
L
Linen & Co
Maison & décoration·PrestaShop + Shopify

Consolider 3 boutiques dans un dashboard unique

D'une gestion fragmentée sur 3 interfaces vers un pilotage multi-boutiques unifié : profit consolidé, comparaison cross-store et détection des clients communs.

3
Boutiques unifiées
-12h
Reporting mensuel économisé
+24%
Profit consolidé
2 mois
Durée du projet

Le contexte

Linen & Co est une marque française de linge de maison haut de gamme qui vend en direct via trois boutiques distinctes : une boutique PrestaShop historique (France et Belgique), une boutique Shopify internationale (Europe anglophone et États-Unis) et une boutique PrestaShop B2B destinée aux hôtels et chambres d'hôtes. Le CA consolidé atteint 310 000 euros mensuels.

Chaque boutique a ses propres produits, son propre stock, ses propres campagnes publicitaires et son propre catalogue tarifaire. Historiquement, l'équipe pilote chaque boutique séparément avec des rapports séparés, puis consolide manuellement dans un tableur Google Sheets chaque vendredi après-midi.

Le défi

La consolidation hebdomadaire prend environ 3 heures à la responsable administrative et ne permet aucune analyse croisée. Impossible de répondre à des questions pourtant essentielles : quels sont les produits les plus rentables toutes boutiques confondues ? Quels clients achètent sur plusieurs boutiques ? Quelle est la vraie LTV consolidée ?

Le stock est également géré séparément, créant des ruptures inutiles : un produit peut être en rupture sur la boutique française alors qu'il reste du stock sur la boutique B2B. Et les campagnes Meta Ads ciblent parfois les mêmes clients depuis trois comptes publicitaires différents, gaspillant du budget.

La fondatrice veut un pilotage unifié sans fusionner les boutiques (chacune a sa raison d'être légale et commerciale) et sans migrer de plateforme.

La solution Fullmetrix

Linen & Co connecte les 3 boutiques à une seule organisation Fullmetrix : 2 connexions PrestaShop via le module officiel et 1 connexion Shopify via l'app. L'historique des 3 ans est synchronisé en moins de 4 heures.

Le dashboard multi-boutiques affiche instantanément le P&L consolidé avec la contribution de chaque boutique. La vue Comparaison permet de benchmarker les 3 boutiques sur les mêmes KPIs (AOV, taux de retour, marge nette, taux de rachat). La vue Clients unifiée détecte 1 420 clients qui achètent sur au moins 2 boutiques, révélant un potentiel cross-sell inexploité.

Les segments RFM sont calculés au niveau global (sur la base consolidée des 3 boutiques) puis synchronisés vers les 3 comptes Meta Ads, avec exclusion croisée : les clients de la boutique B2B sont exclus des campagnes B2C pour éviter les doublons publicitaires.

Les résultats

Reporting automatisé

La consolidation hebdomadaire qui prenait 3 heures chaque vendredi est entièrement automatisée. L'équipe économise environ 12 heures par mois et peut se concentrer sur l'analyse plutôt que sur la collecte de données.

Profit consolidé +24%

Le profit net consolidé augmente de 24% en 2 mois grâce à trois optimisations rendues possibles par la vue unifiée : élimination des doublons publicitaires, réallocation des stocks entre boutiques, et cross-sell sur les 1 420 clients communs.

1 420 clients cross-store identifiés

La détection automatique des clients présents sur plusieurs boutiques révèle un segment premium jusque-là invisible, qui génère une LTV moyenne 2,8x supérieure aux clients mono-boutique.

Stratégie par boutique affinée

Le benchmarking cross-store révèle que la boutique B2B a une marge nette supérieure de 9 points aux boutiques B2C, ce qui oriente les investissements marketing vers ce canal plus rentable.

« On avait 3 boutiques et 3 paires de lunettes différentes pour les regarder. Fullmetrix nous donne une seule vue consolidée sans qu'on ait eu à toucher à notre setup. Le vendredi après-midi, on analyse au lieu de copier-coller dans un tableur. »

H
Hélène D.
Fondatrice, Linen & Co

Cette étude de cas est un exemple illustratif basé sur des résultats observés chez nos utilisateurs. Les chiffres sont réalistes mais anonymisés.

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