Donner aux dirigeants du « Jardin de Charlotte » des visuels qui les aident à trancher : où sont les ventes, où sont les retards de livraison, et combien coûtent réellement les fleurs.
Suite de la SAÉ S1.04, sur la même activité fictive, mais la base Oracle fournie est d'une tout autre nature.
Le scénario reprend celui du semestre 1, celui d'une fleuriste lyonnaise, mais les volumes changent tout : 5 000 commandes et 800 clients répartis sur une trentaine de villes, approvisionnés par 20 grossistes régionaux (Rungis Fleurs, Normandie Floral, PACA Fleurs…), de la rose rouge à l'orchidée phalaenopsis.
Là où le premier projet demandait de modéliser puis interroger, celui-ci demande d'analyser et de présenter : le livrable n'est plus un script, c'est un rapport que quelqu'un doit pouvoir lire sans explication.
Huit tables importées depuis Oracle via le connecteur natif, puis mises en relation ; par-dessus, les mesures et colonnes calculées qu'exigent les indicateurs demandés.
Elle permet de descendre de l'année au trimestre puis au mois par exploration, au lieu de recopier chaque visuel à chaque niveau de granularité. C'est ce qui répond au « zoom sur une année » et au découpage mois / trimestre / année demandés par le sujet.
ClientUnique, parce que le nom ne suffit pasSur 800 clients, plusieurs homonymes coexistent. Regrouper sur le nom seul aurait fusionné leurs commandes et faussé le classement des meilleurs clients : la colonne concatène donc le nom et le téléphone.
| Mesure ou colonne calculée | Ce qu'elle calcule |
|---|---|
CA Total | chiffre d'affaires brut de la période sélectionnée |
CA Annee Precedente | le même, décalé d'un an, pour le KPI de comparaison |
Evolution du CA depuis 2024 | variation du chiffre d'affaires en pourcentage |
Montant Net Total | montant brut augmenté des frais de livraison |
Moy_Bouquets_Par_Cmd | nombre moyen de bouquets par commande |
Moy_Fleurs_Par_Cmd | nombre moyen de fleurs par commande |
Jours_Retard | écart entre livraison effective et date prévue |
Retard Moyen Jours | moyenne de ce retard sur la sélection |
STATUTLIVRAISON | aucun retard / avec retard / non livrée |
Marge Unitaire | prix de vente d'une fleur moins son prix d'achat moyen |
MontantTotalAchat | dépense d'achat cumulée |
Les visuels sont regroupés par question métier plutôt que dans l'ordre du sujet, et une barre de navigation en bas de page permet de circuler entre elles. Cliquez sur une capture pour l'agrandir.
La page d'entrée. Deux cartes donnent d'emblée le chiffre d'affaires de l'année et son évolution : ici 92,78 k€ et -7,45 % depuis 2024.
Suivent l'évolution annuelle du nombre de commandes et de clients, le chiffre d'affaires brut et net en aires empilées, la composition moyenne des commandes en bouquets et en fleurs, et le classement des meilleurs clients.
Le retard moyen en jours et le volume de livraisons dans le temps, la répartition des commandes entre aucun retard, avec retard et non livrée, puis le détail par ville, en volume et en retard moyen. Le filtre d'années décline toute la page sur une période.
Deux lectures que la page rend immédiates : le retard moyen tient dans une fourchette étroite, autour d'un jour et demi sur dix ans, mais les commandes en retard sont plus nombreuses que celles livrées à l'heure. Et l'effondrement du volume en 2025 est un artefact de la base, qui s'arrête en cours d'année, pas une chute d'activité.
L'évolution du prix d'achat moyen unitaire et les volumes achetés par année, avec un filtre pour suivre une fleur en particulier.
La rose rouge écrase les autres en volume (environ 100 000 tiges par an contre quelques milliers), alors que les prix d'achat des cinq fleurs suivies restent tous dans une bande de 1,50 à 2,30 €.
La marge unitaire par fleur, et deux treemaps qui comparent les grossistes sur le budget dépensé puis sur les quantités fournies. Les mettre côte à côte est le but : les deux pavages ne se superposent pas, un fournisseur peut peser lourd dans les dépenses sans livrer le plus gros volume.
Le classement des marges est le visuel le plus actionnable : l'orchidée phalaenopsis et les pivoines dégagent plusieurs euros par tige, tandis que les tulipes et le gerbera orange tombent à une marge quasi nulle. Or c'est précisément là que se trouvent les fleurs achetées en plus grand volume.
Une carte des clients par code postal, doublée d'un tableau croisé pour lire les valeurs exactes.
La clientèle est répartie très uniformément, entre 26 et 27 clients par code postal : c'est un jeu de données généré, et la carte le montre mieux qu'un tableau.
Où chaque demande du sujet est traitée dans le rapport.
| Demande | Page |
|---|---|
| 1, 2. Commandes et clients par année | Ventes & Clientèle |
| 3. Clients par code postal | Répartition des clients |
| 4, 5. Montants bruts puis nets par année | Ventes & Clientèle |
| 6. Moyennes de bouquets et de fleurs, zoom mensuel | Ventes & Clientèle |
| 7. Livraisons par mois / trimestre / année | Suivi des Livraisons |
| 8. Livraisons par ville | Suivi des Livraisons |
| 9. À l'heure / en retard / non livrées, par année | Suivi des Livraisons |
| 10. Retard moyen en jours par année | Suivi des Livraisons |
| 11, 12. Prix d'achat et volumes, par fleur | Historique des Achats |
| D. Trois besoins libres | KPI de CA et meilleurs clients, marges par fleur et comparaison des grossistes |