Cas d'usage
Cas d'usage
Scénarios illustratifs basés sur notre expertise. Les chiffres présentés sont des estimations réalistes, pas des résultats garantis.
~6h/sem économisées~18 000€/an estimés÷5 temps de tri estimé
Du chaos Excel à une vision claire de l'activité
PME Logistique45 salariésAudit & Analyse2 semainesPythonPower BIExcel
01Contexte
Cette PME logistique gérait l'intégralité de son activité via 12 fichiers Excel maintenus manuellement par 3 personnes différentes. Aucun référentiel commun, des données dupliquées et incohérentes, et un reporting hebdomadaire qui prenait une journée entière à produire. Le dirigeant n'avait aucune visibilité sur ses marges par client, ses délais de livraison ou la rentabilité de ses lignes de transport. Il savait que les réponses étaient quelque part dans ses fichiers - mais personne n'avait le temps de creuser.
02Approche
L'entreprise nous a envoyé ses 12 fichiers Excel tels quels. Nous avons audité l'ensemble pour cartographier les données exploitables, identifier les incohérences et les doublons. Après nettoyage et consolidation, nous avons construit 3 dashboards Power BI (direction, opérations, commercial) et produit un rapport PDF détaillé avec les insights clés : clients à marge négative, lignes de transport déficitaires, tendances saisonnières. Lors de la session de restitution, le dirigeant a identifié immédiatement un client non rentable qui coûtait 18 000€/an à l'entreprise.
Résultats estimés
6h
économisées par semaine en reporting
18 000€
économisés par an (client non rentable détecté)
3
semaines de livraison
Nos collaborations
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