Rapports sur les données Shopify
Chaque rapport tient en une formule sur données en direct. Saisissez-la dans une cellule ; quand une formule fait référence à A2, listez d'abord les valeurs dans la colonne A (par exemple avec =list.<table>(<column>)) et étirez la formule vers le bas.
=data.orders.sum(net_total, channel, A2) Ventes nettes. Totaux des commandes après remboursements, pour toute la boutique ou par canal en colonne A.
=data.orders.sum(net_total, ship_to_country, A2) Ventes par pays. Ventes nettes par pays de livraison.
=data.orders.avg(total) Panier moyen. Total moyen des commandes ; ajoutez un filtre de date pour comparer les mois.
=data.order_lines.sum(quantity, product, A2) Unités vendues par produit. Quantité par produit à partir des lignes de commande. Listez les produits avec =list.order_lines(product).
=data.order_lines.sum(net_amount, vendor, A2) Chiffre d'affaires par fournisseur. Montants nets des lignes par fournisseur.
=data.inventory_by_location.count(variant_id, available, "<5") Stock bas. Emplacements de variantes avec moins de cinq unités disponibles.
=data.inventory_by_location.sum(on_hand, location, A2) Unités en stock par emplacement. Stock physique par emplacement, y compris les unités déjà engagées dans des commandes.
=data.orders.sum(discounts) Codes promo utilisés. Commandes ayant utilisé une remise, et ce que les remises coûtent.
=data.customers.count(id, orders, ">1") Clients fidèles. Clients ayant passé plus d'une commande.
Construisez-le sur vos propres données
Commandes, produits, clients et stocks deviennent des tables en direct. Rapports de ventes, listes de stock et tableaux de bord restent à jour sans exporter de CSV, et des assistants IA comme Claude peuvent les construire pour vous via MCP.