Des transactions dispersées
à une image live unique.
Six étapes. Aucun remplacement de vos systèmes actuels. Voici comment les données brutes de chaque point de vente deviennent une surface de pilotage unique sur laquelle dirigeants et opérationnels peuvent réellement gérer un réseau.
Réponse courte
marql lit votre caisse, votre ERP, votre comptabilité, votre e-commerce et vos exports CSV ou API, les projette dans un modèle de données unique pour tout le réseau, calcule chaque jour les KPI et les anomalies, et en fait des cockpits par rôle et des actions suivies en point de vente.
Modèle d'accès
Lecture seule par défaut
Sources
Caisse + ERP + e-commerce + CSV/API
Remplacement
Aucun système à remplacer
Ce que produit le flux
Ce que voient les dirigeants après la première synchronisation.
Ce n'est pas un schéma d'intégration pour le plaisir du schéma. Le flux produit un briefing du matin, des vues par rôle et une couche d'actions depuis laquelle le réseau peut réellement travailler.
Ce que nous lisons
Transactions, mouvements de stock, factures, prix, plannings
Ce que nous standardisons
Données SKU, point de vente, marge, personnel, fournisseur et conformité
Ce que reçoit l'équipe
Briefing du matin, alertes, vues par rôle, checklists, actions suivies
Briefing du matin
Aujourd'hui · 08:30
Chiffre d'affaires comparé à l'objectif du mois en cours.
Marge brute sur les magasins actifs. Vérifiez le P&L si la tendance continue.
Valeur moyenne des transactions issues des données caisse connectées.
Lignes SKU moyennes par ticket. Sous 2 peut signaler un upsell manqué.
Les sources se connectent
ERP · Caisse · E-commerce · WMS · 1C · Excel
marql se branche sur les systèmes que vous utilisez déjà. Sans remplacement, sans migration forcée. Des connecteurs en lecture seule récupèrent transactions, mouvements de stock, tarifs, plannings, fournisseurs et données RH de chaque point de vente et de chaque canal.
- SAP / Oracle / 1C
- Square / iiko / R-Keeper
- Shopify / WooCommerce
- ERP sur mesure via API
Les données sont normalisées
Un schéma unique pour tout le réseau
Chaque point de vente nomme un SKU à sa façon. Chaque caisse calcule la marge à sa manière. marql les projette dans un modèle canonique unique — produits, points de vente, transactions, coûts, effectifs, fournisseurs — pour que les comparaisons entre sites veuillent enfin dire quelque chose.
- Mapping et dédoublonnage des SKU
- Gestion des devises et de la TVA
- Rapprochement des coûts et des marges
- Alignement des fuseaux horaires
Les couches se construisent
Des événements bruts aux indicateurs de pilotage
Au-dessus des données unifiées, marql calcule les couches qu'un opérateur de réseau utilise vraiment : KPIs en temps réel, P&L quotidien par point de vente, marge par catégorie, santé des stocks, ratios de coût du travail, scores de conformité franchise.
- Couche KPIs réseau
- Couche marge et pertes
- Couche tâches opérationnelles
- Couche gouvernance franchise
Les anomalies remontent
Les problèmes détectés avant qu'ils n'entament la marge
Des règles et des références statistiques signalent ce qui sort du cadre : un point de vente en recul de 18 % d'une semaine sur l'autre, un pic de démarque sur un SKU, un responsable qui saute le rapprochement de caisse, un franchisé hors conformité. Chaque anomalie arrive avec son contexte, pas seulement avec un point rouge.
- Alertes de dérive de marge
- Alertes stock et démarque
- Écarts de SLA / checklists
- Signalements d'audit franchise
Le manager voit le résultat
Un opérateur IA · chaque rôle · chaque point de vente
Le dirigeant voit le réseau. Le directeur des opérations voit l'exploitation. Le responsable de point de vente voit ses tâches du jour et ses chiffres. Le responsable franchise voit la conformité. Mêmes données, vues différentes — sans tableurs et sans reconstruire un tableau de bord chaque lundi matin.
- Vue dirigeant / DG
- Vue opérations
- Vue responsable de point de vente
- Vue partenaire franchise
Les décisions repartent vers les points de vente
Playbooks · standards · actions
Un constat sans action, c'est un tableau de bord. marql renvoie dans le réseau des playbooks standardisés, des checklists quotidiennes, des mises à jour de prix et des corrections opérationnelles — et vérifie qu'elles ont bien été faites.
- Checklists opérationnelles quotidiennes
- Playbooks standardisés
- Déploiements de prix et de promos
- Suivi de la mise en conformité
FAQ flux de données
Les questions posées avant d'ouvrir l'accès aux données.
Non. marql est en lecture seule par défaut. Nous récupérons les données de vos systèmes, calculons le modèle d'exploitation et vous le restituons sous forme de briefings, d'alertes et de cockpits, sans jamais modifier les enregistrements source.
En général des identifiants API en lecture seule, des vues de base de données ou des exports programmés, validés par le dirigeant, le comptable ou le responsable IT. Nous cadrons d'abord la voie la moins intrusive.
Cela dépend de la source. Certains systèmes se synchronisent toutes les heures, d'autres une fois par jour. Le but est la visibilité d'exploitation, pas l'interrogation inutile : nous calons la cadence sur le rythme de travail.
Cela reste tout à fait exploitable. marql peut normaliser des exports CSV ou Excel programmés comme première voie d'intégration, puis passer à une API ou à un connecteur dédié plus tard si besoin.
Si vous voulez valider davantage de points de vente, de rôles ou d'indicateurs, nous en faisons généralement un pilote de 7 jours.
Oui. Les réseaux à systèmes mixtes sont un cas d'usage central. La couche de normalisation est faite précisément pour réconcilier des caisses, des ERP, des comptabilités et des formats d'export différents sur tout le réseau.
Envie de voir votre propre flux de données ?
Nous cadrons d'abord la voie de connexion la moins intrusive.