Mipler Reports vs Report Pundit

Les propriétaires de boutiques Shopify rencontrent souvent des limitations avec le reporting natif et essaient de trouver le meilleur Rapports Shopify pour leurs boutiques. C'est là que les applications de reporting personnalisées entrent en jeu. Deux outils remarquables sont Mipler et Report Pundit - tous deux puissants mais différents dans leur approche des données. Cet article plonge dans leurs principales différences pour vous aider à décider lequel convient le mieux à votre entreprise.

Que sont les Mipler Reports et Report Pundit ?

Mipler est une application de reporting avancée pour Shopify qui permet aux marchands de créer des rapports et des tableaux de bord personnalisés à partir de toutes leurs données de boutique. Elle offre une interface intuitive avec des filtres glisser-déposer, un support pour les tags et les metafields, et la possibilité d'exporter ou d'envoyer des données vers Google Sheets, Excel, CSV, PDF, HTML ou JSON.

Report Pundit (également connu sous le nom de Pundit Reports dans l'écosystème Shopify) est un autre outil de reporting personnalisé. Il offre un reporting détaillé via des modèles préconçus ou un générateur de rapports. Pundit peut accéder à pratiquement toutes les données Shopify (plus de 2000 champs) et intégrer des données externes comme Google Analytics et les métriques Facebook. Il prend en charge des exportations programmées vers Excel, CSV ou PDF et un reporting multi-boutiques unifié pour les marchands ayant plusieurs magasins.

Avantages et inconvénients

Rapports personnalisés flexibles (Mipler) :

Mipler offre des filtres avancés et des colonnes de formules personnalisées (même un assistant IA intégré) et prend en charge les tags/metafields pour des insights plus riches. Il fournit également des liens de rapport partageables et une livraison par e-mail programmée pour l'automatisation.

Accès approfondi aux données (Report Pundit) :

Report Pundit dans Shopify donne accès à plus de 2000 champs de données Shopify, de nombreux modèles de rapports préconçus, et une intégration avec Google Analytics/Facebook. C'est puissant, bien que certains utilisateurs trouvent son interface moins intuitive et que les rapports nécessitent plus d'étapes pour être configurés.

Performance et échelle :

Les deux applications gèrent de grandes boutiques, mais les plans de Mipler commencent avec des commandes et des tableaux de bord illimités dès le premier jour. Le niveau gratuit de Pundit est limité à 999 commandes, et les plans supérieurs imposent des limites sur les rapports personnalisés. De nombreux marchands rapportent que les rapports de Mipler fonctionnent sans problème même sur de grands ensembles de données.

Intégrations et exportation :

Mipler s'intègre directement à Google Sheets et Excel, vous permettant de partager des rapports via des liens publics. Report Pundit n'exporte que vers Excel/CSV/PDF et se connecte avec des applications de marketing ou de fulfillment. Les deux prennent en charge des rapports programmés, mais le point fort de Mipler ici est son connecteur Google Sheets et ses pièces jointes automatiques par e-mail.

Tableau de comparaison des produits

Coût historique, données externes et dates dans les métachamps

Le coût historique, pas celui d'aujourd'hui

Shopify conserve une seule valeur de Coût par article par variante et n'en garde aucun historique. Toute application qui lit ce champ via l'API Shopify calcule donc le coût des marchandises vendues des commandes passées à partir du chiffre du jour. Corrigez un prix fournisseur et la marge brute du trimestre dernier bouge avec lui, alors que rien n'a changé dans ce trimestre. Report Pundit lit ce même champ, une correction de coût réécrit donc les chiffres de rapports que vous avez déjà envoyés.

Mipler enregistre le coût du produit au moment où la commande est créée et le conserve sur cette commande. Un changement de coût ultérieur s'applique à partir de ce moment et laisse les périodes closes intactes, de sorte que marge, coût des ventes et bénéfice de n'importe quel mois passé restent reproductibles. L'enregistrement commence à l'installation de Mipler : les commandes créées avant n'ont pas de coût propre enregistré et retombent sur la valeur actuelle de Shopify.

Vos propres données, à côté des données Shopify

Une grande partie de ce qui détermine le bénéfice ne vit jamais dans Shopify : les dépenses publicitaires réparties sur plusieurs plateformes, les objectifs mensuels, le stock d'une boutique physique qui n'est pas un emplacement Shopify, ou les commentaires de commande écrits par des personnes qui n'ont aucun accès à Shopify. Report Pundit répond à cela par une liste figée de connecteurs, plus de 30 applications de paiement, d'expédition et de marketing, ce qui aide quand votre source est sur la liste et ne sert à rien quand elle n'y est pas.

Mipler vous laisse charger votre propre jeu de données puis l'utiliser comme un champ ordinaire dans le générateur de rapports : le relier aux commandes, aux produits ou aux clients, filtrer dessus et l'employer dans des formules à côté des métriques Shopify. C'est ce qui rend possible le reporting combiné. Chiffre d'affaires face aux dépenses publicitaires sur la même période, réalisé face aux objectifs, stock total entre Shopify et les boutiques physiques, ou une liste de commandes portant les notes d'une équipe qui ne se connecte jamais à Shopify.

Des dates rangées dans des métachamps, traitées comme de vraies dates

Shopify transmet les valeurs des métachamps sous forme de texte. Le chemin entre ce texte et une question du type « quels abonnements expirent dans les sept prochains jours » est l'endroit où les applications de reporting diffèrent le plus. Les unes vous demandent de choisir à la main le bon format de date et échouent en silence quand la supposition ne colle pas ; d'autres attendent que vous écriviez la conversion dans un langage de requête ; d'autres encore ne lisent pas du tout les métachamps. Report Pundit expose bien les métachamps comme dimensions et filtres, et ses champs calculés vont plus loin, mais sa documentation précise que la fonction doit être écrite en PostgreSQL.

Dans Mipler, un métachamp devient une vraie date ou un vrai horodatage au niveau du type de champ, sans aucun langage de requête. Ensuite il se comporte comme n'importe quel champ de date intégré : le comparer à aujourd'hui, calculer l'écart en jours, filtrer sur des plages situées dans le futur, regrouper par jour, semaine ou mois et l'utiliser dans des formules et une mise en forme conditionnelle. Quelques rapports que cela ouvre :

• Les abonnements sur le point d'expirer. Prenez la date de fin d'abonnement dans un métachamp client, calculez les jours restants et listez chaque client dont l'abonnement expire sous une semaine, prêt pour une relance.
• La tournée de demain. Convertissez la date de livraison souhaitée de la commande en horodatage, filtrez sur demain et agrégez par produit, pour que l'entrepôt reçoive une seule liste de préparation au lieu d'une pile de commandes.
• Le stock bientôt périmé. Lisez la date limite de consommation dans un métachamp produit, regroupez par le mois où elle tombe et multipliez la quantité à risque par le coût unitaire pour voir ce que vaut vraiment une décision de démarque.
• Précommandes et dates de sortie. Regroupez les précommandes ouvertes par la date de sortie conservée dans un métachamp produit pour voir ce qu'il faut expédier chaque semaine et quel chiffre d'affaires attend derrière chaque date.
• Garanties et fenêtres de service. Ajoutez la durée de garantie à la date de commande, ou lisez la date d'entretien dans un métachamp, et sortez les clients dont la couverture se termine ce mois-ci.
• Réservations, locations et événements. Faites vos rapports sur la date d'événement ou de location conservée dans un métachamp de commande ou une propriété de ligne : ventes par date d'événement, articles à rendre aujourd'hui, taux d'occupation par semaine.
• Marchandise en route. Comparez la date d'arrivée prévue d'un métachamp de bon de commande à la couverture de stock actuelle et voyez quels SKU tomberont à zéro avant que le réapprovisionnement n'arrive.

Vous n'êtes pas obligé de construire le rapport vous-même

Apprendre une application de reporting coûte du temps réel, et un générateur avec mille colonnes disponibles n'est pas une générosité, c'est un labyrinthe. Il faut savoir que le chiffre recherché porte ici un autre nom, qu'il est accroché à la ligne de commande et non à la commande, et qu'il lui faut un filtre dont personne ne vous a parlé.

Avec Mipler, vous pouvez sauter cette partie. Envoyez-nous la liste de ce dont vous avez besoin avec des mots ordinaires et sous la forme où elle existe déjà : une phrase, quelques puces, une capture du tableur que tient votre comptable, ou les en-têtes de colonnes demandés par l'entrepôt. Notre équipe construit le rapport, règle les filtres et les colonnes calculées et vous le rend en état de marche dans votre admin Shopify. Vous n'apprenez pas une nouvelle application et vous ne devinez pas lequel de mille champs est le bon.

Ensuite, le rapport vous appartient. L'ouvrir, changer un filtre, ajouter une colonne, le dupliquer pour la question suivante ou nous le renvoyer pour ajustement. Le chat en direct est présent sur tous les forfaits, l'assistant IA rédige un rapport à partir d'une description, et les forfaits supérieurs ajoutent un ingénieur support dédié et des appels avec les personnes qui construisent les rapports.

Pourquoi choisir Mipler pour les rapports Shopify

Le design convivial de Mipler permet aux propriétaires de boutiques de créer ou d'ajuster des rapports en quelques clics. Il inclut un assistant IA et un support expert pour aider à créer des rapports personnalisés. Conçu pour évoluer, Mipler fournit des commandes illimitées et des tableaux de bord dès le départ, donc les boutiques en croissance ne sont pas bloquées par des limites cachées ou des plans de paiement plus élevés. L'intégration avec Google Sheets et les rapports par e-mail programmés permettent aux équipes de partager des insights automatiquement.

Ces fonctionnalités, combinées à l'interface moderne de Mipler, signifient que les marchands obtiennent des insights puissants plus rapidement, faisant de Mipler un choix de premier plan pour l'analytique Shopify approfondie et un concurrent solide de Report Pundit pour les marchands ayant besoin de rapports robustes et faciles à utiliser.

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