Analytics & ReportingIntermédiaire

Template : Reporting hebdomadaire automatisé multi-sources

Extrayez automatiquement les KPIs de vos outils (Google Analytics, HubSpot, Stripe, Ads), compilez-les dans un rapport structuré, générez un PDF et envoyez-le à votre équipe chaque lundi matin.

Setup : 1hGain : 3-5h/semaine

Outils nécessaires

Make Google Sheets HubSpot

Étapes de mise en place

Configurer le trigger programmé

Dans Make, créez un scénario avec un trigger 'Schedule' réglé sur chaque lundi à 7h. Le rapport sera prêt dans les boîtes mail avant le début de la semaine de travail.

Extraire les données Google Analytics

Ajoutez un module Google Analytics pour récupérer les métriques clés de la semaine : sessions, utilisateurs, taux de rebond, conversions. Utilisez des dates relatives (7 derniers jours).

Récupérer les données CRM

Ajoutez un module HubSpot pour extraire : nouveaux contacts, deals créés, deals gagnés, valeur du pipeline. Filtrez sur la semaine écoulée.

Compiler les données financières

Ajoutez un module Stripe (ou votre passerelle de paiement) pour récupérer : revenu de la semaine, nombre de transactions, MRR, churn. Calculez les variations vs semaine précédente.

Formater le rapport

Utilisez un module Text/HTML pour assembler un rapport structuré avec sections, tableaux, et indicateurs de tendance (↑ ou ↓). Incluez les chiffres clés en gras et les variations en pourcentage.

Générer et envoyer le PDF

Utilisez un module de génération PDF (ou Google Docs template) pour créer un rapport propre. Envoyez par email à la liste de distribution avec le PDF en pièce jointe et un résumé en corps de mail.

Conseil d'expert

Le piège du reporting automatisé : générer des rapports que personne ne lit. La règle des 3 : maximum 3 KPIs par section, maximum 3 sections, maximum 3 minutes de lecture. Si votre rapport fait 10 pages, personne ne le lira. L'approche pro : commencez le rapport par un 'Executive Summary' de 3 lignes généré par l'IA qui met en lumière les faits saillants. Les détails suivent pour ceux qui veulent creuser. Autre conseil : ajoutez un lien vers le dashboard live pour les données en temps réel.

Résultats attendus

Temps de préparation du reporting réduit de 4h à 0 (100% automatisé). Taux de lecture du rapport : 85% (vs 40% pour les rapports manuels envoyés en retard). Décisions data-driven : +50% d'usage des données dans les meetings hebdo.

Variantes possibles

Version avec graphiques générés (via QuickChart API)
Rapport quotidien pour les équipes sales
Ajout de commentaires IA sur les tendances
Version Slack avec un résumé dans un channel dédié

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Questions fréquentes — Reporting hebdomadaire automatisé multi-sources

Combien de temps faut-il pour installer ce workflow ?▼

Comptez 1h de mise en place pour un niveau intermédiaire, une fois les comptes Make, Google Sheets, HubSpot prêts.

Quel gain de temps attendre ?▼

Ordre de grandeur observé sur ce type de workflow : 3-5h/semaine. Le gain réel dépend de votre volume ; mesurez le temps passé à la main avant de lancer l'automatisation.

Quels outils sont nécessaires ?▼

Make, Google Sheets, HubSpot. Vérifiez que votre offre de chaque outil autorise les déclencheurs et le volume d'exécutions prévus.

Quelles sont les étapes du workflow ?▼

1. Configurer le trigger programmé ; 2. Extraire les données Google Analytics ; 3. Récupérer les données CRM ; 4. Compiler les données financières ; 5. Formater le rapport ; 6. Générer et envoyer le PDF.

Peut-on adapter ce modèle à un autre cas ?▼

Oui, variantes courantes : Version avec graphiques générés (via QuickChart API) ; Rapport quotidien pour les équipes sales ; Ajout de commentaires IA sur les tendances ; Version Slack avec un résumé dans un channel dédié.

Comment éviter les doublons ou les erreurs ?▼

Ajoutez un identifiant unique à chaque enregistrement, testez avec des données fictives, activez les alertes d'erreur et prévoyez une étape de reprise si un service externe ne répond pas.