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.
Outils nécessaires
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