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Guide11 min de lecture

Automatiser le Reporting Hebdomadaire

Passez 3-5h chaque semaine à compiler des données ? Automatisez tout : collecte, consolidation, génération du rapport, et envoi. Récupérez votre temps.

Le problème du reporting manuel

Tous les lundis matin : vous ouvrez 10 onglets (Google Analytics, CRM, Stripe, Ads Manager...), vous copiez-collez dans Excel, vous créez des graphiques, vous rédigez le rapport, vous l'envoyez. 3-5h perdues, chaque semaine.

260h/an perdues

Soit 1,5 mois de travail

Données obsolètes

Rapport du lundi sur données du vendredi

Risque d'erreurs

Copier-coller = erreurs garanties

Architecture d'un reporting automatisé

Un reporting automatisé suit une pipeline en 4 étapes :

1

Collecte des données

Récupération automatique depuis toutes vos sources (CRM, Analytics, Ads, Finance...)

🔧 APIs, Make/n8n, Google SheetsEn temps réel ou quotidien
2

Consolidation & Nettoyage

Agrégation dans une base centrale, calcul des KPIs, déduplication, normalisation

🔧 Google Sheets, Airtable, PostgreSQLAprès chaque collecte
3

Génération du rapport

Création automatique du document (Google Slides, Notion, PDF) avec graphiques et insights

🔧 Google Slides API, Notion, PowerBIHebdomadaire (ex: dimanche 20h)
4

Distribution

Envoi automatique par email ou Slack aux stakeholders concernés

🔧 Email, Slack, TeamsLundi 8h

3 rapports types à automatiser

1. Rapport Commercial (Weekly Sales Report)

Sources de données :

  • HubSpot : Deals fermés, pipeline, taux de conversion
  • Stripe : MRR, churn, nouveaux clients
  • Google Sheets : Objectifs vs réalisé

KPIs clés :

Revenus de la semaineNouveaux deals créésTaux de closingForecast du moisTop 5 commerciaux

Destinataires : Direction, équipe Sales

2. Rapport Marketing (Weekly Marketing Metrics)

Sources de données :

  • Google Analytics : Trafic, conversions, sources
  • Meta Ads / Google Ads : Dépenses, CPA, ROAS
  • Mailchimp : Open rate, click rate
  • LinkedIn : Engagement posts

KPIs clés :

Leads générésCoût par lead (CPL)Taux de conversion landing pagesROI campagnes payantesCroissance audience réseaux sociaux

Destinataires : CMO, équipe Marketing

3. Rapport Produit (Weekly Product Metrics)

Sources de données :

  • Mixpanel / Amplitude : Usage produit, rétention
  • Zendesk : Tickets support, satisfaction
  • GitHub : Commits, PRs merged
  • Jira : Sprints, vélocité

KPIs clés :

Active users (WAU, MAU)Feature adoption rateBugs critiques ouvertsNPS scoreRoadmap completion

Destinataires : CPO, équipe Product/Tech

Setup technique : Rapport Sales automatisé

Voici un workflow complet pour automatiser un rapport commercial hebdomadaire :

Workflow avec Make + Google Sheets + Gmail

Étape 1 : Collecte (dimanche 18h)

HubSpot - Search Deals : Récupère tous les deals fermés cette semaine

Stripe - List Charges : Récupère tous les paiements de la semaine

Aggregator : Calcule somme, moyenne, count

Étape 2 : Consolidation (dimanche 18h30)

Google Sheets - Add Row : Ajoute une ligne dans le sheet "Weekly Data"

→ Colonnes : Semaine, Revenus, Nb Deals, Taux Conversion, MRR, Churn

Google Sheets - Update Cell : Met à jour les graphiques (ils se génèrent auto)

Étape 3 : Génération rapport (dimanche 19h)

Text Aggregator : Crée le corps de l'email avec les KPIs

→ Template : "Cette semaine : [revenus]€, [nb_deals] deals, objectif atteint à [%]"

Google Sheets - Export as PDF : Exporte le dashboard en PDF

Étape 4 : Envoi (lundi 8h)

Gmail - Send Email

→ To: direction@entreprise.com, sales@entreprise.com

→ Subject: "📊 Rapport Ventes - Semaine XX"

→ Body: Texte généré + graphiques inline

→ Attachment: PDF dashboard

Alternative : Notion Dashboard

Au lieu de Google Sheets, vous pouvez utiliser Notion comme dashboard. Les données sont pushées dans une database Notion, et vous partagez simplement le lien de la page. Plus moderne, plus collaboratif.

Stack d'outils recommandé

FonctionOutil recommandéPourquoi
OrchestrationMakeConnecteurs natifs vers toutes les sources
Stockage donnéesGoogle SheetsGratuit, formules, graphiques auto
VisualisationGoogle Data StudioGratuit, se connecte à Sheets, dashboards pros
DistributionGmail / SlackLà où vos équipes sont déjà
BI avancéMetabase (self-hosted)Gratuit, puissant, SQL queries

Coût total mensuel

  • • Make : 9-50€/mois
  • • Google Workspace (Sheets, Data Studio) : Inclus
  • • Metabase self-hosted : Gratuit (ou 85€/mois cloud)
  • → Total : 10-135€/mois pour récupérer 15-20h/mois
  • → ROI positif dès la semaine 1

Erreurs à éviter

Trop de KPIs dans un seul rapport

15+ KPIs = illisible. Limitez à 5-7 KPIs vraiment actionnables par rapport.

Pas de contexte ni d'insights

Un chiffre sans contexte est inutile. Ajoutez : variation vs semaine précédente, explication des anomalies.

Rapports trop fréquents

Un rapport quotidien = bruit. Hebdomadaire est le sweet spot pour la plupart des équipes.

Oublier les destinataires

Adaptez le niveau de détail : direction veut du macro, équipes veulent du micro.

Ne pas valider les données

Testez pendant 2-3 semaines en parallèle du rapport manuel. Vérifiez la cohérence.

Conclusion

Automatiser le reporting est un des quick wins les plus impactants. ROI immédiat : 3-5h/semaine récupérées, données toujours fraîches, zéro erreur de copier-coller.

Le setup prend 1-2 jours la première fois, puis c'est du pilote automatique. Vous ne regarderez plus jamais en arrière.

Notre conseil : Commencez par UN rapport (commercial ou marketing), validez le workflow, puis déclinez sur les autres rapports. Ne cherchez pas la perfection du premier coup.

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