Workflow de reporting automatisé

Générer et distribuer des rapports automatiquement

Ce que vous allez construire

Un workflow qui récupère des données depuis plusieurs sources, génère des insights pilotés par l’IA, crée une présentation et la distribue aux parties prenantes — le tout automatiquement.

Temps de réalisation : 25 minutes

Nodes utilisés : Google Analytics, Google Sheets, LLM, Google Slides, Email Sender

Le problème

Le reporting hebdomadaire est fastidieux :

• Se connecter à plusieurs outils
• Copier les données dans des feuilles de calcul
• Créer des graphiques et des diapositives
• Rédiger les commentaires et analyses
• Envoyer aux parties prenantes

Ce workflow gère tout cela automatiquement.

Vue d’ensemble du workflow

graph LR
    A[Google Analytics] --> D[Merge Data]
    B[Google Sheets Sales] --> D
    C[BigQuery Custom] --> D
    D --> E[LLM Analysis]
    E --> F[Google Slides]
    F --> G[Email Report]

Guide pas à pas

Étape 1 : Définir vos indicateurs

Décidez ce qui doit figurer dans votre rapport :

Étape 2 : Créer le workflow

1. Cliquez sur New Workflow
2. Nommez-le « Weekly KPI Report »

Étape 3 : Récupérer les données des sources

Étape 4 : Fusionner et transformer les données

Étape 5 : Générer les insights IA

Analyze this week's KPI data and generate executive insights.

Data:
{{output}}

Previous Week Data (for comparison):
{{previousWeekData}}

Generate:
1. Executive Summary (3-4 sentences)
2. Key Wins (3 bullet points)
3. Areas of Concern (2-3 bullet points)
4. Recommendations (3 action items)
5. Week-over-Week Changes (% changes for key metrics)

Tone: Professional, data-driven, actionable

Output as JSON:
{
  "executive_summary": "",
  "key_wins": [],
  "concerns": [],
  "recommendations": [],
  "wow_changes": {}
}

Étape 6 : Créer la présentation

{
  "{{WEEK}}": "Week of {{date}}",
  "{{SUMMARY}}": "{{executive_summary}}",
  "{{WINS}}": "{{key_wins)}}",
  "{{CONCERNS}}": "{{concerns}}",
  "{{RECOMMENDATIONS}}": "{{recommendations}}",
  "{{SESSIONS}}": "{{sessions}}",
  "{{REVENUE}}": "{{total_revenue}}"
}

Étape 7 : Distribuer le rapport

Hi team,

Here's this week's KPI report.

Executive Summary:
{{executive_summary}}

Key Wins:
{{key_wins}}

View the full report: {{GoogleSlidesUrl}}

Best,
Automated Reports

Exemple de sortie

Aperçu de l’e-mail

Subject: Weekly KPI Report - Jan 15, 2024

Hi team,

Here's this week's KPI report.

Executive Summary:
Strong week with 23% increase in website traffic driven by 
the new blog content. Revenue hit $125K, up 15% WoW. 
Product adoption for the new feature exceeded targets.

Key Wins:
• Website traffic up 23% (organic search +31%)
• Revenue $125K vs. $108K target (+15%)
• New feature adoption at 45% (target was 30%)

View the full report: [Google Slides Link]

Best,
Automated Reports

Options avancées

Ajouter des graphiques aux diapositives

Générer des graphiques de façon programmatique :

1. Calculer les données dans le workflow
2. Utiliser Google Sheets comme source de données des graphiques
3. Intégrer les graphiques dans le modèle de diapositives

Distribution multi-format

Diffuser vers différents canaux :

graph LR
    A[Report Data] --> B[Google Slides]
    A --> C[PDF Export]
    A --> D[Slack Message]
    A --> E[Dashboard Update]

Comparaison historique

Suivre les tendances dans le temps :

1. Stocker les données hebdomadaires dans BigQuery
2. Interroger les 4 à 12 dernières semaines
3. Générer l’analyse des tendances
4. Afficher les graphiques dans les diapositives

Alertes conditionnelles

Ajouter des alertes pour les seuils critiques :

Conditional:
  If revenue < target * 0.8
    → Send urgent alert to leadership
  If churn > 5%
    → Notify customer success team

Bonnes pratiques

Concevoir votre modèle

Créez un modèle Google Slides avec :

• Des placeholders clairs : {{METRIC_NAME}}
• Un style cohérent
• Des graphiques liés aux sources de données
• La charte graphique de l’entreprise

Planifier au bon moment

Inclure le contexte

Les insights générés par l’IA sont plus pertinents avec du contexte :

• Données de la période précédente
• Objectifs et cibles
• Facteurs saisonniers
• Changements récents

Archiver les rapports

Conserver l’historique des rapports :

1. Enregistrer chaque rapport dans un dossier daté
2. Logger les indicateurs dans BigQuery
3. Construire l’analyse des tendances dans le temps

Résultats attendus

Workflow modèle

Étapes suivantes