Workflow de reporting automatisé

Créez un workflow de reporting automatisé : données Google Analytics et Sheets, analyse par l'IA, génération de slides et envoi du rapport par e-mail.

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#