Comment je conçois des dashboards automatisés pour mes clients : méthode, outils et arbitrages

“On aimerait un reporting simple, centralisé, qui récupère les données de tous nos leviers. Et en temps réel si possible.”

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C’est une demande que j’entends presque systématiquement.

Et honnêtement ?

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C’est tout sauf simple… sauf si on sait comment structurer le projet. Voilà comment je procède pour concevoir des dashboards automatisés multi-leviers qui tiennent la route.

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Étape 1 : définir le besoin, pas juste l’outil

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La première erreur classique : se précipiter sur Looker Studio, Tableau ou PowerBI sans se poser la seule question qui compte :

‍“Quel usage veut-on faire du dashboard ?”

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Est-ce un outil de pilotage quotidien ?
Un support de bilan hebdomadaire ?
Une synthèse à envoyer en fin de mois ?

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➡️ J’insiste toujours pour commencer par les utilisateurs.
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Savoir qui regarde le dashboard, pour quoi faire, à quelle fréquence, c’est 80% de la réussite.

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Étape 2 : choisir la bonne méthode de collecte

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Ensuite vient la collecte de données. Et là, il faut faire un choix stratégique.

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J’utilise principalement Funnel.io, pour trois raisons :

1. Connecteurs multiples : Google Ads, Meta, TikTok, X, Snapchat, LinkedIn… mais aussi les données organiques (engagement social, abonnés, vues).
   
   
2. Transformation directe dans l’interface : renommage des colonnes, calculs de KPIs, filtres par date ou levier.
   
   
3. Export flexible : vers Looker Studio, Tableau, BigQuery ou Snowflake, selon les besoins client​.
   
   

Funnel me permet de standardiser les flux, même quand les plateformes changent leurs API (ce qui arrive souvent).

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Étape 3 : uniformiser et nettoyer les données

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C’est l’étape souvent sous-estimée.

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Un bon dashboard ne sert à rien si les données sont incohérentes ou illisibles.

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Ce que je mets en place :

• Normalisation des noms de campagnes (ex : toujours en “Carte_Produit_Pays_Canal”)
  
  
• Traduction des unités (ex : coût en centimes, impressions par millier)
  
  
• Création de champs calculés (ROAS, taux de conversion, CPA, etc.)
  
  

Objectif : que le dashboard soit lisible par un humain dès le premier coup d’œil.

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Étape 4 : définir les KPIs à suivre (et à ne pas suivre)

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C’est LE moment crucial.

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📌 Je segmente systématiquement les KPIs selon leur usage :

• Pilotage quotidien : impressions, clics, CPA, ROAS (court terme)
  
  
• Suivi stratégique : taux de transformation, volume de leads, performance par audience (moyen terme)
  
  
• Bilan business : chiffre d’affaires généré, fréquence d’achat, évolution par segment CRM (long terme)​
  
  

Et surtout : je retire ce qui ne sert à rien.

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Un dashboard n’est pas une base de données.

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Étape 5 : choix du niveau de maturité technique

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J’adapte toujours l’architecture à la maturité du client.

Trois options principales :

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Option 1 : Funnel uniquement (rapide et simple)

• Création du dashboard directement dans Funnel
  
  
• Pas de Looker ou de Tableau nécessaire
  
  
• Idéal pour les équipes sans ressource technique
  
  

🎯 Avantages :

• Déploiement en 2 jours
  
  
• Support Funnel natif
  
  
• Moins de friction pour la mise en place
  
  

Option 2 : Funnel + Looker Studio (souple et visuel)

• Funnel centralise les données
  
  
• Looker Studio les affiche
  
  
• Idéal pour les agences ou équipes data habituées à Google
  
  

🎯 Avantages :

• Plus de liberté graphique
  
  
• Meilleure personnalisation
  
  
• Dashboard “client-ready”
  
  

Option 3 : Funnel + Data Lake + dashboard custom (expert)

• Données envoyées dans BigQuery / Snowflake
  
  
• Dashboard construit en dur
  
  
• Pour des projets où l’historisation ou les croisements avancés sont critiques
  
  

🎯 Avantages :

• Gouvernance des données complète
  
  
• Possibilités d’analyse infinies
  
  
• Mais plus long et plus coûteux​
  
  

Étape 6 : rôles et process projet

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Sur chaque projet, j’endosse le rôle de chef de projet data/reporting :

• Connexion aux plateformes pub (Google, Meta…),
  
  
• Pilotage de la structure Funnel,
  
  
• Construction du dashboard sur base de templates ou from scratch,
  
  
• Aller-retours avec le client sur les KPIs et filtres.
  
  

⏱ En moyenne : 4 à 5 jours de travail pour un projet complet.

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Et après ? Maintien, support et évolutions

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Une fois en place, un dashboard doit vivre :

• Mise à jour des sources (API, plateformes…),
  
  
• Ajout de nouveaux KPIs ou filtres,
  
  
• Connexion à de nouvelles sources (CRM, emailing…),
  
  
• Suivi des performances sur la durée (données historisées).
  
  

🎯 Mon objectif : automatiser à 90%, pour ne garder que 10% d’interprétation et d’analyse humaine.

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Ce que j’en retiens (et ce que tu peux en retenir)

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1. Un bon dashboard n’est pas un outil technique : c’est un outil de lecture.
   
   
2. Automatiser la collecte, c’est gagner du temps pour l’analyse.
   
   
3. La structure des données est plus importante que le design.
   
   
4. On peut faire très bien, même sans data warehouse.
   
   
5. Le dashboard doit être pensé pour l’utilisateur final, pas pour faire joli.
   
   

Aujourd’hui, je construis ces dashboards pour mes clients en SEA, social ads, CRM ou SEO.
Tu veux mieux piloter tes campagnes et comprendre ce qui fonctionne vraiment ?

On peut en parler.

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