De données dispersées à un reporting clair et automatique.

Dans beaucoup d'entreprises, le reporting ressemble à un rituel : chaque semaine, quelqu'un ouvre Google Analytics, puis la plateforme publicitaire, puis la boutique en ligne, copie les chiffres dans un tableur, les met en forme, et essaie d'en tirer quelques conclusions avant la réunion.

Pour ZOSMA LAB, nous avons conçu un système qui prend en charge toute cette chaîne : collecte, consolidation, analyse et diffusion du rapport.

L'objectif n'est pas de produire plus de tableaux. Il s'agit de passer moins de temps à assembler les chiffres, et plus de temps à décider quoi en faire.

Le problème

Avant d'analyser les données, il faut les rassembler.

Les données d'une activité e-commerce ou marketing sont réparties entre plusieurs outils, chacun avec son interface, ses formats et ses définitions. Pour obtenir une vue d'ensemble, il faut les extraire une par une, les harmoniser et les recouper.

Ce travail manuel pose trois problèmes :

• Il prend du temps, chaque semaine, sans créer de valeur en soi.

• Il est fragile : un copier-coller oublié ou une période mal sélectionnée suffit à fausser un chiffre.

• Il arrive tard : quand le rapport est prêt, les décisions qui auraient pu en découler ont souvent déjà été prises.

Le vrai coût n'est pas seulement le temps passé, c'est la visibilité qui manque entre deux rapports.

L'architecture

Chaque outil a un rôle précis dans la chaîne.

• Google Analytics 4, Google Ads et Shopify sont les sources : trafic, campagnes et commandes.

• Google Sheets agrège les données dans une base unique.

• Make transforme et nettoie : formats harmonisés, périodes alignées, indicateurs calculés.

• Claude analyse les données consolidées : tendances, anomalies, points d'attention.

• Make AI Toolkit structure l'analyse en sections exploitables.

• Gmail envoie le rapport aux bonnes personnes, au bon moment.

GA4 · Google Ads · Shopify → Google Sheets → Make → Claude → Make AI Toolkit → Gmail

Le workflow

01 — Collecte des données
Le système récupère automatiquement les données de chaque source : sessions et canaux d'acquisition, performances des campagnes, commandes et chiffre d'affaires.

02 — Transformation
Les données sont nettoyées et mises au même format. Les indicateurs clés sont calculés en amont, pour que l'analyse repose sur des chiffres fiables et vérifiables.

03 — Analyse par l'IA
Claude compare la période avec la précédente, détecte les tendances et les anomalies, et formule des recommandations concrètes.

04 — Génération du rapport
L'analyse est mise en forme dans un rapport lisible : chiffres clés, évolution, répartition des revenus, tendances et recommandations.

05 — Distribution
Le rapport est envoyé automatiquement par email, ou publié dans Notion ou Slack selon les habitudes de l'équipe.

Ce que ça change

Un reporting qui arrive tout seul. Plus besoin de le préparer : il est là, chaque semaine, au même format.

Des chiffres fiables. Les mêmes règles de calcul s'appliquent à chaque rapport, sans erreur de saisie.

Une lecture rapide. L'IA ne se contente pas d'afficher des chiffres : elle signale ce qui a bougé et pourquoi ça mérite l'attention.

Des recommandations actionnables. Chaque rapport se termine par des pistes concrètes à discuter en équipe.

Exemple

Une simulation sur un cas type, avec des données fictives.

Nous avons simulé le système pour une marque e-commerce DTC de mode et accessoires (Europe, 25 employés) qui utilise 5 sources de données.

Temps de reporting : de 3h à 10 min par semaine.

Le rapport généré fait notamment ressortir :

• Performance globale : 78,4 k€ de revenus sur le mois, en hausse de 28 % par rapport au mois précédent

• Répartition des revenus : Direct 42 %, Organic 28 %, Paid 22 %, Autres 8 %

• Tendances clés : croissance continue du trafic organique, amélioration du taux de conversion, performances Ads en hausse

• Recommandations IA : augmenter le budget sur les campagnes les plus performantes, optimiser les fiches produits les plus visitées, lancer une campagne de remarketing sur les segments à fort potentiel

Une démonstration, pas une promesse.

Ce système a été développé comme démonstrateur interne ZOSMA LAB, avec des données fictives. Les gains réels dépendent du nombre de sources, de la fréquence du reporting et de l'organisation de chaque équipe : ils sont estimés lors de l'audit initial.