Ce que vous saurez faire à la fin

Connecter Looker Studio (ex-Google Data Studio) à Google Sheets, BigQuery, GA4 et MySQL en moins de 10 minutes par source.
Construire un dashboard de 6 pages avec KPI cards, graphiques en barres, courbes, cartes du Sénégal et tableaux paginés.
Créer des champs calculés en langage Looker Studio : taux de conversion, panier moyen, croissance mois sur mois, segmentation client.
Mettre en place des filtres dynamiques, des contrôles de date, et des paramètres pour rendre le dashboard utilisable par 20 directeurs sans formation.
Programmer un envoi PDF automatique chaque lundi matin à 7h aux dirigeants par e-mail, et partager des liens publics sécurisés.

Durée : 3h30. Pré-requis : compte Google gratuit, un Google Sheets ou un fichier CSV de ventes, navigateur Chrome ou Edge à jour, optionnel : compte BigQuery sandbox (gratuit jusqu’à 10 Go/mois). Coût : 0 FCFA, l’outil est 100% gratuit pour un usage illimité.

Étape 1 — Créer son compte Looker Studio en 2 minutes

Looker Studio est l’évolution de Google Data Studio. Aucun téléchargement, aucune carte bleue. On accède à l’interface depuis n’importe quel navigateur.

1. Aller sur https://lookerstudio.google.com
2. Se connecter avec un compte Google (Gmail ou Workspace)
3. Cliquer sur "Creer" puis "Rapport vide"
4. Choisir une source de donnees (Google Sheets recommande pour debuter)
5. Donner un nom au rapport : "Dashboard Ventes PME 2025"

L’interface est en français si votre compte Google l’est. Pour les PME sénégalaises avec plusieurs collaborateurs, créez le rapport depuis un compte d’entreprise Workspace, pas un compte personnel : la passation est plus simple.

Étape 2 — Préparer son Google Sheets source

Looker Studio fonctionne mieux avec un Sheet bien structuré : une ligne d’en-tête, une ligne par enregistrement, pas de cellule fusionnée. C’est la base de tout dashboard fiable.

Onglet "Ventes" — colonnes obligatoires :
A : date_vente       (format date YYYY-MM-DD)
B : boutique         (Plateau, Almadies, Pikine, Thies)
C : produit          (texte libre)
D : categorie        (Alimentation, Textile, Electronique...)
E : quantite         (nombre entier)
F : prix_unitaire    (FCFA, nombre)
G : montant_fcfa     (formule : =E2*F2)
H : client_id        (texte ou nombre)
I : canal            (Boutique, WhatsApp, Wave, Orange Money)

Ne jamais mettre des sous-totaux ou des lignes vides au milieu. Looker Studio les interpréterait comme des données. Une seule plage propre du début à la fin.

Étape 3 — Connecter le Sheets au rapport

La connexion prend 30 secondes. Looker Studio détecte automatiquement les types de colonnes : date, nombre, texte. On vérifie toujours et on corrige si besoin.

1. Dans le rapport vide : "Ajouter des donnees" > "Google Sheets"
2. Selectionner le fichier "Ventes_PME_2025"
3. Selectionner l'onglet "Ventes"
4. Cocher "Utiliser la premiere ligne comme en-tetes"
5. Cliquer sur "Ajouter"

Verifier les types detectes :
- date_vente   : Date (YYYY-MM-DD)
- boutique     : Texte
- montant_fcfa : Nombre > Devise > XOF (CFA Africain Ouest)
- quantite     : Nombre > Entier

Le format devise XOF affiche automatiquement « 1 250 000 F CFA » dans les graphiques, sans avoir à le retaper. Énorme gain de lisibilité pour vos lecteurs.

Étape 4 — Premier KPI card avec le CA total

Un dashboard professionnel commence par 4 à 6 cartes KPI en haut de la première page : CA total, nombre de ventes, panier moyen, croissance.

1. Insertion > Carte de score
2. Glisser sur la zone superieure gauche
3. Panneau Donnees :
   - Statistique : montant_fcfa
   - Agregation : Somme
4. Panneau Style :
   - Police : 32 px, gras
   - Couleur fond : blanc
   - Bordure : 1 px gris clair
   - Coins arrondis : 8 px
5. Titre du KPI : "CA Total 2025 (FCFA)"

Dupliquez la carte 3 fois (Ctrl+D), changez la statistique de chaque copie : count() pour le nombre de ventes, AVG(montant_fcfa) pour le panier moyen. En 5 minutes vous avez vos 4 KPI principaux.

Étape 5 — Graphique courbe pour évolution mensuelle

La courbe temporelle est le graphique le plus important : elle révèle la tendance. Looker Studio l’a en natif avec date.

1. Insertion > Serie temporelle
2. Glisser sur une zone large (12 colonnes sur 4 lignes)
3. Panneau Donnees :
   - Dimension temporelle : date_vente (granularite : Mois)
   - Statistique : montant_fcfa, agregation Somme
   - Repartir par : boutique (max 5 series visibles)
4. Panneau Style :
   - Type : Lignes lissees
   - Marqueurs : Cercles
   - Grille horizontale : pointille gris
   - Legende : en bas, alignee a gauche

La granularité Mois agrège automatiquement les ventes journalières. Un dashboard qui affiche 365 points journaliers est illisible : préférez toujours mois ou semaine pour une vue d’ensemble.

Étape 6 — Champ calculé : panier moyen

Looker Studio permet de créer des métriques personnalisées avec un mini-langage proche d’Excel. Le panier moyen est l’exemple parfait pour débuter.

1. Ressources > Gerer les sources de donnees ajoutees
2. Cliquer sur "Modifier" a cote de la source
3. Cliquer sur "Ajouter un champ"
4. Nom : panier_moyen_fcfa
   Formule : SUM(montant_fcfa) / COUNT(client_id)
   Type : Nombre > Devise XOF
5. Enregistrer puis "Termine"

Le champ apparaît désormais dans la liste des statistiques, utilisable dans n’importe quel graphique. Avantage : si la formule change, vous la corrigez à un seul endroit et tout le rapport se met à jour.

Étape 7 — Champ calculé : segment client RFM simplifié

Avec CASE WHEN on segmente les clients en VIP, Reguliers, Occasionnels. Trois lignes de code, des heures gagnées.

Nom du champ : segment_client
Type : Texte
Formule :

CASE
  WHEN SUM(montant_fcfa) >= 500000 THEN "VIP"
  WHEN SUM(montant_fcfa) >= 100000 THEN "Regulier"
  ELSE "Occasionnel"
END

Utilisez ce segment comme dimension dans un camembert ou un tableau. Vous obtenez instantanément la répartition de vos clients et le CA généré par chaque segment. Pilotage commercial immédiat.

Étape 8 — Carte du Sénégal par région

Looker Studio gère nativement les cartes géographiques. Pour le Sénégal, utilisez le champ « Pays » puis « Region ». Si votre Sheets a une colonne « ville », mappez-la sur le type « Ville ».

1. Ajouter une colonne "ville" dans le Sheets : Dakar, Thies, Saint-Louis, Mbour, Ziguinchor
2. Dans Looker Studio : type de la colonne > Geo > Ville
3. Insertion > Carte Google > Carte a bulles
4. Dimension geographique : ville
5. Mesure de taille : SUM(montant_fcfa)
6. Mesure de couleur : COUNT(client_id)
7. Style : zoom initial sur l'Afrique de l'Ouest, centrer sur Dakar

Les bulles s’affichent automatiquement aux bonnes coordonnées GPS. Plus la bulle est grosse, plus le CA est élevé. Plus elle est foncée, plus il y a de clients distincts. Lecture immédiate par n’importe quel directeur.

Étape 9 — Filtre date dynamique en haut du rapport

Un dashboard sans filtre date n’est pas un dashboard. Le contrôle « plage de dates » laisse le lecteur choisir Aujourd’hui, 7 derniers jours, Mois en cours, Année en cours.

1. Insertion > Controle > Plage de dates
2. Placer en haut a droite, largeur 300 px
3. Configurer :
   - Plage par defaut : "Mois en cours"
   - Style : bouton avec calendrier
   - Comparaison : "Periode precedente" cochee
4. Onglet Style :
   - Couleur : meme que les KPI (coherence visuelle)

Tous les graphiques de la page se filtrent automatiquement. Si vous activez la comparaison, chaque KPI affichera « +12,4% vs mois precedent » en vert ou rouge. Effet professionnel garanti.

Étape 10 — Filtre boutique avec liste déroulante

Pour qu’un directeur d’Almadies ne voie que ses propres données, ajoutez un filtre sur la dimension boutique. Les directeurs apprécient.

1. Insertion > Controle > Liste deroulante
2. Champ de controle : boutique
3. Statistique d'ordre : SUM(montant_fcfa) DESC
4. Selection multiple : OUI
5. Style :
   - Largeur : 200 px
   - Texte par defaut : "Toutes les boutiques"

Combinez ce filtre avec un partage limité par e-mail (étape 13) et chaque directeur reçoit un lien personnalisé qui pré-filtre sa boutique. Confidentialité respectée, dashboard unique côté admin.

Étape 11 — Tableau paginé top 50 produits

Un tableau classique avec tri, pagination et formatage. Idéal pour le détail produit qui ne tient pas dans un graphique.

1. Insertion > Tableau
2. Dimensions : produit, categorie
3. Statistiques :
   - quantite (Somme)
   - montant_fcfa (Somme)
   - panier_moyen_fcfa (formule deja creee)
4. Onglet Style :
   - Lignes par page : 25
   - Pagination : Activee
   - Couleur d'en-tete : bleu fonce, texte blanc
   - Bandes alternees : OUI (gris tres clair)
5. Tri par defaut : montant_fcfa decroissant

Les utilisateurs peuvent cliquer sur un en-tête pour trier autrement, télécharger en CSV ou Google Sheets via le menu contextuel. Aucune formation nécessaire.

Étape 12 — Heatmap jour de la semaine x heure

Pour identifier les pics d’affluence, croisez le jour de la semaine et l’heure dans un tableau coloré. Dimension calculée nécessaire.

Champ calcule "jour_semaine" :
WEEKDAY(date_vente)  -- renvoie 0 (lundi) a 6 (dimanche)

Champ calcule "heure_vente" :
HOUR(date_heure_vente)

Insertion > Tableau croise
- Dimension lignes : jour_semaine
- Dimension colonnes : heure_vente
- Statistique : COUNT(client_id)
- Heatmap : OUI, gradient blanc -> vert fonce

Vous découvrirez peut-être que le mercredi 16h est votre pic, ou qu’aucune vente ne se fait le dimanche après 14h. Ces insights pilotent les horaires d’équipe et les promotions ciblées.

Étape 13 — Partager le dashboard de manière sécurisée

Trois modes de partage : lien public (déconseillé pour des données commerciales), invitation par e-mail (Gmail uniquement), e-mail planifié au format PDF.

Bouton "Partager" en haut a droite :

Mode 1 : "Inviter des personnes"
- Saisir les emails de l'equipe
- Choisir "Lecteur" (lecture seule) ou "Editeur"
- Envoyer notification : OUI

Mode 2 : "Programmer la diffusion par e-mail"
- Choisir destinataires (jusqu'a 50 par envoi)
- Frequence : Hebdomadaire, lundi 7h
- Format : PDF, toutes les pages
- Inclure un lien vers le rapport en ligne : OUI

Le PDF arrive chaque lundi matin dans la boîte du dirigeant qui ouvre Gmail depuis son téléphone et a la photo de la semaine en 30 secondes, même sans connexion 4G stable.

Étape 14 — Connecter BigQuery pour des volumes importants

Si votre PME dépasse 100 000 lignes par an, Google Sheets devient lent. BigQuery offre une scalabilité gratuite jusqu’à 10 Go stockés et 1 To de requêtes par mois.

1. Creer un projet GCP gratuit (sandbox)
2. Activer BigQuery (zone : europe-west1 - meilleure latence Senegal)
3. Creer un dataset "ventes_pme"
4. Importer le CSV via console BigQuery
5. Dans Looker Studio :
   - Ajouter une source > BigQuery
   - Selectionner projet > dataset > table
   - Activer "Modele de cache" pour reduire les couts

-- Vue SQL utile dans BigQuery puis exposee a Looker
CREATE VIEW ventes_pme.v_dashboard AS
SELECT date_vente,
       boutique,
       produit,
       quantite,
       montant_fcfa,
       EXTRACT(MONTH FROM date_vente)    AS mois,
       EXTRACT(DAYOFWEEK FROM date_vente) AS jour_semaine
FROM ventes_pme.ventes
WHERE date_vente >= '2024-01-01';

Les vues SQL pré-calculent les transformations lourdes côté serveur. Looker Studio reste rapide même sur 10 millions de lignes. Investissement : 0 FCFA tant que vous restez dans le quota gratuit.

Erreurs courantes à éviter

Mettre des cellules fusionnées dans le Google Sheets source. Looker Studio les remplit avec des valeurs vides aléatoires et casse toutes les agrégations. Une plage tabulaire propre, point.

Oublier de typer les colonnes en monnaie XOF. Les graphiques affichent « 1250000 » au lieu de « 1 250 000 F CFA ». Difficile à lire, peu professionnel. Vérifier le type de chaque colonne numérique avant de construire.

Surcharger une page avec 15 graphiques. Une page = 5 à 8 visuels maximum. Au-delà, le lecteur ne sait plus où regarder. Préférer plusieurs pages thématiques accessibles via le menu de navigation.

Utiliser un compte Gmail personnel pour un dashboard d’entreprise. Si la personne quitte la PME, le rapport devient orphelin. Toujours créer dans Google Workspace ou un compte dédié genre data@votreentreprise.sn.

Partager un lien public sans contrôle. Les données commerciales se retrouvent indexées par Google. Toujours partager nominativement par e-mail, ou via lien restreint au domaine de l’entreprise.

Connecter BigQuery sans activer le cache. Chaque interaction utilisateur déclenche une requête facturée. Activer « Cache de donnees » et fixer la fréquence de rafraîchissement à 1h pour rester gratuit.

Ne pas tester sur mobile. 70% des dirigeants africains consultent leurs dashboards sur smartphone. Toujours prévisualiser en mode mobile (icone « Apercu » puis « Mobile ») et ajuster la mise en page.

Checklist finale avant publication du dashboard

La source Google Sheets est propre : une ligne d’en-tête, aucune cellule fusionnée, aucune ligne de sous-total intermédiaire.
Tous les champs numériques monétaires ont le type « Devise XOF » et s’affichent avec séparateurs de milliers.
La page d’accueil contient 4 à 6 KPI cards en haut, alignées et de couleur cohérente.
Au moins une série temporelle mensuelle avec la comparaison période précédente activée.
Les filtres date et boutique sont en haut de chaque page, jamais cachés en bas.
Les champs calculés (panier_moyen, segment_client) sont créés dans la source, pas dans chaque graphique.
Une carte du Sénégal est présente avec villes correctement géocodées (Dakar, Thiès, Saint-Louis, Mbour, Ziguinchor).
Le rapport a été testé en mode mobile : aucun graphique ne déborde, le texte reste lisible sans zoom.
L’envoi PDF hebdomadaire est programmé et un test a été reçu sur au moins 2 boîtes différentes.
Le partage est nominatif par e-mail, jamais « Toute personne avec le lien », et un éditeur de secours est désigné.