Tableau de bord commercial : piloter sa croissance

Ce que vous saurez faire

1. Construire dashboard commercial avec 10 KPI
2. Modèle DAX sous Power BI
3. Funnel conversion visible
4. Forecast à 30/60/90 jours

Étape 1 — KPI pilotage commercial

Pipeline haut:
- Leads qualifiés MQL
- Taux conv MQL → SQL
- Temps moyen qualification

Pipeline bas:
- Nb opps ouvertes par étape
- Montant pondéré du pipe
- Win rate
- Ticket moyen par segment

Exécution:
- CA signé vs objectif mois
- DSO (délai encaissement)
- Activité (appels, RDV, démos)

Étape 2 — Modèle de données

CREATE TABLE commerciaux (id INT PK, nom TEXT, objectif_mensuel NUMERIC, territoire TEXT);
CREATE TABLE comptes (id INT PK, raison_sociale TEXT, secteur TEXT, commercial_id INT FK);
CREATE TABLE opportunites (
  id INT PK, compte_id INT FK, commercial_id INT FK,
  montant NUMERIC, proba INT, etape TEXT, date_close_prev DATE, statut TEXT
);
CREATE TABLE activites (
  id INT PK, opp_id INT FK, type TEXT, date_act DATE, duree_min INT, resultat TEXT
);

Étape 3 — KPI CA signé DAX

CA Signe = CALCULATE(SUM(Opportunites[montant]), Opportunites[statut] = "gagne")

Objectif Mois = SUMX(Commerciaux, Commerciaux[objectif_mensuel]) * 
  [Nb Jours Ouvres Ecoules] / [Nb Jours Ouvres Mois]

Atteinte % = DIVIDE([CA Signe], [Objectif Mois])

Flag = SWITCH(TRUE(),
  [Atteinte %] >= 1, "objectif atteint",
  [Atteinte %] >= 0.8, "en ligne",
  "en retard"
)

Étape 4 — Pipe pondéré

Pipe Brut = CALCULATE(SUM(Opportunites[montant]),
                        Opportunites[statut] = "ouverte")

Pipe Pondere = SUMX(
  FILTER(Opportunites, Opportunites[statut] = "ouverte"),
  Opportunites[montant] * Opportunites[proba] / 100
)

Coverage = DIVIDE([Pipe Pondere], [Objectif Trim] - [CA Signe])
// coverage > 3 = sain; < 2 = risque

Étape 5 — Funnel conversion

SELECT etape,
  COUNT(*) AS nb,
  LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY rang_etape) AS prev,
  ROUND(100.0 * COUNT(*) / NULLIF(LAG(COUNT(*)) OVER (ORDER BY rang_etape), 0), 1) AS conv_pct
FROM (
  SELECT CASE etape
    WHEN 'Lead' THEN 1 WHEN 'MQL' THEN 2
    WHEN 'SQL' THEN 3 WHEN 'Demo' THEN 4
    WHEN 'Négociation' THEN 5 WHEN 'Gagné' THEN 6 END AS rang_etape,
    etape
  FROM opportunites
  WHERE date_close_prev BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31'
) t
GROUP BY etape, rang_etape
ORDER BY rang_etape;

Étape 6 — Vélocité commerciale

Vélocité = (Nb Opp Ouvertes × Win Rate × Ticket Moyen) / Cycle Vente (jours)

Exemple Q1 2026:
42 opps × 0.28 × 450k / 54 jours = 98k FCFA/jour
62 jours ouvrés: ~6 080 000 FCFA attendu

Étape 7 — Layout dashboard

Ligne 1 KPI cards:
  CA Mois | Atteinte % | Pipe Pondéré | Coverage | Win Rate 30j

Ligne 2:
  Funnel par étape (barres empilées)
  Top 10 comptes ouverts (table)

Ligne 3:
  CA par commercial vs objectif
  Évolution CA 12 derniers mois

Ligne 4:
  Table opportunités (filtrable commercial/secteur/étape)

Étape 8 — Forecast 30j

Forecast 30j =
  VAR FenetreDebut = TODAY()
  VAR FenetreFin = TODAY() + 30
  RETURN SUMX(
    FILTER(Opportunites,
      Opportunites[statut] = "ouverte" &&
      Opportunites[date_close_prev] >= FenetreDebut &&
      Opportunites[date_close_prev] <= FenetreFin),
    Opportunites[montant] * Opportunites[proba] / 100)

Étape 9 — Alertes auto

python pilotage_alerte.py
# Si CA_signe < 0.5 * objectif à mi-mois:
# slack.send("#commercial", f"Alerte: {ca_signe} < 50% objectif")

Étape 10 — Ritualisation

Lundi 9h commercial (30 min):
  - KPIs vendredi
  - Top 3 deals à pousser
  - Top 3 risques à résoudre

Vendredi 17h directeur (45 min):
  - Atteinte mois
  - Coverage mois suivant
  - Actions correctives

Checklist

✓ Modèle star schema
✓ 10 KPI prioritaires
✓ Funnel visible
✓ Forecast 30j automatique
✓ Alertes Slack à mi-mois
✓ Ritualisation hebdo
✓ Drill-down commercial/compte