Outil

Savoir

Notes de méthode : d'où vient chaque chiffre. Cette page rend le registre des sources (data contract) qui pilote tous les rapports.

Les données de démonstration couvrent jusqu'au 31 décembre 2028. Chaque requête est plafonnée à la date du jour (fuseau America/Toronto) : les séries journalières s'arrêtent à aujourd'hui et les séries mensuelles au dernier mois complet. Aucun widget ne montre de date future. Après le 31 décembre 2028, régénérer les séries simulées.

Apercu

Vue unifiee executive : revenu, efficacite media, sante de la base client et lecture investissement vs resultat.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Revenu (12 mois)	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(revenue) sur les 12 derniers mois complets (source canonique du revenu; mart_monthly_kpis exclu : artefact, niveau incompatible)
ROAS combine	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(transaction_value) / SUM(spend_amount), 90 derniers jours
Clients actifs	KPI	`acme_client_index`	SUM(customers) sur les 67 FSA
LTV moyenne	KPI	`mart_customer_ltv`	AVG(ltv)
Part en ligne	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(revenue_online) / SUM(revenue), 12 derniers mois complets
Couverture territoire (FSA)	KPI	`acme_client_index`	COUNT() FILTER (customers > 0) / COUNT()
Chiffre d'affaires et investissement media (36 mois)	Composé	`acme_sales_monthly`	revenue (aire) et media_spend_total (barres) par mois complet
Revenu par canal	Barres	`acme_channels_performance`	revenue par canal (couleurs de la table)
D'ou vient le revenu ?	Pointe de tarte	`acme_decomposition`	SUM(base, saisonnalite+meteo+tendances, media, promo, inexplique) sur 12 mois complets

Ventes

Revenus, commandes, panier moyen, mix en ligne/magasin et performance produits.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Revenu (12 mois)	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(revenue), 12 derniers mois complets
Commandes (12 mois)	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(orders), 12 derniers mois complets
Panier moyen	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(revenue)/SUM(orders), 12 derniers mois complets
Part en ligne	KPI	`acme_sales_monthly`	SUM(revenue_online)/SUM(revenue), 12 derniers mois complets
Revenu en ligne vs magasin (36 mois)	Composé	`acme_sales_monthly`	revenue_online + revenue_store empiles par mois complet
Ventes en ligne quotidiennes (90 jours)	Aire	`acme_shopify_daily`	revenue par date (sous-ensemble e-commerce), plafonne a aujourd'hui; mart_daily_sales ecarte (niveau incompatible avec acme_sales_monthly)
Meilleurs produits	Tableau	`acme_top_products`	sku, name, category, units_sold, revenue, margin_pct, inventory
Velocite et stock par SKU	Tableau	`mart_product_performance`	canonical_sku, period_30d/90d_units, velocity_per_day, days_of_stock, tier (champs non monetaires seulement)

Performance media

Investissement publicitaire, ROAS, CPA et performance par plateforme et campagne.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Investissement (90 jours)	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(spend_amount)
Revenu attribue	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(transaction_value)
ROAS	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(transaction_value)/SUM(spend_amount)
CTR	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(click_count)/SUM(impression_count)
Conversions	KPI	`mv_enriched_dwh_v3`	SUM(conversion_count)
Investissement et ROAS par jour	Composé	`mv_enriched_dwh_v3`	spend_amount (barres) et ROAS (ligne) agreges par date
Par plateforme	Barres	`mv_enriched_dwh_v3`	spend_amount et transaction_value par platform_source
Par campagne	Tableau	`mv_enriched_dwh_v3`	agregat par platform_source x ad_campaign
Investissement mensuel par canal (36 mois)	Barres	`acme_channel_spend_monthly`	spend empile par mois complet x canal

Client 360

Segments RFM, retention par cohorte, LTV et equilibre LTV/CAC par canal.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Clients	KPI	`acme_customer_segments`	SUM(customers)
LTV moyenne	KPI	`mart_customer_ltv`	AVG(ltv)
Retention moyenne	KPI	`acme_customer_segments`	moyenne ponderee de retention_rate
Meilleur ratio LTV/CAC	KPI	`acme_ltv_by_channel`	MAX(ltv_cac_ratio)
Segments RFM	Barres	`acme_customer_segments`	customers par segment (couleurs de la table)
Retention par cohorte	Carte de chaleur	`acme_cohorts`	retention[] par cohorte mensuelle (12 mois)
LTV et CAC par canal	Barres	`acme_ltv_by_channel`	ltv, cac, ltv_cac_ratio par canal
Meilleurs clients (LTV)	Tableau	`mart_customer_ltv`	email, segment, orders_count, aov, ltv, status

CRM

Pipeline d'ententes, conversion par etape et tendance de gain.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Pipeline ouvert	KPI	`acme_crm_stages`	SUM(value)
Ententes actives	KPI	`acme_crm_stages`	SUM(deals)
Taux de gain	KPI	`acme_crm_trend`	win_rate du dernier mois complet
Valeur gagnee (12 mois)	KPI	`acme_crm_trend`	SUM(won_value), 12 derniers mois complets
Pipeline par etape	Entonnoir	`acme_crm_stages`	deals et value par etape (ordre `order`)
Tendance mensuelle	Composé	`acme_crm_trend`	new_deals, won_deals (barres) et win_rate (ligne)
Principales ententes	Tableau	`acme_crm_deals`	company, value, stage, owner, probability, close_date, source

Shopify

Trafic, conversion, revenu et entonnoir d'achat de la boutique en ligne.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Sessions (90 jours)	KPI	`acme_shopify_daily`	SUM(sessions)
Commandes	KPI	`acme_shopify_daily`	SUM(orders)
Revenu	KPI	`acme_shopify_daily`	SUM(revenue)
Taux de conversion	KPI	`acme_shopify_daily`	SUM(orders)/SUM(sessions)
Panier moyen	KPI	`acme_shopify_daily`	SUM(revenue)/SUM(orders)
Abandon de panier	KPI	`acme_shopify_daily`	AVG(cart_abandon_rate)
Revenu et conversion par jour	Composé	`acme_shopify_daily`	revenue (aire) et conversion_rate (ligne), plafonne a aujourd'hui
Entonnoir d'achat	Entonnoir	`acme_shopify_funnel`	value et pct par etape
Meilleurs produits	Tableau	`acme_top_products`	sku, name, units_sold, revenue, return_rate

MMM et decomposition

Decomposition du revenu (base, saison, media, macro, promo), courbes de reponse, allocation recommandee et facteurs macro.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Contribution media	KPI	`acme_mmm_summary`	SUM(contribution)
ROI media pondere	KPI	`acme_mmm_summary`	SUM(contribution)/SUM(spend)
Part inexpliquee	KPI	`acme_decomposition`	SUM(unexplained)/SUM(total), 12 derniers mois complets
Facteurs macro significatifs	KPI	`acme_macro_factors`	COUNT(*) FILTER (significant)
Decomposition du revenu (36 mois)	Composé	`acme_decomposition`	base, saisonnalite, media, promo, inexplique empiles par mois complet
Synthese par canal	Tableau	`acme_mmm_summary`	spend, contribution, roi, saturation, marginal_roi
Allocation actuelle vs recommandee	Barres	`acme_mmm_allocation`	current vs recommended par canal
Courbes de reponse	Lignes	`acme_mmm_response_curves`	points[] (spend -> response) par canal
Facteurs macro les plus correles	Barres	`acme_macro_factors`	r des 10 facteurs a plus fort \|r\|
Distribution des correlations	Barres	`acme_macro_histogram`	count par bucket
Categories macro	Tableau	`acme_macro_categories`	count, avg_abs_r, significant, top

Territoire

Couverture geographique par FSA : ventes, penetration et potentiel.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
FSA couverts	KPI	`acme_fsa`	COUNT() FILTER (sales > 0) / COUNT()
Ventes du territoire	KPI	`acme_fsa`	SUM(sales)
Penetration moyenne	KPI	`acme_fsa`	moyenne ponderee de penetration (pop_18_plus)
Indice de potentiel moyen	KPI	`acme_fsa`	AVG(potential_index)
Carte des FSA (ventes et statut)	Nuage de points	`acme_fsa`	lng x lat, taille = sales, couleur = status
Top 10 FSA par ventes	Barres	`acme_fsa`	sales des 10 premiers FSA
Detail par FSA	Tableau	`acme_fsa`	fsa, city, population, revenu median, magasins, penetration, sales, potential_index, status

Indice clientele

Indices de potentiel par FSA : traits dominants, mix de segments et priorisation.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
FSA analyses	KPI	`acme_client_index`	COUNT(*)
Indice de potentiel moyen	KPI	`acme_client_index`	AVG(potential_index)
FSA champions	KPI	`acme_client_index`	COUNT(*) FILTER (status = 'champion')
Clients couverts	KPI	`acme_client_index`	SUM(customers)
Top 10 FSA par indice de potentiel	Barres	`acme_client_index`	potential_index des 10 premiers
Mix de segments du territoire	Pointe de tarte	`acme_client_index`	segment_mix pondere par customers
Detail par FSA	Tableau	`acme_client_index`	fsa, city, customers, sales, potential_index, status, trait dominant

B2B

Portefeuille de comptes B2B : ARR, pipeline, sante et repartition sectorielle.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Comptes	KPI	`acme_b2b_accounts`	COUNT(*)
ARR total	KPI	`acme_b2b_accounts`	SUM(arr)
Pipeline ouvert	KPI	`acme_b2b_accounts`	SUM(open_pipeline)
Sante moyenne	KPI	`acme_b2b_accounts`	AVG(health_score)
ARR et pipeline par secteur	Barres	`acme_b2b_by_sector`	arr et pipeline par secteur
Comptes B2B	Tableau	`acme_b2b_accounts`	name, sector, tier, region, arr, open_pipeline, health_score, status, owner

ABM

Comptes cibles ABM : scores, entonnoir d'engagement et canaux d'activation.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Comptes cibles	KPI	`acme_abm_targets`	COUNT(*)
Valeur potentielle	KPI	`acme_abm_targets`	SUM(deal_value)
Score ABM moyen	KPI	`acme_abm_targets`	AVG(abm_score)
Comptes en opportunite	KPI	`acme_abm_targets`	COUNT(*) FILTER (stage = 'Opportunite')
Entonnoir ABM	Entonnoir	`acme_abm_funnel`	accounts et value par etape
Canaux d'activation	Barres	`acme_abm_channels`	value par canal (couleurs de la table)
Comptes cibles	Tableau	`acme_abm_targets`	account, sector, tier, scores, stage, deal_value, next_best_action, owner

Synchronisation

Journal reel des synchronisations DWH -> Supabase et des fonctions de sync.

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Widget	Type	Table Supabase lue	Mesure
Derniere synchronisation	KPI	`sync_history`	MAX(created_at)
Statut	KPI	`sync_history`	status de l'entree la plus recente
Lignes traitees (cumul)	KPI	`sync_history`	SUM(records_processed)
Executions en erreur	KPI	`sync_logs`	COUNT(*) FILTER (status <> 'success')
Journal des synchronisations	Tableau	`sync_history`	table_name, sync_type, status, records_processed, triggered_by, created_at
Journal des fonctions	Tableau	`sync_logs`	function_name, status, started_at, rows_processed, error_message