Le problème : des granularités qui ne s'alignent pas

Jusqu'ici, notre étoile reliait les ventes, les clients et les canaux. Il manque deux sources — et elles ne sont pas à la même maille :

On ne peut pas relier directement des ventes datées au jour à un budget marketing mensuel. Il faut une colonne vertébrale temporelle commune : la table calendrier.

Créer la table calendrier DIM_DATE

Dans Power Query, une requête vide avec ce code M génère un calendrier complet sur 2024, avec l'année, le numéro de mois et le nom du mois en français :

let
    StartDate = #date(2024, 1, 1),
    EndDate = #date(2024, 12, 31),
    NumberOfDays = Duration.Days(EndDate - StartDate) + 1,
    Dates = List.Dates(StartDate, NumberOfDays, #duration(1,0,0,0)),
    TableFromList = Table.FromList(Dates, Splitter.SplitByNothing()),
    ChangedType = Table.TransformColumnTypes(TableFromList,{{"Column1", type date}}),
    RenamedColumns = Table.RenameColumns(ChangedType,{{"Column1", "Date"}}),
    InsertYear = Table.AddColumn(RenamedColumns, "Année", each Date.Year([Date])),
    InsertMonth = Table.AddColumn(InsertYear, "Mois (numéro)", each Date.Month([Date])),
    InsertMonthName = Table.AddColumn(InsertMonth, "Mois", each Date.MonthName([Date], "fr-FR"))
in InsertMonthName

Relier les quatre tables : l'étoile complète

On complète maintenant toutes les relations, toutes en 1:N, dimensions vers faits :

Les KPI qui pilotent

Grâce à ce modèle, les mesures du module 5 fonctionnent maintenant par canal, par mois, par pays. On les complète avec les indicateurs qui intéressent vraiment le pilotage marketing.

Marge après marketing et CAC (rappel)

Marge après Mkt = [Marge] - [Spend Mkt]
CAC             = DIVIDE([Spend Mkt], [Clients], 0)

ROAS — retour sur dépense publicitaire

Le ROAS (Return On Ad Spend) mesure combien d'euros de CA génère un euro dépensé en média. Il se construit directement à partir de deux mesures qu'on a déjà :

ROAS = DIVIDE([CA Réel], [Spend Mkt], 0)

Un ROAS de 3 signifie 3 € de CA pour 1 € investi. Croisé au CAC, il dit non seulement combien coûte un client, mais combien il rapporte.

Écart au budget

La table SRC_BUDGET porte un objectif de CA par canal (budget_ca). On mesure l'écart entre réalisé et budget :

Budget CA   = SUM(SRC_BUDGET[budget_ca])
Écart CA    = [CA Réel] - [Budget CA]
Écart CA %  = DIVIDE([CA Réel] - [Budget CA], [Budget CA], 0)

Le piège des valeurs manquantes

Sanity check du module 4 confirmé : certaines lignes de SRC_ORDER_ITEMS n'ont pas de traffic_source. Elles sont donc exclues des analyses par canal. Résultat concret sur TheLook : le total « par canal » (102 794 €) est inférieur au CA de toutes les commandes (262 355 €). Ce n'est pas un bug — c'est la part non attribuée à un canal.

// Rendre visible le CA sans canal
CA Sans Canal = CALCULATE([CA Réel], ISBLANK(SRC_ORDER_ITEMS[traffic_source]))

Autre option : ajouter une ligne « Non attribué » dans DIM_CANAL. L'important est de ne jamais faire disparaître silencieusement un écart : on l'explique, on le montre.

L'aboutissement : le tableau « Performance par canal »

On pose un visuel Tableau, Canal (DIM_CANAL) en lignes, et les mesures en valeurs, dans cet ordre : CA Réel, Coût, Marge, Taux de Marge, Clients, Spend Mkt, CAC. Formats : € à 2 décimales pour les montants, % pour le taux, entier pour les clients, totaux activés. Voici le résultat attendu du modèle :

Aller plus loin, maintenant que le modèle tient

Une fois cette base en place, la table calendrier et les dimensions partagées ouvrent tout un champ d'analyses, sans reconstruire quoi que ce soit :

• Évolution dans le temps — le CA ou le CAC par mois, grâce à DIM_DATE ; puis les comparaisons N vs N-1 pour lire une tendance, pas une photo.
• Segmentation — le même CA réparti par pays, par âge ou par genre des clients (colonnes de SRC_USERS), pour voir où se cache la performance.
• Budget vs réalisé — croiser SRC_BUDGET canal par canal pour transformer le tableau en outil de suivi d'objectifs, pas seulement de constat.

Chaque ajout se branche sur l'étoile existante. C'est tout l'intérêt d'un modèle propre : il grandit avec les questions, au lieu de casser à chaque nouvelle demande.