Dashboards HTML avec Claude : plus souples qu’un outil de BI

Un dashboard HTML est une page web avec une analyse et des slides, que Claude construit à partir de vos données marketing et que vous hébergez sur Cloudflare. Modifier un graphique ou ajouter une métrique comme le CAC, la CLV ou une analyse de cohortes tient en un seul prompt, en ligne quelques secondes plus tard. Un outil classique comme Data Studio convient mieux quand beaucoup de personnes construisent elles-mêmes leurs rapports.

En tant qu’agence Google Analytics, nous construisons ce genre de dashboards avec Claude. Voici pourquoi, comment définir correctement les principales métriques, quand un outil classique reste préférable, et comment protéger les données.

Pourquoi nous construisons nos dashboards en HTML

Le plus grand gain, c’est la flexibilité. Un outil de BI vous limite à ses graphiques, à ses connecteurs et à ses champs calculés. Une page HTML peut afficher tout ce que vous savez décrire, aux couleurs de votre marque.

Ce que cela signifie en pratique :

• Modifier en quelques secondes. Une colonne en plus, une autre période ou une nouvelle métrique, c’est un prompt, pas une soirée à faire glisser des blocs dans un générateur de rapports.
• Des métriques avancées à portée de main. CAC, CLV et cohortes, c’est du calcul pour Claude, pas un module à part.
• Un hébergement bon marché. Les requêtes vers des fichiers statiques sont gratuites et illimitées chez Cloudflare ^[1].
• Tester d’abord. Une nouvelle version reçoit sa propre URL avant sa mise en ligne ^[2].

Notre circuit : Coupler.io récupère les données selon un horaire fixe, Markifact ouvre l’accès aux plateformes publicitaires, et Claude lit les deux via MCP. Claude construit la page et la publie sur Cloudflare ; une version intermédiaire est parfois partagée comme artefact Claude.

Ce qu’il vous faut encore : des accords fixes sur les définitions et quelqu’un qui vérifie. Le dashboard suit aussi votre design system, pour que rapport, site et présentations forment une seule marque. Comment cela fonctionne : lisez un design system pour Claude.

Définissez CAC, CLV et cohortes avant de les afficher

Claude calcule ce que vous demandez. Si la définition est floue, le chiffre bouge à chaque modification. Fixez donc la formule de chaque métrique, dans le prompt et de façon visible dans le dashboard.

La formule la plus simple de la CLV est la valeur moyenne d’une transaction, multipliée par le nombre moyen de transactions et par la durée de vie du client ^[4]. Shopify juge efficace un rapport CLV/CAC compris entre 3:1 et 5:1 ^[3]. Ce que coûtent les clics et les campagnes, et donc ce qui alimente votre CAC, Benjamin l’explique dans combien coûte Google Ads.

Quand Data Studio convient mieux

Data Studio, de Google, est gratuit pour ceux qui créent et consultent des rapports, et se connecte directement à plus de 1.400 sources de données ^[6]. Il s’appelait encore récemment Looker Studio. La version Pro, payante, ajoute des espaces d’équipe, et des rapports qui appartiennent à l’organisation plutôt qu’à un seul utilisateur ^[7].

Choisissez un outil classique si :

• beaucoup de personnes veulent construire elles-mêmes leurs rapports, sans quelqu’un qui gère le code ;
• vous voulez des connecteurs en direct sans flux de données propre vers le dashboard ;
• la propriété et la gestion des rapports pèsent plus lourd, dans une grande équipe, que la liberté de forme.

Choisissez le HTML si vous voulez vos propres métriques et des sources combinées, si vous avez un groupe de lecteurs fixe, comme la direction ou un client, et si vous changez souvent quelque chose.

Comptez toutefois avec la maintenance. Les nouvelles données doivent arriver selon un horaire fixe, et chaque modification doit être vérifiée par quelqu’un. C’est le vrai prix d’un dashboard HTML, pas l’hébergement.

Protégez vos données

Une page statique est lisible par toute personne qui connaît le lien. Les versions de test sur Cloudflare sont elles aussi publiques par défaut ; vous les protégez avec Cloudflare Access ^[2]. Access refuse tout le monde par défaut : seul celui qui satisfait à une règle d’accès peut entrer, et chaque requête est contrôlée sur la présence d’un jeton valide ^[8].

Trois règles toujours valables :

• Uniquement des chiffres agrégés, sans noms, adresses e-mail ni numéros de client.
• Ni clés ni mots de passe dans la page. Tout ce qui se trouve dans un fichier HTML est lisible dans le code source.
• Des comptes au nom de l’entreprise, avec la double authentification sur l’hébergement et sur le code.

Une version intermédiaire en artefact Claude n’est au départ visible que par vous ^[9]. Comment les maillons de notre stack travaillent ensemble et quels droits chacun reçoit : lisez notre stack marketing IA.

Comment en construire un

Une première version est prête plus vite que la réunion prévue pour en discuter. L’ordre à suivre :

1. Choisissez cinq à huit KPI et écrivez la formule de chacun.
2. Faites arriver les données sous forme agrégée, selon un horaire fixe.
3. Demandez la page à Claude, avec votre design system et vos définitions.
4. Pour chaque métrique, comparez un chiffre avec la source. Pourquoi GA4 et Google Ads peuvent alors différer, Cédric l’explique dans pourquoi GA4 et Google Ads n’affichent pas les mêmes chiffres.
5. Publiez d’abord en version de test ou en artefact Claude, activez Access, puis mettez en ligne.

Un dashboard ne vaut que ce que vaut la mesure qui le nourrit. Vous avez un doute ? Commencez par l’audit tracking gratuit.