Expliquez Tout Changement de KPIAnalyse Plus Rapide, Stratégie Plus Intelligente
✨Algorithme WaterfallBridge + assistance IA — une phrase pour obtenir des insights.
Décomposez les KPI de valeur, % et taux — chiffre d'affaires, marge %, conversion, rétention, rendement — par produit, région, canal, segment, campagne ou toute dimension, et révélez la cause profonde derrière chaque mouvement, en finance, ventes, marketing, opérations et plus. Pourquoi WaterfallBridge ? →
Du tableur à la réponse en 3 étapes
Sans installation, sans configuration, sans jargon. Apportez votre fichier, posez votre question en une phrase et lisez le résumé exécutif. L'IA prépare les données pour vous.
Apportez vos données
Importez un fichier Excel ou CSV, connectez une feuille Google ou essayez l'exemple intégré — aucun formatage requis.
Posez votre question en une phrase
Écrivez ce que vous voulez comprendre, p. ex. « Pourquoi la marge brute a-t-elle baissé le trimestre dernier ? ». L'IA fait le reste.
Obtenez le rapport
Découvrez le graphique en cascade, les principaux facteurs et un résumé en langage clair — prêt à partager ou exporter.
⚡ Instantané · 🌐 N'importe quel navigateur · 🔒 Vos données ne sont jamais stockées · Sans carte bancaire
Choisissez votre mode d'utilisation
La plupart commencent gratuitement avec Lite. Passez à l'espace de travail complet ou à l'app de bureau dès que vous avez besoin de plus de puissance —— votre compte fonctionne sur les trois.
✨ IA · Sans installation
Lite Plan Online
Décrivez simplement ce que vous voulez en une phrase —— l'Assistant IA prépare les données et rédige le résumé exécutif.
- Le moyen le plus rapide d'obtenir une réponse
- Fonctionne sur tout navigateur —— ordinateur ou mobile
- Gratuit pour commencer, sans carte bancaire
- Vos données ne sont jamais stockées
✨ IA · Sans installation · Espace de travail en ligne
App complète Plan Online
L'espace de travail tableur complet dans votre navigateur —— grille modifiable, graphiques et le Panneau d'Analyse complet.
- Le même Assistant IA que Lite, intégré
- Tout Lite, plus la feuille modifiable et les graphiques
- Multi-plateforme : Windows, Mac, mobile
- Gratuit pour commencer, sans carte bancaire
- Vos données ne sont jamais stockées
Windows · Excel
App de bureau Plan Complete
Une application Windows autonome qui pilote Microsoft Excel. Idéale pour les très gros fichiers et le traitement 100% local.
- Traitement local rapide pour les grands ensembles de données
- 🔒 100% local —— les données ne quittent jamais votre appareil
- Nécessite Windows + Microsoft Excel
Besoin de l'application de bureau ? Contactez-nous.
Ce qui rend WaterfallBridge différent
Une seule philosophie — identifier avec précision les vrais leviers derrière chaque variation de KPI — incarnée par six percées concrètes que les outils d'IA génériques et les workflows traditionnels d'analyse d'écarts/waterfall ne peuvent tout simplement pas égaler. Tout est intégré par défaut. Sans script, sans acrobaties dans le tableur, sans suppositions de boîte noire.
Refusez les décisions en boîte noire — Un moteur en boîte blanche 100% transparent
Demandez à une IA générique « pourquoi le bénéfice a-t-il baissé de 7 % ? » et vous obtenez un récit probabiliste à l'apparence plausible — impossible à auditer, impossible à rapprocher des chiffres sources. WaterfallBridge est un moteur en boîte blanche 100% transparent : chaque point de base de la variation est décomposé par des mathématiques déterministes en forme fermée en drivers nommés qui se totalisent exactement. En audit financier et en attribution commerciale centrale, « à peu près juste » revient à se tromper.
Au-delà des Valeurs Absolues — Aussi les Pourcentages et les Taux
Tous les outils de waterfall traditionnels ne savent décomposer que des montants absolus — chiffre d'affaires, coût, profit. WaterfallBridge traite les KPI en pourcentage et en taux avec le même flux en un clic : marge brute %, taux de conversion, rétention, sinistralité, SLA, rendement, et bien plus.
Des Facteurs qui Tombent Juste — Exactement
Lorsque les analystes décomposent manuellement une variation en pourcentage (par exemple marge %, taux de conversion), la somme des contributions des facteurs ne retombe presque jamais sur le chiffre global — laissant un « écart inexpliqué » que les managers doivent justifier à la louche. WaterfallBridge utilise un algorithme mathématiquement réconcilié : la contribution de chaque facteur s'additionne précisément à la variation totale, sans résidu à camoufler.
Forer N'importe Quelle Variation % Jusqu'au SKU
La décomposition manuelle s'arrête typiquement à un seul niveau — vous voyez que le coût unitaire a fait reculer la marge %, mais pas quel produit, canal ou client en est à l'origine. WaterfallBridge sait forer n'importe quel facteur d'un bridge en pourcentage ou en taux jusqu'à n'importe quelle granularité plus fine, en attribuant automatiquement la contribution à chaque SKU.
| Produit / SKU | Prix (pt) | Coût (pt) | Qté (pt) |
|---|---|---|---|
| SkyView X1 | +1.4 | -1.1 | -1.4 |
| SkyView Lite | +1.4 | -1.1 | -0.5 |
| Gaming Beast | +0.8 | -0.6 | -0.1 |
| UltraSound Pro | +0.7 | -1.2 | +0.1 |
| Total Général | +8.4 | -7.5 | -2.9 |
Décomposition Automatique de la Formule — Tout KPI, Toute Dimension
Tapez simplement la formule du KPI (par exemple Revenus / Visites, Sinistres / Primes, GMV / Commandes)
et WaterfallBridge l'analyse et la décompose automatiquement. Changez de dimension — produit, région, canal,
client, campagne — en un seul clic. Fonctionne pour toute industrie, tout KPI.
Ce qui prenait des heures à un analyste — voire, pour les KPI complexes à plusieurs dimensions, plusieurs jours —
par scénario devient un pivot instantané.
- 1Repivoter les données source pour la nouvelle dimension~30 min
- 2Dériver à la main la formule d'écart pour le nouveau KPI~45 min
- 3Construire la table de contribution ligne par ligne~60 min
- 4Réconcilier avec le total — pourchasser le résidu~30 min
- 5Redessiner le graphique bridge à la main~20 min
- 1Tapez la formule du KPI (par ex.
LTV = ARPU × Marge brute % / Taux de churn)~30 s - 2Choisissez les périodes de référence et de comparaison~10 s
- 3Choisissez une dimension — Produit, Région, Canal, Client…~5 s
- 4Bridge réconcilié + table de contribution par élément s'affichent automatiquementinstantané
- 5Changez de dimension pour re-découper l'analyse — en un clicinstantané
Pas Seulement de l'Analyse — Un Tableur en Ligne Gratuit Avec une Boucle de Planification Intégrée
La plupart des outils n'analysent les données qu'après leur finalisation ailleurs. WaterfallBridge est un tableur en ligne gratuit et entièrement fonctionnel et un moteur d'analyse des drivers réunis en un seul endroit — fonctionne sur toutes les plateformes, sans installation. Importez vos données (elles restent dans votre navigateur), éditez les hypothèses en direct et voyez instantanément quels drivers font bouger le résultat — puis réinjectez cette information directement dans le plan. La boucle fermée idéale pour les équipes de budgétisation, prévision & planification : changez un chiffre, trouvez l'écart, corrigez le plan — en quelques secondes, pas en plusieurs jours.
Just Say It in One Sentence — AI Runs the Analysis
Vous n'êtes pas analyste ? Pas le temps d'apprendre le flux ? Décrivez votre question en langage naturel et l'AI Assistant prépare les données, lance le Bridge et fournit les principaux drivers et insights.
- "Ask AI" panel (web app): no download needed — it runs in your browser. You provide your own AI provider API key — any compatible provider works (e.g. OpenAI, Anthropic, DeepSeek). The key stays in your browser and you are billed directly by the provider for usage.
- Claude Code / Cursor / Codex (via MCP): you use your own existing subscription or plan for that coding assistant. WaterfallBridge simply connects as an MCP server.
- 1 · PrepareReshapes your file into Bridge format
- 2 · RunBuilds the Bridge with the WaterfallBridge engine
- 3 · ReadPulls the chart & contribution table
- 4 · ExplainWrites the drivers & insights in plain words
Requis uniquement pour Claude Code / Cursor / Codex (la voie MCP). Le panneau « Ask AI » ne nécessite aucun téléchargement : ouvrez-le dans votre navigateur et ajoutez votre clé API. Gratuit, Windows uniquement pour l'instant.
1 · The “Ask AI” panel in the web app
Open WaterfallBridge in your browser and click Ask AI. Chat in plain language and let it prepare data, run the analysis, and summarize the results — no download or install at all.
- No install — runs entirely in your browser, on any OS
- Just add your own AI provider API key — any compatible provider, e.g. OpenAI / Anthropic / DeepSeek (stays in your browser; you pay the provider for usage)
- Great for users who just want answers
2 · From Claude Code / Cursor / Codex
WaterfallBridge plugs in as an MCP server. Ask your assistant to analyze a file and it will operate WaterfallBridge for you.
Uses your own existing subscription/plan for that coding assistant.
Cas d'Usage
Comment se porte la rentabilité de ces derniers trimestres ?
Les ventes ont augmenté de 10%, mais la marge bénéficiaire a baissé de 7pt globalement.
Ce n'est pas très bon. Pourriez-vous me fournir une analyse détaillée et un rapport de la baisse de 7pt de marge bénéficiaire ? J'aimerais savoir quels produits spécifiques et quelles causes ont provoqué cette baisse. Il serait préférable de faire une analyse complète par région, type de produit, canal de distribution, équipe ou autres dimensions, et de comparer avec différentes périodes comme l'année dernière, l'avant-dernière année, ou notre budget. Cela nous permettra de détecter rapidement les problèmes et de les résoudre immédiatement.
Si c'était une analyse de revenus, ce serait simple, mais décomposer la baisse de 7pt de marge bénéficiaire jusqu'aux 1000 SKU spécifiques et savoir lesquels des facteurs comme le prix, taux de remise, coûts, etc. ont contribué combien à la baisse totale en points de pourcentage, ce n'est pas facile. Si on ajoute les analyses par région, type de produit, canal de distribution, et les comparaisons avec l'année dernière, le budget et autres versions de données différentes, c'est encore plus complexe et quasi impossible...
Rencontrez-vous fréquemment ce type de demandes au travail ? Est-ce que vous passez une journée entière, ou plusieurs jours voire plus (pour des analyses multi-dimensionnelles) pour obtenir une conclusion d'analyse ? Cette analyse contient-elle une grande quantité d'estimations manuelles, et à la fin, la somme de tous les facteurs d'influence pour la baisse de marge bénéficiaire n'est-elle pas exactement 7pt, vous obligeant à ajuster manuellement, avec toujours ce doute sur l'exactitude à 100% du processus de calcul ?
Utilisez WaterfallBridge, complétez ce type d'analyse en quelques minutes, obtenez des résultats d'analyse précis grâce aux algorithmes, et décomposez les changements de revenus, marges bénéficiaires etc. selon les facteurs d'influence, dimensions et comparaisons de scénarios que vous souhaitez. Identifiez précisément la source des problèmes, agissez rapidement et améliorez la compétitivité de votre entreprise.
En même temps, WaterfallBridge peut également calculer la contribution au niveau de détail le plus fin au sein de chaque facteur — par exemple au niveau SKU — afin que les utilisateurs puissent identifier non seulement quel facteur de haut niveau a modifié le résultat, mais aussi quels éléments sous-jacents ont contribué à ce changement.
Qui Peut Utiliser WaterfallBridge ?
WaterfallBridge n'est pas réservé aux équipes financières. Toute équipe ayant besoin d'expliquer pourquoi un KPI a évolué — notamment les métriques de pourcentage et de taux — peut l'utiliser. De la marge %, au taux de conversion, à la rétention et au rendement, jusqu'au taux d'acceptation d'offre, au SLA et au taux de réussite, WaterfallBridge aide à décomposer l'évolution selon les produits, clients, canaux, régions, cohortes et autres dimensions, avec une pleine traçabilité.
Il est particulièrement utile lorsque vous avez besoin de :
- Expliquer les évolutions de métriques en valeur absolue comme le chiffre d'affaires, le bénéfice, le coût, les dépenses ou le volume
- Décomposer les évolutions de métriques en pourcentage ou en taux comme la marge %, le taux de conversion, le CTR, le rendement, le taux de remise ou le taux de résiliation
- Identifier la contribution de dimensions détaillées comme les SKU, produits, clients, canaux, régions, fournisseurs, campagnes ou sites
- Produire des résultats qui s'équilibrent exactement et peuvent être vérifiés étape par étape
| Secteur / Domaine | Rôles Typiques | Questions d'Analyse Courantes | Facteurs Clés que WaterfallBridge Décompose | Valeur Unique |
|---|---|---|---|---|
| Finance / FP&A | FP&A Manager, Finance Analyst, CFO Office | Pourquoi Revenue / Profit / Margin % ont-ils évolué vs budget ou année précédente ? | Price, Volume, Mix, Cost, FX, Structure | Bridges en valeur et en métriques de taux (ex. Margin %) avec pleine traçabilité |
| Banque / Institutions Financières | FP&A, Trésorerie, ALM, Finance Manager, Bank Performance Analyst | Pourquoi le NIM ou le NII ont-ils évolué ? Quel produit, type de dépôt ou agence en est la cause ? | Rate, Volume, Mix, Structure du Bilan, Produit, Échéance, Devise, Agence | Décompose NIM / NII en facteurs taux, volume, mix et structure — traçable pour les reportings de direction et les revues du conseil |
| Assurance | Finance Analyst, Analyste Souscription, Analyste Actuariel, CFO Office | Pourquoi le combined ratio, le loss ratio ou la marge de souscription ont-ils évolué ? Quel produit ou région en est la cause ? | Taux de Sinistralité, Taux de Frais, Volume de Primes, Product Mix, Région, Canal, Fréquence de Sinistres | Décompose les métriques de ratio comme le loss ratio et le combined ratio par produit, région et composition structurelle |
| Marketing / Publicité | Performance Marketing Analyst, Growth Analyst, Marketing Ops | Pourquoi CTR, CVR, ROAS ou CAC ont-ils changé ? Quelle campagne ou keyword en est la cause ? | Traffic, Channel Mix, Device Mix, Geography, Campaign, Keyword, Offer | Explique les évolutions des métriques de taux et permet le drill-down au niveau publicitaire |
| E-commerce / Distribution | E-commerce Analyst, Category Manager, Commercial Analyst | Pourquoi les ventes, la marge brute %, le taux de remise ou la conversion ont-ils évolué ? Quel SKU/canal a contribué ? | Price, Units, Discount, Product Mix, Channel Mix, Freight, Cost | Décompose les résultats jusqu'au SKU / catégorie / canal / région ; gère les analyses multidimensionnelles |
| Achats / Supply Chain | Procurement Analyst, Supply Chain Analyst, Sourcing Manager | Pourquoi les dépenses d'achat ou le coût unitaire ont-ils augmenté ? Quel fournisseur/catégorie en est responsable ? | Unit Price, Volume, Supplier Mix, Category Mix, FX, Logistics | Explique le taux de coût et les évolutions de la structure d'achats — pas seulement le total des dépenses |
| Industrie / Opérations | Operations Analyst, Plant Controller, Manufacturing Finance | Pourquoi le coût unitaire, le rendement, le taux de rebut ou la marge brute ont-ils évolué ? | Volume, Yield, Scrap, Labor, Overhead, Material Cost, Product Mix | Supérieur pour décomposer les métriques de taux comme yield %, scrap %, margin % |
| SaaS / Abonnements | RevOps, BizOps, Growth Ops, Customer Success Ops | Pourquoi trial-to-paid, rétention, churn, ARPU ou NRR ont-ils changé ? | Customer Mix, Plan Mix, Price, Volume, Cohort, Region, Channel | Explique l'origine des évolutions des KPIs d'abonnement et de conversion avec une attribution structurelle |
| Ventes / Opérations Commerciales | Sales Ops, Business Analyst, Commercial Excellence | Pourquoi le taux de closing, le prix moyen, la marge client ou la performance régionale ont-ils évolué ? | Price, Volume, Customer Mix, Product Mix, Region, Sales Team | Drill du total des ventes jusqu'à la contribution par client / produit / région |
| Produit / Analyse de Données | Product Analyst, BI Analyst, Data Analyst | Pourquoi l'engagement, l'activation, la conversion ou la rétention ont-ils changé ? | User Mix, Channel Mix, Version Mix, Region, Device, Feature Adoption | Réponses plus interprétables au « pourquoi le KPI a bougé » qu'un simple dashboard |
| Service Client / Support | Service Ops, Support Analyst, Call Center Analyst | Pourquoi le SLA, le taux de résolution, le taux de réclamation ou l'efficacité des tickets ont-ils évolué ? | Ticket Mix, Channel Mix, Team Mix, Region, Product Type | Sépare les facteurs structurels des facteurs d'exécution dans les métriques de service |
| Santé / Éducation / Secteur Public | Operations Analyst, Planning Analyst, Program Manager | Pourquoi les indicateurs opérationnels ou de performance ont-ils évolué ? | Volume, Mix, Resource Allocation, Region, Service Type | Applicable à tout scénario nécessitant d'expliquer clairement des évolutions complexes de KPIs |
| Recrutement / Acquisition de Talents | Recruiter, Talent Acquisition Analyst, HR Operations, Hiring Manager | Pourquoi le taux de passage en entretien, d'acceptation d'offre ou de conversion au recrutement a-t-il évolué ? Quel rôle, canal ou région en est la cause ? | Volume de Candidats, Source Mix, Role Mix, Région, Recruiter, Phase d'Entretien, Package d'Offre | Explique les évolutions des taux du funnel de recrutement avec drill-down par rôle, source, recruiter et région |
| Éducation / Formation | Education Operations, Academic Analyst, Program Manager, Learning Ops | Pourquoi le taux de complétion, de présence, de réussite ou de satisfaction des cours a-t-il évolué ? Quel cours, cohorte ou campus en est la cause ? | Student Mix, Course Mix, Cohorte, Enseignant, Campus, Mode d'Apprentissage, Présence, Résultats d'Évaluation | Décompose les évolutions des KPIs éducatifs par cohorte, cours, enseignant et campus |
| Gaming / Applications Mobiles | Game Analyst, Live Ops, Growth Manager, Monetization Analyst | Pourquoi la rétention J1/J7, la conversion des payeurs, l'ARPPU ou le taux d'engagement ont-ils évolué ? Quelle version, quel pays ou canal d'acquisition en est la cause ? | User Mix, Version Mix, Channel Mix, Pays, Appareil, Cohorte, Content / Event Mix | Bridge des évolutions de KPIs de jeux et d'apps avec contribution explicable par version, cohorte et canal |
| Centre d'Appels / Centre de Contact | Call Center Manager, WFM Analyst, Service Ops Analyst | Pourquoi le taux d'abandon, le niveau de service, le temps de traitement ou la résolution au premier contact ont-ils évolué ? Quelle file, quel quart ou quelle équipe en est la cause ? | Volume d'Appels, Queue Mix, Team Mix, Quart, Langue, Région, Type de Demande, Effectifs | Sépare les effets structurels de mix des facteurs d'exécution dans les KPIs de service |
| DTC / Petite Entreprise / Creator Commerce | Propriétaire de Boutique Shopify, Creator Manager, Growth Operator, E-commerce Lead | Pourquoi le taux de conversion de la boutique, le taux de retour, l'AOV ou la marge produit ont-ils évolué ? Quel produit, campagne ou source de trafic en est la cause ? | Traffic Mix, Product Mix, Prix, Remise, Canal, Creator / Campagne, Géographie | Rend l'analyse bridge avancée accessible aux petites équipes, pas seulement aux analystes d'entreprise |
| Rôle | Ce Qui les Intéresse | Valeur Apportée par WaterfallBridge |
|---|---|---|
| FP&A / Finance Analyst | Budget vs Réel, Prévision vs Réel, explication des écarts YoY | Génère des bridges parfaitement équilibrés et prend en charge les métriques complexes comme Margin % |
| DAF / Directeur Financier | Reporting de direction, attribution des résultats, transparence des drivers clés | Chemin clair, vérifiable et auditable pour expliquer les évolutions de performance |
| FP&A Bancaire / ALM / Trésorerie | NIM, NII, rendement des prêts, coût des dépôts, risque de repricing, structure de financement | Décompose les évolutions de marge en facteurs taux, volume, mix et structure du bilan avec pleine traçabilité |
| Finance Assurance / Analyste Souscription | Loss ratio, combined ratio, marge de souscription, mix de primes | Explique les évolutions du combined ratio par produit, région, canal et drivers structurels |
| Marketing Analyst | CTR, CVR, ROAS, performance des campagnes | Analyse de contribution du total jusqu'au niveau campagne / keyword / canal |
| E-commerce Analyst | Rentabilité par SKU, remise, canal et catégorie | Drill de la marge brute totale jusqu'au SKU / Catégorie / Magasin / Canal |
| Procurement Analyst | Écart de dépenses, impact fournisseurs, évolutions de coût unitaire | Explique les drivers de coût — pas seulement afficher le rapport |
| Supply Chain Analyst | Coût, logistique, changement de fournisseur, évolutions structurelles | Analyse comment les changements structurels affectent le coût total et l'efficacité |
| Operations Analyst | Efficacité, niveaux de service, capacité, évolutions de rendement | Décompose les évolutions des résultats opérationnels en drivers actionnables |
| Sales Ops / Commercial Analyst | Drivers région, client, produit et prix | Identifie quels clients / régions / produits tirent vraiment les résultats |
| BI / Data Analyst | Le « pourquoi » derrière les métriques du dashboard | Fournit une explication structurée des variations de KPIs, au-delà du simple monitoring |
| Pricing Analyst | Impact des hausses de prix, remises et évolutions de mix sur le bénéfice | Isole clairement les effets prix, mix, remise et coût |
| Growth Analyst | Pourquoi la conversion, l'activation, la rétention ou la performance du funnel ont-ils évolué ? | Décompose les évolutions de KPI en drivers structurels par canal, cohorte, appareil, géographie et version |
| RevOps / BizOps | Qu'est-ce qui a causé les évolutions de la conversion pipeline, l'ARPU, la rétention ou l'expansion ? | Fournit un bridge réconcilié du KPI global jusqu'à la contribution par client / plan / région / canal |
| Talent Acquisition Analyst | Taux de passage en entretien, acceptation d'offre, efficacité des sources, qualité du funnel de recrutement | Explique les évolutions des taux du funnel de recrutement par rôle, source, recruiter, région et phase |
| Propriétaire / Opérateur de Petite Entreprise | Conversion de boutique, AOV, taux de retour, rentabilité des produits | Rend la décomposition avancée des KPIs accessible sans construire un modèle BI complet |
| Scénario d'Analyse | Métriques Courantes | Exemple d'Application |
|---|---|---|
| Budget vs Réel | Revenue, Profit, Margin %, Cost | Expliquer l'écart entre les résultats réels et le budget |
| Prévision vs Réel | Sales, GM %, Opex, Conversion Rate | Identifier où et pourquoi la prévision a dévié |
| Variation YoY / MoM / WoW | Revenue, Units, Spend, KPI rates | Comparer les drivers de changement entre périodes |
| Analyse Prix–Volume–Mix | Revenue, Gross Profit, Margin % | Décomposer l'impact du prix, du volume et du mix sur les résultats |
| Analyse des Drivers de Margin % | GM %, CM %, EBITDA % | Expliquer les évolutions des métriques en pourcentage — pas seulement le montant |
| Analyse de Contribution | SKU, Customer, Region, Channel, Campaign | Identifier ce qui tire les résultats vers le haut ou vers le bas |
| Bridge Canal / Région | Sales, Conversion, Spend, Profitability | Comparer les évolutions de performance entre canaux et régions |
| Analyse Produit / SKU | Margin, Discount, Units, Mix | Comprendre comment les évolutions du mix produit affectent les KPIs globaux |
| Analyse Fournisseur / Achats | Unit Cost, Spend, Landed Cost | Analyser l'impact du fournisseur et de la structure d'achats sur les coûts |
| Analyse de KPI Opérationnel | Yield, Scrap, SLA, Resolution Rate | Expliquer les évolutions de l'efficacité opérationnelle ou des métriques de service |
| Décomposition de KPI Marketing | CTR, CVR, CPC, ROAS | Expliquer les évolutions de la performance publicitaire et de la qualité du trafic |
| Bridge de KPI SaaS | Retention, Churn, ARPU, Trial-to-Paid | Analyser les évolutions de l'abonnement et de la structure clients |
| Analyse de Variance NIM / NII | NIM, NII, Rendement des Prêts, Coût des Dépôts, Spread | Isoler l'impact du taux, du volume, du mix et de la restructuration du bilan sur la marge nette d'intérêts |
| Analyse du Loss Ratio / Combined Ratio | Loss Ratio, Expense Ratio, Combined Ratio, Marge de Souscription | Décomposer les évolutions du résultat de souscription par produit, région ou canal |
| Analyse du Funnel de Recrutement | Screening Rate, Interview Pass Rate, Offer Acceptance Rate, Time-to-Hire | Expliquer pourquoi la conversion au recrutement a évolué par rôle, source, recruiter et région |
| Bridge Rétention / Churn | Retention Rate, Churn Rate, Renewal Rate, Expansion Rate | Identifier si le mix clients, le mix produit, le prix ou la qualité des cohortes a causé les évolutions des KPIs d'abonnement |
| Décomposition du Taux de Conversion | CVR, Checkout Rate, Trial-to-Paid, Activation Rate | Expliquer pourquoi le taux de conversion global a évolué par appareil, canal, région ou landing page |
| Bridge de KPI Service Client | SLA, Resolution Rate, Abandonment Rate, Complaint Rate | Séparer les évolutions de volume / mix des problèmes d'exécution dans les opérations de support |
| Analyse de KPI App / Gaming | D1 Retention, D7 Retention, Payer Conversion, ARPPU | Expliquer l'évolution des KPIs par version d'app, cohorte, événement, pays ou source d'acquisition |
| Bridge de Performance Boutique / DTC | Store Conversion, AOV, Refund Rate, Product Margin % | Expliquer ce qui a changé pour un petit commerce en ligne par produit, campagne et source de trafic |
- Revenue (Chiffre d'affaires)
- Profit (Bénéfice)
- Cost (Coût)
- Spend (Dépenses)
- Units / Volume (Volume)
- Headcount (Effectifs)
- Inventory (Stock)
- Margin % / GM % / CM %
- Taux de Conversion
- Taux de Clics (CTR)
- Taux d'Engagement
- Taux de Remise
- Yield % / Taux de Rebut
- Taux de Rétention / Taux de Résiliation
- Net Interest Margin (NIM)
- Loss Ratio / Combined Ratio
- SKU / Produit / Catégorie / Marque
- Client / Compte
- Canal / Magasin
- Campagne / Keyword
- Pays / Région / Site
- Fournisseur / Prestataire
- Usine / Site de Production / Équipe
- Produit / Échéance / Devise (Banque)
- Agence / Ligne de Métier (Banque)
Chaque étape de la décomposition est visible et traçable — aucune boîte noire.
La somme de toutes les contributions correspond toujours à la variation totale du KPI — sans ajustements manuels.
Pas seulement un graphique — une logique complète de Bridge pour l'analyse des drivers et des contributions.
Particulièrement puissant pour Margin %, Taux de Conversion, CTR, Yield % et autres KPIs basés sur des ratios.
Analyse la contribution des SKUs individuels, clients, canaux, régions, fournisseurs et campagnes.
Pratique pour les équipes qui ont besoin de réponses rapides, d'outputs prêts pour la direction et d'un flux de travail familier.
Pas seulement de l'analyse. Un tableur en ligne gratuit et complet : importez vos données (elles restent dans votre navigateur), éditez en direct et analysez les drivers instantanément — idéal pour la budgétisation, la prévision & la planification.
Guide
- ✓ Aucune installation requise
- ✓ Pas besoin de Microsoft Excel ou Office
- ✓ Fonctionne dans tout navigateur moderne
- ✓ Multiplateforme : Windows, Mac, Linux, mobile
- ✓ Importez un fichier Excel ou CSV et analysez instantanément
- ✓ Traitement hors ligne, pas d'internet nécessaire
- ✓ Nécessite Windows + Excel 2016 ou supérieur
- ✓ Microsoft 365 recommandé
- ✓ Plus rapide pour les grands ensembles de données
- ✓ 100% local — les données ne quittent jamais votre appareil
Les instructions ci-dessous utilisent la version Desktop (Utiliser avec Excel) comme exemple. La version Web (Utiliser en ligne) suit le même processus d'analyse — il suffit d'importer votre fichier dans le navigateur pour commencer.
Les instructions suivantes utilisent un jeu de données virtuelles de "supermarché simulé" pour démontrer comment utiliser l'outil WaterfallBridge pour générer automatiquement une analyse Bridge et obtenir les facteurs de motivation clés.
📋 Avant de commencer, assurez-vous que vos données sont au bon format. Lire le Guide de Préparation des Données →
Afficher le guide manuel pas à pas
Le panneau initial affiche deux boutons "Nouveau fichier Bridge" et "Ouvrir fichier Bridge existant"
1.1 Cliquer sur le bouton "Nouveau fichier Bridge" - génère un nouveau fichier Excel contenant une nouvelle feuille de calcul "Data". Veuillez saisir les données correspondantes dans la feuille "Data" et l'utiliser comme base pour les analyses ultérieures.
1.2 Cliquer sur le bouton "Ouvrir fichier Bridge existant" - sélectionne un fichier Excel utilisé précédemment. Ce fichier doit contenir les données correspondantes et avoir les Types de données configurés.
Dans la feuille Data, à partir de la colonne B, saisissez les types de données à la première ligne, les noms de champs à la deuxième ligne, et les données à partir de la troisième ligne. La colonne A contient les descriptions d'identification générées automatiquement pour la saisie de données des lignes 1 à 3, la colonne A elle-même n'affecte pas les données et l'analyse.
Dans le menu déroulant généré à la première ligne de la feuille "Data", à partir de la colonne B, sélectionnez le type des données. Le type est déterminé selon la signification que les données doivent représenter. Le programme effectuera l'analyse automatique en fonction du type de données.
Les types de données se divisent en 5 catégories : Dimension, Key, SumY, SumN, Result. Chaque champ doit être défini avec un type de données, vous pouvez utiliser le menu déroulant pour sélectionner le type de données.
En prenant maintenant l'exemple des données de notre supermarché simulé, expliquons la signification de chaque type de données, les définitions de chaque type sont les suivantes :
Par exemple : Si vous sélectionnez "Nom du Produit" comme Key, le programme calculera l'impact des changements de chaque variable dans cette dimension "Nom du Produit" sur le résultat final (Result).
Par exemple : Les Quantités de différents produits de chaque ligne peuvent être additionnées, la somme signifiant le nombre total de marchandises. Donc le Type de Quantité peut être défini comme SumY.
SumY peut contenir des valeurs numériques directement saisies, ou utiliser des formules pour calculer des valeurs à travers d'autres champs. Mais les formules ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules
Par exemple : Les Prix de différents produits ne sont pas identiques, si on veut calculer le Prix moyen de tous les produits, on ne peut pas directement additionner le Prix du produit A et le Prix du produit B pour obtenir le Prix global. Donc le Type de Prix peut être défini comme SumN.
SumN peut contenir des valeurs numériques directement saisies, ou utiliser des formules pour calculer des valeurs à travers d'autres champs. Mais les formules ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules
Par exemple : Si le contenu du champ Result est sales, alors la cellule doit contenir = Prix * Quantité. Ou si c'est margin%, alors la cellule doit contenir =profit / revenue.
La formule dans Result est une information importante que le programme utilise pour associer variables et résultat, et pour la logique d'analyse. Assurez-vous que chaque cellule Result de chaque ligne contient une formule capable de calculer le Result, la formule doit être concise et claire. Result analysera l'impact de chaque variable de la formule sur Result, les variables non présentes dans la formule ne sont pas dans le périmètre d'analyse. La formule Result doit contenir au moins un champ dont le Type de Données est SumY, permettant ainsi l'analyse agrégée de données de différentes lignes.
Les formules Result ne peuvent utiliser que les symboles d'opérations arithmétiques addition, soustraction, multiplication, division et parenthèses d'Excel, soit : addition +, soustraction -, multiplication *, division /, parenthèse gauche "(", parenthèse droite ")". Conseils d'utilisation des formules
À la deuxième ligne de la feuille "Data", à partir de la colonne B vers la droite, saisissez les noms de champs. La signification des données représentées par les noms de champs doit correspondre aux types de données de la première ligne. Les noms de champs ne peuvent pas être dupliqués.
Dans la feuille "Bridge Data", à partir de la colonne B, troisième ligne et en descendant, saisissez les données spécifiques.
Après avoir cliqué sur "New Bridge File" ou "Select Bridge File" pour ouvrir le fichier, les boutons bleus New Bridge et Refresh Bridge apparaîtront sur le panneau.
3.1 Bouton New Bridge - génère de nouveaux menus déroulants et feuilles Bridge ainsi que d'autres cadres d'analyse basés sur les données de la feuille Data, pour analyser ensuite les données. (Note : les feuilles de calcul associées comme la feuille Bridge et les données correspondantes dans le classeur original seront supprimées.) Si les données de la feuille Data ont des changements, il faut d'abord appuyer sur le bouton "New Bridge" pour générer un nouveau cadre d'analyse, puis : 1. Sélectionner les nouveaux menus déroulants Baseline et Comparison ; 2. Appuyer sur le bouton "Refresh Bridge" pour régénérer les graphiques Bridge et analyses Contribution nécessaires.
3.2 Bouton Refresh Bridge - après avoir sélectionné les options dans les menus déroulants Baseline et Comparison selon les besoins d'analyse, appuyez sur le bouton "Refresh Bridge" pour générer les graphiques Bridge et analyses Contribution nécessaires. En cas de données manquantes ou de feuilles de calcul, une invite apparaîtra, il est recommandé de cliquer sur New Bridge pour régénérer un nouveau Bridge.
Les menus déroulants seront divisés en deux zones : Baseline et Comparison
Les champs dans les menus déroulants Baseline et Comparison contiennent exactement les mêmes options. Les utilisateurs peuvent filtrer selon leurs besoins dans les menus déroulants quelles options servent de données Baseline et quelles options servent de données Comparison, les utilisant comme données de comparaison et d'analyse des deux extrémités du Bridge. Note : Initialement par défaut, les champs des menus déroulants Baseline et Comparison sont tous sélectionnés, donc Baseline et Comparison obtiennent exactement le même jeu de données, donnant un Bridge sans différence.
4.1 Menu déroulant Baseline - sélectionne les données de base pour l'analyse comparative, par exemple nous utilisons souvent les données d'une certaine année comme base de comparaison, alors ici sélectionnez 2023
4.2 Menu déroulant Comparison - sélectionne les données cibles pour l'analyse comparative, par exemple ici sélectionner 2024 comme année d'intérêt pour comparer avec 2023.
La feuille Bridge affiche les résultats d'analyse finale, incluant le graphique Bridge et le tableau d'analyse Contribution
5.1 Source de données Bridge - À partir de la cellule B3 en haut à gauche, apparaîtront les noms de champs et données, ce sont les données utilisées pour générer le graphique Bridge.
5.2 Graphique Bridge - Affiche le Bridge obtenu par l'analyse après exécution du programme, la colonne bleue à gauche est Baseline, au centre l'impact de contribution de chaque variable, la colonne graphique à droite est Comparison.
5.3 Tableau d'analyse Contribution - Directement sous le graphique Bridge, s'affichera le tableau d'analyse Contribution, montrant pour chaque Item du champ Key, la contribution au changement global sous différents facteurs.
Grâce au graphique Bridge et au tableau d'analyse Contribution, vous pourrez rapidement trouver les Items (SKU) les plus importants affectant les changements, ainsi que les facteurs de changement (prix ? coût ? ou mix de quantités ?)
En modifiant dans 2.1 Sélection du type de données, sélectionner quel champ est Key, quel champ est Result, pour analyser différentes dimensions et différents résultats de données. Et selon les menus déroulants 3 pour filtrer quelles données servent de Baseline et Comparison, cliquer sur Refresh Bridge pour générer des graphiques Bridge et tableaux d'analyse Contribution mis à jour, afin d'analyser la situation business réelle et proposer des améliorations
6. Règles de Calcul SumY et SumN
Afficher les règles de calcul SumY / SumN
Dans la première ligne Type de Données de la feuille Data, les valeurs numériques sont divisées en deux types SumY et SumN, et utilisent ces données dans la colonne Result contenant des formules. Pour analyser correctement les données, nous définissons ici quelques règles de calcul concernant SumY et SumN :
SumY + SumY = SumY
SumY + SumN (affichera une erreur)
SumN + SumN = SumN
SumY * SumY = SumY
SumY * SumN = SumY
SumN * SumN = SumN
SumY / SumY = SumN
SumY / SumN = SumY
SumN / SumY = SumN
SumN / SumN = SumN
Utiliser la même formule pour chaque colonne : Le programme copiera automatiquement la formule de la 4e ligne après avoir supprimé le symbole de cellule fixe "$" sur toute la colonne, pour s'assurer que les formules de chaque colonne soient identiques.
6.4.1 Dans les formules, si des parenthèses sont incluses, alors selon les règles des quatre opérations arithmétiques, calculer en priorité les données dans les parenthèses, le résultat servant de valeur et appliquer les règles ci-dessus pour continuer les calculs.
Exemple : (SumY + SumY) * SumN
Étape 1 : SumY + SumY = SumY
Étape 2 : SumY * SumN = SumY
Type de résultat final : SumY
6.4.2 Si la formule de la colonne Result référence d'autres cellules et que cette cellule contient aussi une formule, alors l'analyse fusionnera toutes les formules imbriquées référencées en une seule formule pour l'analyse.
Exemple :
Formule colonne E : =B*C (Coût Total = Quantité * Coût Unitaire)
Formule colonne F Result : =D-E (Profit = Revenu - Coût Total)
Après fusion : Le programme analysera =D-(B*C)
6.4.3 Le programme réorganisera automatiquement les variables et utilisera la propriété distributive de la multiplication selon la structure de la formule, ceci pour mieux analyser les données.
Formule originale : =SumY*(SumN1 + SumN2)
Après traitement par le programme : =SumY*SumN1 + SumY*SumN2
Ceci aide à analyser plus clairement les contributions respectives de SumY, SumN1, SumN2.
7. Added Data et Removed Data
Afficher le traitement des données ajoutées / retirées
Dans les scénarios commerciaux réels, les éléments comparés entre deux périodes sont rarement identiques : de nouveaux produits sont lancés, les anciens sont retirés, les clients vont et viennent, les magasins ouvrent et ferment, on entre dans des régions et on en sort. Bridge Analysis gère ces changements structurels grâce à deux concepts dédiés : Added Data et Removed Data.
Added Data — Enregistrements qui existent dans la période Comparison mais qui N'EXISTAIENT PAS dans la période Baseline. Ils représentent des choses entièrement nouvelles, comme une gamme de produits récemment lancée, un magasin nouvellement ouvert ou un client nouvellement acquis.
Removed Data — Enregistrements qui existaient dans la période Baseline mais qui N'EXISTENT PLUS dans la période Comparison. Ils représentent des choses retirées, abandonnées, perdues ou fermées.
Comme Added Data n'a pas de valeur "avant" et Removed Data n'a pas de valeur "après", leur impact ne peut être attribué à aucun facteur unique (comme un changement de prix, de quantité ou de coût). Ils doivent être isolés et présentés sur leurs propres barres dans le graphique Bridge.
Si Added Data et Removed Data sont mélangés dans les calculs classiques de variation prix / volume / mix, les résultats deviennent mathématiquement absurdes :
- Un produit nouvellement lancé n'a pas de prix Baseline, donc la "variation prix" est indéfinie.
- Un produit abandonné n'a pas de quantité Comparison, donc la "variation volume" est indéfinie.
- Forcer des valeurs nulles dans la formule gonflerait ou réduirait arbitrairement les autres facteurs, faussant tout le bridge.
En isolant d'abord ces deux catégories, les éléments "à périmètre constant" restants peuvent être analysés proprement par prix, volume, mix, coût, taux de change et autres véritables moteurs.
La manifestation la plus courante de Added / Removed Data dans le monde réel est le cycle de vie produit NPI / EOL :
- NPI — New Product Introduction (Lancement de Nouveau Produit) : Un produit qui vient d'entrer sur le marché cette année (Comparison) mais qui n'existait pas l'an dernier (Baseline). Tout son chiffre d'affaires, ses coûts et sa marge sont attribués à la barre Added Data.
- EOL — End of Life (Fin de Vie du Produit) : Un produit qui était vendu l'an dernier (Baseline) mais qui a été arrêté et retiré du catalogue cette année (Comparison). Son chiffre d'affaires et sa marge perdus sont attribués à la barre Removed Data.
Le même schéma s'applique à de nombreux autres contextes :
- Retail / Réseau de Magasins : Magasins nouvellement ouverts = Added Data ; magasins fermés = Removed Data.
- Clientèle / Abonnement : Nouveaux clients acquis sur la période = Added Data ; clients perdus (churn) = Removed Data.
- Expansion Géographique : Pays / régions nouvellement intégrés = Added Data ; marchés abandonnés = Removed Data.
- Fusions & Acquisitions : Unités d'affaires acquises = Added Data ; unités cédées = Removed Data.
- Analyse des Effectifs : Nouvelles embauches = Added Data ; départs = Removed Data.
Supposons qu'une entreprise analyse la variation annuelle du chiffre d'affaires total :
Baseline (2024) — Produits A, B, C
- Produit A : CA 1 000
- Produit B : CA 800
- Produit C (EOL — abandonné en 2025) : CA 300
- Total Baseline : 2 100
Comparison (2025) — Produits A, B, D
- Produit A : CA 1 100 (variations prix + volume)
- Produit B : CA 900 (variations prix + volume)
- Produit D (NPI — lancé en 2025) : CA 250
- Total Comparison : 2 250
Décomposition du Bridge (Baseline 2 100 → Comparison 2 250, Δ = +150) :
- Removed Data (Produit C, EOL) : −300
- Added Data (Produit D, NPI) : +250
- Variation à périmètre constant prix / volume / mix sur A et B : +200
- Variation totale : −300 + 250 + 200 = +150 ✓
Sur le graphique Bridge, l'impact EOL et l'impact NPI apparaissent comme deux barres clairement séparées, tandis que les barres restantes (prix, volume, mix, etc.) reflètent uniquement la véritable évolution de performance des produits présents dans les deux périodes. Cela rend l'histoire facile à raconter : « Nous avons perdu 300 à cause de l'EOL, gagné 250 grâce au NPI, et notre portefeuille existant a progressé de 200. »
Le programme détecte automatiquement les enregistrements Added et Removed en comparant les colonnes Key (par ex. Product ID, Customer ID, Store ID) entre les tables de données Baseline et Comparison :
- Une valeur Key présente uniquement dans la table Comparison est traitée comme Added Data.
- Une valeur Key présente uniquement dans la table Baseline est traitée comme Removed Data.
- Une valeur Key présente dans les deux tables passe par la décomposition normale des facteurs (prix, volume, coût, etc.).
Aucun marquage manuel n'est nécessaire : assurez-vous simplement que vos colonnes Key (comme le code produit) sont cohérentes entre les deux périodes, et Bridge Analysis gérera correctement les changements structurels comme NPI / EOL.
8. Autres feuilles de calcul
Pour le bon fonctionnement du programme, d'autres feuilles de calcul seront générées mais cachées, veuillez ne pas modifier ces feuilles.
9. Garantie de sécurité des données
Version Bureau (Use with Excel) : Toutes les données n'existent que dans des fichiers Excel locaux. Le programme s'exécute entièrement sur votre machine, sans aucune communication réseau pendant le processus d'analyse.
Version en ligne (Use Online) : Les données de votre feuille de calcul restent dans votre navigateur. Seul un très petit nombre de requêtes API légères vers l'algorithme sont effectuées pour réaliser le calcul Bridge, et aucune donnée utilisateur n'est stockée sur nos serveurs.
10. Analyse Transparente et Explicable
Rejetez les conclusions ambiguës et l'inexplicabilité de l'analyse par IA. Le processus de calcul de l'analyse est entièrement transparent et explicable.
Transparence de la feuille Process
Contient la logique et les algorithmes de génération des graphiques Bridge et des données, chaque étape de calcul peut être tracée et vérifiée.
Analyse boîte noire traditionnelle :
❌ "Le modèle IA montre une baisse de marge bénéficiaire de 7pt"
❌ Impossible d'expliquer le processus de calcul spécifique
❌ Impossible de vérifier l'exactitude des résultats
Analyse transparente :
✅ "Facteur prix : -3pt, facteur coût : -2pt, facteur quantité : -2pt"
✅ Chaque étape de calcul visible dans la feuille Process
✅ Toutes les formules et logiques complètement vérifiables
Sécurité des données locales
Version Bureau : Zéro communication réseau, tout le traitement des données s'effectue en local, garantissant la sécurité absolue des données d'entreprise.
Version en ligne : Seul un très petit nombre de requêtes API légères vers l'algorithme sont effectuées ; aucune donnée utilisateur n'est stockée sur nos serveurs.
Version Bureau (Use with Excel) :
✅ Les données ne quittent pas votre ordinateur local
✅ Pas besoin d'upload vers un serveur cloud
✅ Aucune connexion réseau requise pendant l'analyse
✅ Conforme aux politiques strictes de sécurité des données d'entreprise
✅ Évite les risques de fuite de données
Version en ligne (Use Online) :
✅ Les données de la feuille de calcul restent dans votre navigateur
✅ Seul un très petit nombre de requêtes API légères vers l'algorithme
✅ Aucune donnée utilisateur n'est stockée sur nos serveurs
✅ Adapté aux jeux de données non sensibles et à une analyse Web rapide
Calcul mathématique précis
Basé sur des formules mathématiques rigoureuses, garantissant la précision et la fiabilité des résultats d'analyse.
Analyse d'estimation traditionnelle :
❌ Estimation manuelle, possibilité d'erreurs
❌ Impact de chaque facteur impossible à quantifier précisément
❌ Résultats agrégés nécessitent ajustement manuel
Calcul précis :
✅ Formules mathématiques garantissent 100% de précision
✅ Contribution de chaque facteur précise à la décimale
✅ Total s'équilibre automatiquement, aucun ajustement nécessaire
Analyse haute efficacité
Complétez en quelques minutes les analyses complexes qui prenaient traditionnellement plusieurs jours, améliorant considérablement l'efficacité du travail.
Analyse multidimensionnelle
Supporte l'analyse approfondie des facteurs moteurs par produit, région, temps et autres dimensions multiples.
Configuration flexible
Ajustez à tout moment les dimensions d'analyse et scénarios de comparaison, répondant à divers besoins d'analyse business.
Éditer & Analyser au Même Endroit — Conçu pour la Planification
La plupart des outils n'analysent les données qu'une fois celles-ci finalisées. WaterfallBridge est différent : un tableur en ligne gratuit et entièrement fonctionnel qui tourne sur toutes les plateformes. Importez vos données — elles restent dans votre navigateur — éditez-les en direct et lancez l'analyse des drivers & des écarts instantanément, sans aller-retour d'export/import.
Conçu pour les équipes de budgétisation, prévision & planification : changez une hypothèse, voyez exactement ce qui creuse l'écart, identifiez le problème et réinjectez cette information directement dans votre plan — pour des chiffres plus serrés, plus précis et défendables.
Workflow traditionnel :
❌ Construire le plan dans un outil, exporter, ré-importer dans un outil d'analyse
❌ L'analyse est une étape séparée, faite après coup
❌ Boucle de feedback lente — difficile de tester rapidement les « et si »
Boucle fermée WaterfallBridge :
✅ Éditez les données de budget / prévision directement dans le tableur en ligne
✅ Voyez instantanément quels drivers font bouger le résultat
✅ Ajustez le plan et ré-analysez en quelques secondes — le tout au même endroit
✅ Gratuit, multiplateforme, et vos données restent dans votre navigateur