Avis Google vers Power BI
Une entreprise avec douze établissements a douze réputations. La moyenne du groupe les masque toutes. Reviewflowz publie un flux OData dans lequel les établissements forment une table à part. Vous pouvez ainsi classer vos établissements selon leur note, en une seule visualisation Power BI, au lieu d'une feuille de calcul que quelqu'un refait chaque mois.
- Configuration en moins de cinq minutes
- Aucune démonstration requise
Google reviews 9,412 rows
Power BI
Average rating by location
Locations is its own table in the feed, so this is one field on an axis.
The group average is 4.4 across twelve sites. Dashed line is the group average, 4.4 across twelve sites. The axis starts at 3.0.
Ils adorent la simplicité
10 000 notifications Slack
E-commerce d'animalerie
6 000 avis transmis à Zendesk
Banque européenne
Suivi de 12 plateformes
Éditeur de logiciels marketing
100 000 avis sur 97 circuits
Voyagiste en Islande
4 500 établissements suivis
Consigne à bagages
5 000 réponses IA générées
Chaîne de restaurants de sushis
Power BI lit ce format depuis des années
Reviewflowz publie un flux OData v4. Le connecteur OData intégré de Power BI le lit directement. Cliquez sur Obtenir les données, puis Flux OData, collez l'URL et cochez les tables. Authentifiez-vous avec un jeton généré dans Reviewflowz comme nom d'utilisateur, et laissez le mot de passe vide. Six tables arrivent : avis, établissements, historique des notes et changements d'avis. Le flux publie ses propres métadonnées, donc personne n'a besoin de deviner le schéma.
Get data OData feed
Google reviews
Feed URL, one service root per account
https://app.reviewflowz.com/api/odata/v1/accounts/1482/ Basic authentication
User name
bi_••••••••3f2a
Password
left blank
Navigator
- Reviews 9,412 rows
- Locations 12 rows
- ReviewProfiles 12 rows
- RatingsHistory daily
- ReviewSummary monthly
- ReviewChanges change stream
Nothing to install: no download and no Power Query to write. The token is created in Reviewflowz and revoked there.
L'établissement est une table, pas une colonne
Dans le flux Reviewflowz, les établissements forment leur propre table : une ligne par établissement, avec le nom, l'adresse, la ville, le pays, la catégorie principale, la latitude et la longitude. Déposez établissement sur l'axe, note moyenne sur la valeur, triez par ordre décroissant : le classement que votre responsable des opérations construisait à la main se redessine à chaque actualisation. Il suffit d'ajouter un champ pour obtenir les notes par ville, par catégorie ou sur une carte.
Google reviews 12 locations
Model view
- Id Edm.Int64
- ReviewProfileId Edm.Int64
- Rating Edm.Double
- ReviewDate Edm.DateTimeOffset
- LocationName Edm.String
- Tags Edm.String
- Id Edm.Int64
- LocationId Edm.Int64
- ProfileName Edm.String
- Platform Edm.String
- Url Edm.String
- Paused Edm.Boolean
- Id Edm.Int64
- Name Edm.String
- City Edm.String
- Country Edm.String
- PrimaryCategory Edm.String
- Latitude Edm.Double
- Longitude Edm.Double
- PostalCode Edm.String
Rating by city, by category, or on a map, with no data-prep step. Reviews carries LocationName too, so the simplest chart needs no join at all.
Essayez gratuitement pendant 14 jours
Votre historique d'avis est importé dès la connexion : vous avez de quoi répondre dès la première minute.
Une moyenne mobile qui détecte un établissement qui décroche
Un établissement peut passer de 4,6 à 3,6 sur les avis récents, pendant que sa note globale ne bouge que de 4,5 à 4,3. Une mesure mobile sur quatre-vingt-dix jours, avec établissement en légende, fait apparaître l'établissement qui décroche. Définissez un seuil, épinglez-le à une tuile du tableau de bord : l'établissement qui le franchit se signale de lui-même. La raison se trouve souvent dans les tags, que Reviewflowz remplit au fil des avis.
Google reviews
Power BI
90 day rolling average rating by location
Halden Coffee, 12 sites, 9,412 Google reviews all time
Over the same twelve weeks the rolling average fell a full point, 4.6 to 3.6. The lifetime average moved two tenths, because four years of good reviews outvote three bad months.
Reviewflowz tagged Wait time on 41 of Cabot Circus’s last 60 reviews.
Dès lundi, sans intervention manuelle
L'actualisation programmée de Power BI récupère les données du flux à la fréquence que vous choisissez. L'actualisation incrémentale fonctionne parce que la date de l'avis est un vrai datetimeoffset. Le premier chargement effectue l'import de l'historique des avis de chaque établissement. Le flux inclut aussi les insertions, mises à jour et suppressions : un avis modifié d'une étoile, ou un avis supprimé par Google, arrive dans le modèle sous forme d'événement. Le rapport reste donc toujours fidèle à la réalité de l'établissement.
Google reviews Halden Coffee, twelve sites 9,412 all time Scheduled refresh
On
Incremental refresh on ReviewDate
Store rows in the last 3 years, refresh rows in the last 10 days.
$filter=ReviewDate ge 2026-08-28T00:00:00Z and ReviewDate le 2026-09-07T00:00:00Z
ReviewChanges
A deletion is a row, not a silence. A review its author edits and a review Google takes down both arrive as events, so the report never quietly diverges from the listing.
FAQs
Comment les avis Google arrivent-ils réellement dans Power BI ?
Via un flux OData v4 que Reviewflowz publie. Vous créez une connexion dans Reviewflowz, puis copiez l'URL du flux. Dans Power BI, choisissez Obtenir les données, puis Flux OData, et collez l'URL. Authentifiez-vous avec le jeton en guise de nom d'utilisateur, et laissez le mot de passe vide. Le navigateur de Power BI liste les tables : chargez celles dont vous avez besoin. Rien à installer : Power BI lit le format OData depuis des années.
L'établissement est-il une véritable dimension ou une colonne de texte ?
Un vrai. Établissements est une table à part entière dans le flux, avec une ligne par établissement : nom, adresse, ville, pays, catégorie principale, latitude et longitude. Elle se relie à vos avis via la fiche d'avis : la note moyenne par ville, par catégorie, ou sur une carte, devient un simple champ dans un visuel. La ligne d'avis contient aussi directement le nom de l'établissement, donc le graphique le plus simple ne nécessite aucune jointure.
Quelles colonnes arrivent ?
Une ligne par avis avec la note, la date de l'avis, la plateforme, le nom de l'établissement, l'auteur de l'avis, la langue, les tags, les sujets et le texte complet, plus la réponse de l'entreprise et sa date de publication. À côté, vous retrouvez les tables de vos établissements, de vos fiches d'avis, de l'historique de vos notes, un résumé mensuel, et un flux de modifications pour les insertions, mises à jour et suppressions.
Le rapport s'actualise-t-il automatiquement ?
Oui. L'actualisation planifiée de Power BI récupère le flux selon la cadence que vous définissez. L'actualisation incrémentielle fonctionne aussi, car la date de l'avis est un datetimeoffset que le flux sait filtrer. Un avis modifié ou supprimé remonte via le flux de modifications, pour que le rapport ne finisse pas par diverger de ce qui apparaît sur la fiche.
Le premier chargement inclut-il l'historique de nos avis Google ?
Oui. Connecter une fiche Google Business Profile déclenche l'import de l'historique des avis, pour que chaque établissement dispose d'une courbe de tendance complète dès le premier rafraîchissement, plutôt qu'une courbe qui se remplit au fil du trimestre suivant.
Quelle offre inclut le flux BI ?
Le flux BI est une fonctionnalité Premium : il n'est pas inclus dans l'essai gratuit. Prévoyez-le dans votre budget, plutôt que de le découvrir au bout de trois jours. Tout le reste fonctionne comme promis pendant l'essai : vous connectez vos fiches vous-même et voyez apparaître vos avis en quelques minutes.
Ai-je besoin d'une démonstration pour commencer ?
Non. Vous connectez vos fiches Google Business Profile et créez vous-même la connexion BI, en moins de cinq minutes. En cas de blocage, le support, ce sont les personnes qui l'ont conçue.
Arrêtez de reconstruire le classement des établissements
Configuration en moins de cinq minutes. Aucune démonstration requise.