1. S’aligner avec les demandes spécifiques du client
Choisissez le bon format de module pour analyser les données du questionnaire employés.
🎯 Exemples de demandes fréquentes
FE personnalisés ou spécifiques à un fournisseur (hors base de données Greenly):
Le client doit avoir payé pour leur intégration, et les FE doivent avoir été validés par l’équipe R& M.
Ces FE doivent être ajoutés dans l’EF Manager comme FE spécifiques à l’entreprise avant de pouvoir récupérer leurs IDs.
⚠️ Si des FE personnalisés sont nécessaires, le module End-to-end ne peut pas être utilisé — vous devez utiliser le module Advanced (manuel).
Exclusion de catégories d’émissions spécifiques (ex. repas, chauffage à domicile, climatisation):
Cela peut être configuré depuis Admeenly → Activity Data → Activities, Buildings & Employees → section Employees → “Employees activities that should not be accounted for”.
Après enregistrement, déclenchez “Recalculate employee survey impact” pour appliquer les changements.
Ignorer une partie du questionnaire (repas, trajets domicile-travail ou questions sur le télétravail):
Configurable depuis Admeenly → onglet General → section Employee Survey (cases à cocher pour ignorer certaines sections).
⚠️ Cela empêche uniquement les employés de répondre à ces questions — cela ne retire pas les émissions associées. Pour retirer les émissions, utilisez le paramètre d’exclusion ci-dessus.
2. Choisir le module le plus adapté à vos besoins
🈵 Traitement manuel (module Advanced)
Certains clients auront besoin d’une étude différente de l’étude standard, en raison du type de données qu’ils fourniront.
Choisissez cette option uniquement si le module End-to-end ne peut pas être utilisé.
Cas où le module Advanced doit être utilisé:Le client ne peut pas ou ne souhaite pas diffuser le questionnaire à ses employés.
Le client ne dispose que de données pré-agrégées ou structurées différemment, qui ne correspondent pas au format du questionnaire.
Des FE personnalisés / spécifiques à un fournisseur sont nécessaires et doivent être gérés en dehors du flux automatisé.
⭕ Traitement 100 % automatique (module E2E)
✅ À utiliser autant que possible — il permet au client d’être entièrement autonome, de la collecte des données au traitement.
Les employés remplissent directement le questionnaire dans l’application dédiée: employee.greenly.earth
Par défaut, lorsqu’un nouveau profil est créé, un module automatisé calcule les émissions des employés et utilise des données moyennes pour les employés qui n’ont pas répondu.
⚠️ Cas où ce module ne peut pas être utilisé:Le client ne peut pas ou ne souhaite pas diffuser le questionnaire à ses employés.
Le client ne dispose que de données pré-agrégées ou structurées différemment.
Des FE personnalisés / spécifiques à un fournisseur sont nécessaires.
3. Traitement des données
L’objectif de l’étude Questionnaire Employés est de calculer les émissions de CO₂e de chaque employé à partir de ses habitudes de travail et d’extrapoler les émissions des employés qui n’ont pas répondu.
⚠️ Si vous travaillez sur un compte multi-années, n’oubliez pas de consulter la section Rebaselining.
🈵 Traitement manuel (module Advanced)
💡 Lorsque vous réalisez une analyse pour une entreprise, vérifiez d’abord si une analyse similaire a été effectuée les années précédentes, et validez avec le deal owner / client si un rebaselining est prévu.
Le fichier d’analyse se trouve ici → Dossier Google Drive
Objectifs du module manuel:
Calculer les émissions des employés lorsque le questionnaire n’est pas disponible / possible pour le client.
Différencier les données nécessaires pour le GHG Protocol et le BEGES.
Être simple à utiliser, avec un calcul automatique.
Permettre l’extrapolation des réponses manquantes.
⚠️ Veuillez utiliser l’application Employee Survey (module E2E) aussi souvent que possible. Utilisez cette analyse manuelle uniquement lorsque c’est strictement nécessaire.
⚠️ Ce module est un module d’activité — les résultats ne seront pas affichés dans la section “Employee”, mais dans le module spécifique dans Activity - Overview.
Étape 1 — Retirer les émissions moyennes du module employé automatisé:
Si vous souhaitez utiliser le module manuel, vous devez d’abord exclure toutes les émissions calculées par le module automatisé:
Allez dans Admeenly → Activity Data → Activities, Buildings & Employees (en haut à droite).
Allez dans la section “Employees” (faites défiler vers le bas), cliquez dans le champ de texte à côté de “Employees activities that should not be accounted for” et sélectionnez toutes les catégories (Air Conditioning, Commute, Home Heating, Meals).
Enregistrez — les émissions seront automatiquement recalculées. Vérifiez sur la plateforme que le questionnaire employé automatisé affiche “< 1gCO2e”. Si ce n’est pas le cas, cliquez sur “Recalculate Employee Survey Impact” dans l’onglet General.
Vous devez également ignorer la tâche client associée au questionnaire employé automatisé:Allez sur le profil de votre client dans la plateforme.
Allez dans “Data < Employees” et cliquez sur “Skip module” (en haut à droite).
Fournissez une explication (très probablement “Other”) et indiquez que vous utiliserez le module manuel.
Étape 2 — Calculer les émissions et les importer:Demandez au client de compléter le template (téléchargeable depuis le module sur la plateforme).
Téléchargez le fichier d’analyse et collez les données du client dans l’onglet “TO COMPLETE”.
Vérifiez les éléments suivants:
A2: nombre total d’employés.
Onglet “Parameters”:
Méthodologie utilisée (très important pour la sélection des FE).
Pays de l’étude (très important pour le GHG Protocol — utilisez “UK” pour les pays européens hors France, “US” pour les pays non européens).
Date de début et date de fin de l’étude.
Vérifiez la colonne B: assurez-vous que les clients ont uniquement sélectionné des valeurs dans la liste déroulante (pas de modes de transport en texte libre).
Vérifiez la colonne D: signalez toute distance très élevée (les distances domicile-travail doivent rester réalistes).
Vérifiez “Days Worked” vs “Days Worked Remotely”: les employés confondent parfois le nombre total de jours travaillés avec les jours au bureau.
Vérifiez la cellule J3: elle doit afficher 100 %. Si ce n’est pas le cas, utilisez l’outil d’extrapolation (barre de menu → “Outil D’extrapolation” → “Générer les réponses manquantes”) pour compléter les lignes manquantes, puis vérifiez à nouveau.
Si tout est correct, il ne doit pas y avoir de messages d’erreur dans l’onglet “Calculation”.
Téléchargez l’onglet “Import tab” au format CSV et importez-le dans Admeenly.
⚠️ Mappez la colonne “Override PC” avec**“Purchase Category Override (id)”**.
⚠️ Si l’import renvoie une “Processing Error”, cliquez sur “See Import Logs” pour identifier le problème (souvent une mauvaise unité ou un ID de FE obsolète).
⭕ Traitement automatique (module E2E)
Aucun traitement n’est nécessaire, car il s’agit d’un module entièrement automatisé.
Une fois que les employés ont répondu au questionnaire, la plateforme calcule automatiquement les émissions. Pour forcer un recalcul à tout moment, allez dans Admeenly → onglet General → Employee Survey → “Recalculate employee survey impact”.
Les employés qui n’ont pas répondu sont automatiquement extrapolés à partir d’émissions moyennes globales. Pour désactiver l’extrapolation, cochez la case “Avoid Extrapolation” dans le même onglet et déclenchez un recalcul.
♻️ Rebaselining
L’objectif du rebaselining est d’appliquer la dernière version des FE à l’année de référence et de s’assurer que la catégorisation est harmonisée avec l’année en cours → cela permet d’étudier l’évolution annuelle des émissions.
💡 Lorsque vous réalisez une analyse pour une entreprise, vérifiez d’abord si une analyse similaire a été effectuée les années précédentes, et validez avec le deal owner / client si un rebaselining est prévu. Il est très important de s’assurer que des modules similaires ont été utilisés d’une année à l’autre. La cohérence des modules utilisés garantit la cohérence des FE et de la méthodologie au fil des années, ce qui permet de comparer les émissions.
⚠️ Ne procédez à aucun rebaselining sans vous être aligné avec le deal owner / client sur les spécificités (FE personnalisés, exclusions de FE différentes de l’année en cours, overrides de PC, etc.).
🅰️ Rebaselining automatique
Pour le module E2E, la plateforme prend en compte les études réalisées précédemment pour adapter ses calculs. Vous pouvez simplement réimporter les données et suivre le processus du module pour effectuer un rebaselining efficace. Aucune intervention manuelle n’est nécessaire, sauf si des FE personnalisés ont été utilisés.
Ⓜ️ Rebaselining manuel
👉 Évitez d’utiliser cette section sauf si les données disponibles pour le rebaselining sont très limitées.
🎯 Étapes à suivre:
Récupérez le fichier d’analyse d’origine de l’année de référence.
Mettez à jour l’onglet “Parameters” avec la bonne méthodologie, le bon pays et les bonnes dates d’étude.
Relancez le calcul pour appliquer les FE mis à jour.
Réimportez le CSV corrigé de l’onglet “Import tab” via Admeenly.
💡 Essayez d’harmoniser autant que possible la catégorisation au fil des années.
4. Revoir les données
Une fois les données importées (module Advanced) ou le questionnaire complété par les employés (module E2E), allez dans la section “2. Review”. Vous devez alors:
Revoir les dépenses signalées comme doublons potentiels
→ La plateforme signalera les dépenses catégorisées sous COMMUTE_EMPLOYEES, EMPLOYEE_MEAL, HOME_HEATING et HOME_AIR_CONDITIONING — car ce sont les catégories les plus susceptibles de recouper des dépenses calculées à partir de données d’activité.
→ Vérifiez-les et marquez comme doublons celles qui sont liées aux données d’activité importées dans le module.Revoir les contrôles de qualité des données
→ Les données d’activité qui s’écartent des attentes seront signalées ici.
→ Si aucun contrôle n’apparaît, tout est bon. Si des contrôles apparaissent, vérifiez-les et apportez des modifications si nécessaire.