Vous avez les données.
Pas encore de quoi les transformer en décisions.
os équipes prennent des dizaines de décisions par jour. Les données pour les éclairer existent, mais éparpillées entre l'ERP, le CRM et des dizaines de tableurs. Les rassembler prend des jours. Alors on décide à l'instinct, ou sur les chiffres du mois dernier.
Données éparpillées
Chaque chiffre existe en plusieurs versions selon l'outil qui le produit. Personne ne sait laquelle est la bonne, chaque réunion commence par un débat sur les chiffres.
Reporting à la main
Chaque semaine, les mêmes exports, les mêmes croisements, les mêmes copier-coller. Des heures de travail pour des chiffres déjà périmés le lundi suivant.
Décisions à l'aveugle
Prix, relances, stocks, priorités commerciales : ces arbitrages se font à l'expérience. Chaque semaine sans chiffres justes, c'est de la valeur laissée sur la table.
Une marge à défendre, un stock à arbitrer, un client à rattraper : posez la question, obtenez la réponse chiffrée pendant que la décision est encore sur la table. Pas de ticket, pas de prestataire à relancer, pas de chiffre qui arrive après la réunion.
Quatre étapes. Sans migration.
Matr se branche sur ce que vous utilisez déjà. De la connexion aux décisions en production, voici le chemin.
Connecter
Matr lit vos données là où elles se trouvent. Pas de migration, pas de duplication. Vos données restent les vôtres.
Structurer
Partez de la décision à prendre : contenir le churn ce mois-ci, mesurer l'impact d'une offre de reconquête, choisir le segment du prochain lancement. Matr transforme le problème en modèle, répond, et explique comment il y est arrivé.
Activer
La donnée alimente directement vos actions : votre CRM, vos campagnes, vos outils. Vos décisions deviennent opérationnelles en quelques minutes, pas en quelques mois.
Prédire & surveiller
Votre donnée vit dans une data app que vos équipes peuvent ouvrir à tout moment : performance dans le temps, alertes de dérive, prédictions confrontées au réel. Vous savez toujours si vous pouvez vous fier au chiffre que vous avez sous les yeux.
Choisissez les sujets qui pèsent sur votre compte de résultat : Matr les met en production, les explique, et les garde justes dans le temps.
Prévision de la demande, segmentation prédictive, tarification dynamique, scoring de leads. Si cela peut être prédit, vous pouvez le bâtir.
Matr vous offre trois façons d'exploiter vos données.
Dashboard
Des tableaux de bord en libre-service directement issus de votre entrepôt de données, en langage clair ou en code. Indicateurs et prédictions réunis au même endroit, sans avoir à soumettre de ticket.
API + MCP
L'outil puise dans le contexte de vos espaces de travail existants et en restitue les résultats : interrogez-le depuis vos espaces de discussion.
Embedding
Intégrez des prédictions à votre propre produit via l'API. Vos utilisateurs voient votre interface, votre marque et vos tableaux de bord. Matr s'occupe du travail en arrière-plan.
Une marque d'abonnement a réduit son churn de 20 %
Le défi
L'entreprise perdait 200 K€ par mois à cause du churn. Aucun data scientist en interne. Pas le temps de construire un modèle de zéro.
La solution
Matr a déployé un modèle de prédiction du churn sur BigQuery en une journée. Le modèle score chaque client, identifie les profils à risque et alimente les campagnes de rétention.
L'impact
- +20 % de rétention client
- +40 K€/mois de revenus récupérés
- Modèle déployé et en production
FAQ
Chaque mois que vous consacrez à développer des solutions en interne est un mois que vos concurrents passent à déployer des prédictions.
Do I need a data scientist to use Matr?
No. That's the whole point. Your data analyst describes the business question in natural language — Matr handles the ML pipeline.
What types of models can I build?
Classification (churn, scoring, segmentation), regression (revenue forecast, demand planning), and time-series forecasting. Matr selects the best approach based on your data.
How accurate are the models?
It depends on your data quality, but Matr shows you accuracy metrics, baseline comparison, and confidence scores so you can make an informed decision. Typical results: 75-95% accuracy on well-structured data.
Where does my data stay?
In your warehouse. Matr connects to your Snowflake, BigQuery, or PostgreSQL. No data is moved or duplicated.
Can I integrate predictions into my existing tools?
Yes. Via REST API, direct warehouse write-back, or scheduled exports. Predictions flow into your CRM, ERP, spreadsheet — wherever your team works.
What happens if the model's performance degrades?
Matr monitors model drift continuously. When performance drops below threshold, it flags the issue and can trigger automatic retraining.
Pour toute autre question, n'hésitez pas à nous contacter.