Voyez venir.
Sans data scientist.

Churn, demande, scoring, trésorerie : MatR construit vos modèles prédictifs, les met en production et les tient à jour. Vous décrivez ce que vous voulez anticiper, en français.

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Des dirigeants pilotent déjà avec leurs données, partout en France.
LE PROBLÈME

Vous constatez. Vous ne prévoyez pas.

01

Là où les idées vont mourir

Le rétroviseur : les rapports disent ce qui s'est passé le mois dernier.

L'intuition : les prévisions tiennent dans un Excel et dans la tête d'une personne.

Le projet IA : un data scientist, six mois, et un modèle qui ne sort jamais du notebook.

CE QUE FAIT MATR
Du constat à la prévision.
01
Décrire
02
Expliquer
03
Mettre en production
04
Vérifier
« Quels clients vont partir ce trimestre ? »
MatR construit le modèle.
Chaque prédiction vient avec ses raisons.
Pas de boîte noire.
Les prédictions tournent en continu.
Et arrivent dans vos outils.
MatR suit la fiabilité dans le temps.
Et réentraîne quand il faut.
CONCRÈTEMENT
Ce que vous saurez avant les autres.
Achats

La rupture de samedi, annoncée mardi.

Commercial

Les clients à risque, classés et expliqués.

DAF

Le creux de trésorerie, vu six semaines avant.

LE SOCLE
Un modèle entraîné sur des données sales prédit des erreurs.

MatR entraîne ses modèles sur des données nettoyées et réconciliées, avec un historique fiable.

Couche sémantique MatR : une définition par indicateur, utilisée par les tableaux de bord, Slack, l'API et votre IA

Une prévision juste commence par une donnée juste.

CAS D'USAGE
Si ça se prédit, vous pouvez le construire.

Ce que vos équipes peuvent anticiper avec MatR :

01

Churn

Anticipez les départs avant qu'ils deviennent irréversibles.
02

Valeur client

Concentrez votre budget sur les clients qui valent le plus.
03

Recommandations, upsell et cross-sell

Montrez à chaque client le produit qu'il a le plus de chances de vouloir, et repérez qui est prêt à acheter plus.
Et aussi : prévision de la demande et des stocks, scoring de leads, prévision de trésorerie.
cas client

Blissim a réduit son churn de 20 %

sans recruter de data scientist

Le défi

Blissim 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
Lire le cas client complet

Les questions qu'on nous pose le plus.

Ce qu'on nous demande le plus souvent avant de démarrer.

  • Faut-il une équipe data pour utiliser MatR ?

    Non. C'est notre métier, pas le vôtre.

  • Faut-il un data warehouse ?

    Non. On se branche directement sur vos outils. Et si vous en avez un, on s'y branche.

  • Mes données sont en désordre.

    Parfait, c'est notre point de départ.

  • Où restent mes données ?

    Là où vous le décidez, jusqu'au on premise.

  • Combien de temps pour démarrer ?

    2 à 4 semaines.

  • Quelle différence avec Power BI ?

    Power BI vous montre vos données. MatR les active.

  • Quelle différence avec un cabinet de conseil data ?

    Un cabinet livre un projet. MatR reste en place et continue de travailler après le démarrage.

  • Quelle différence avec Claude, n8n ou les agents de nos logiciels ?

    Eux agissent sur vos données telles qu'elles sont. Nous les rendons fiables d'abord.

  • Quelle différence avec une CDP ?

    Une CDP sert le marketing. MatR sert toutes vos équipes, dans tous leurs outils.

Pour toute autre question, n'hésitez pas à nous contacter.

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