La plateforme
Predictive analytics, pour les équipes Marketing.
Matr se connecte à votre warehouse et transforme vos questions business en prédictions que vos équipes activent le jour même. Churn, LTV, recommandations, en production, sans écrire une ligne de Python.
Des modèles en heures, pas en mois
Construisez et déployez des modèles prédictifs (churn, forecast, scoring) à partir d'une question en langage naturel.
Des dashboards que les métiers ouvrent
Matr transforme vos données en dashboards et data apps interactifs, réellement utilisés par les équipes business.
Aucune migration
BigQuery, Snowflake, Redshift, Postgres. Matr lit vos données là où elles vivent. Elles restent chez vous.
Le constat
Vous avez la data. Pas encore de quoi la transformer en décisions.
Vos équipes prennent des dizaines de décisions par jour. La donnée pour y répondre dort dans le warehouse, à des jours de distance. Alors on décide à l'instinct, comme si la data n'existait pas.
Données dormantes
Votre warehouse coûte cher. La majorité des décisions qu'il pourrait éclairer ne le sont pas.
Équipe data saturée
Si elle existe. Sinon, chaque demande métier devient un projet de six mois ou un dashboard que personne n'ouvre.
Décisions à l'instinct
Vos concurrents avec une équipe data automatisent déjà ces arbitrages. Chaque semaine à l'instinct, c'est de la marge laissée sur la table.
Adoptions
Adopté par des équipes data partout en Europe.
Churn réduit de 20%
200K€/mois perdus au churn, aucun data scientist. Modèle déployé sur BigQuery en un jour.
La bonne reco, client par client
La marque recommande le prochain produit pertinent pour chaque client, pas le best-seller du mois.
La LTV devenue outil quotidien
Une scaleup française a transformé la valeur vie client en outil de décision de tous les jours.
Comment ça marche
Quatre étapes. Sans migration, sans refonte.
Matr se branche sur la stack que vous avez déjà. De la connexion aux décisions en production, voici comment ça se passe.
Connecter vos données
Matr lit vos données là où elles vivent. BigQuery, Snowflake, Redshift, Postgres. Aucune migration, aucune duplication.
Cadrer le problème
On part de la décision à prendre. Matr en fait un modèle, répond, et explique comment il y est arrivé.
Décider, activer
Les prédictions alimentent vos actions : CRM, campagnes, outils. Opérationnel en minutes, pas en mois.
Piloter
Chaque modèle vit dans une data app : performance dans le temps, alertes de dérive, prédiction contre réalité.
Des dashboards self-service depuis votre warehouse, en langage naturel ou en code. Sans ticket.
Interrogez depuis Slack ou Teams, écrivez une analyse directement dans Notion.
Intégrez les prédictions dans votre produit. Votre interface, votre marque. Matr travaille dessous.
Cas d'usage
Un système. Tous vos cas d'usage.
Quatre cas détaillés, du descriptif que tout le monde comprend jusqu'à l'activation. Cliquez pour déplier le détail et la démo.
La segmentation RFM, c'est de l'analyse descriptive : elle classe vos clients par récence, fréquence et montant. Le point de départ que tout le monde comprend, directement sur vos tables Orders et Customers.
En une vue, vous savez qui pèse dans votre base, sans data analyst en interne.
Au-delà de la RFM, Matr crée des segmentations à la demande par usecase ou par équipe, puis sort l'action à mener pour chaque client. On personnalise le message et le produit mis en avant, cible par cible.
| customer_id | segment | interest_score | recommended_action |
|---|---|---|---|
| CUS04492 | Champions | 4.40 | VIP / parrainage / accès anticipé |
| CUS06226 | Champions | 4.18 | VIP / parrainage / accès anticipé |
| CUS05807 | Champions | 4.17 | VIP / parrainage / accès anticipé |
| CUS00742 | Champions | 4.16 | VIP / parrainage / accès anticipé |
| CUS04048 | Fidèles forte valeur | 4.03 | Upsell et bundles premium |
| CUS02218 | À risque haute valeur | 3.71 | Relance ciblée + geste |
| CUS07734 | Dormants | 2.44 | Réactivation par email personnalisé |
La next best action, client par client, prête à brancher dans vos campagnes.
Matr rend les métiers autonomes sur leur reporting et leurs analyses, en langage naturel. Plus besoin d'une équipe data pour répondre à une question business.
Zéro data analyst en interne, et pourtant tout le monde lit sa data.
Matr croise vos sources pour évaluer le vrai succès de vos campagnes SEA, propose des modifications de plan, et recommande les produits à mettre en avant selon les concurrents, l'historique, la météo et les stocks.
« Ton budget SEA sur la marque capte surtout des clients qui seraient venus en direct. »
« Réalloue vers les requêtes génériques : +conversions incrémentales. »
Produits poussés selon concurrents, historique de vente, météo et stocks.
Priorité du jour : 3 références à forte marge et stock haut.
Des budgets d'acquisition qui arbitrent sur des faits, pas sur des intuitions.
Cartes en jaune : cas détaillés ci-dessus (cliquables). Chiffres et bénéfices illustratifs, à valider avec Victor et Thomas.
Et concrètement
Votre prochaine décision n'a pas à attendre une équipe data.
Apportez un problème réel : un risque de churn, un lancement, un arbitrage de prix. Voyez ce que Matr en fait avec vos données, en direct.
On choisit un cas
Un usecase à fort impact parmi ceux du board, calé sur une de vos équipes.
On branche vos données
Orders, Customers, Products. Pas de mise en place data lourde côté vous.
POC en quelques jours
Un résultat concret et manipulable, en langage naturel, prêt à élargir.