Matr

Matr est une plateforme SaaS de prédiction qui permet aux équipes métier de transformer leurs données en décision concrète sans équipe data science. Conçue pour fonctionner directement sur les principales bases cloud, Matr simplifie la création de modèles de machine learning et répond aux besoins de pilotage des organisations exposées à la segmentation prédictive, la fidélisation, la gestion de stock ou la prévision de demande. Les directions marketing, commerciales et opérations accèdent à la prédiction métier sur les données déjà présentes dans leurs data warehouses, sans migration ni duplicata, pour anticiper les risques et arbitrer plus vite avec Snowflake.

Pour une équipe marketing dans l’e-commerce, par exemple, Matr détecte les clients à fort risque de churn et prédit la valeur vie client pour adapter les campagnes de rétention ou activer des recommandations produits personnalisées. Un responsable des ventes utilise les mêmes fonctionnalités pour piloter les upsell et optimiser le ciblage. Les sociétés appliquent leurs décisions concrètes à ces projections, tout en contrôlant la fiabilité des modèles depuis un tableau de bord unique. Les analyses incluent la prévision, le lead scoring et la surveillance du churn.

La connexion directe à BigQuery, Redshift, PostgreSQL et Snowflake offre une analyse sans duplication ni extraction. Les modèles sont créés à partir de requêtes en langage naturel, transformées en algorithmes pour des cas comme la recommandation, la tarification dynamique ou la segmentation. Les prédictions s’intègrent dans les applications internes ou CRM via exports programmés, REST API ou écritures dans le data warehouse. Matr suit la performance, détecte les dérives, relance l’entraînement automatiquement et affiche l’écart par rapport aux bases de référence.

Sur le terrain, une équipe métiers suit en temps réel l’évolution de l’exactitude ou des scores de confiance des modèles sans formation technique avancée. L’accès à ces prédictions alimente les dashboards et workflows internes tout en assurant la gouvernance. Les campagnes d’upsell utilisent ces signaux pour piloter directement depuis le data warehouse. En 2023, des milliers de modèles opérationnels ont été exécutés sur des infrastructures cloud selon les mêmes procédures.