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Objectif de la mission Les dispositifs de fidélité constituent un levier puissant pour une marque, permettant de valoriser ses clients tout en renforçant la relation client, dans le but de les fidéliser et de favoriser une augmentation de leur panier d’achats. C’est dans ce cadre que nous avons accompagné notre client, un acteur majeur du secteur hôtelier et de la restauration. Le projet visait à redynamiser un programme de fidélité parfois négligé par certaines enseignes, afin de suivre son adoption, ses performances commerciales et sa rentabilité, et d’exploiter pleinement la base clients. L’ambition ultime pour notre client est de consolider la fidélité de sa clientèle existante, tout en séduisant de nouveaux clients à travers un programme de fidélité attractif et performant. Contexte de la mission Le groupe réunit une centaine d’établissements. Le programme de fidélité est proposé lors des réservations, mais il n’est pas systématiquement mis en avant par tous les points de vente. Par ailleurs, aucun dispositif fiable ne permettait auparavant au groupe de suivre l’adoption du programme et d’en évaluer précisément les performances. Les données du programme de fidélité sont transmises chaque jour, sous format CSV, par un prestataire chargé des systèmes de paiement. Pour répondre à ces enjeux, la mise en place d’une infrastructure data sur AWS a été préconisée, afin de centraliser et d’exploiter les données collectées, tout en assurant la fiabilité et le suivi des indicateurs de performance. Résultats de la mission Suite à notre intervention, notre client bénéficie de tableaux de bord détaillés pour suivre l’évolution de son programme de fidélité, au niveau de chaque établissement mais aussi à l’échelle du groupe. Cela permet un pilotage plus affiné et l’optimisation du dispositif en fonction des résultats mesurés. Nous avons aussi mis en œuvre une segmentation fine de la base clients, relançant ainsi les clients inactifs et contribuant à l’amélioration de la satisfaction globale (par exemple via des offres personnalisées après une réservation). De plus, une Data Platform complète a été développée sur AWS, intégrant systèmes de monitoring et d’alerting, garantissant ainsi la fiabilité et l’efficacité de l’ensemble du programme. Solution implémentée Pour mener à bien ce projet, nous avons opté pour une stack data sur AWS, parfaitement compatible avec l’environnement technique de notre client. La première phase a porté sur la collecte des données, avec la mise en place d’un processus fiable d’ingestion et d’historisation, essentiel pour ne perdre aucune information clé. La seconde étape a relevé le défi de la qualité des données. Chaque lot de données transmis pouvait présenter des formats différents et comporter des erreurs. Pour y remédier, des systèmes d’alerting et de tests ont été déployés, assurant la robustesse des flux de données. Troisièmement, nous avons identifié les KPIs pertinents et développé les transformations nécessaires pour alimenter les différents tableaux de bord d’analyse. La quatrième phase s’est concentrée sur l’analyse des comportements d’achat et la segmentation de la clientèle (par exemple, clients réguliers, clients inactifs, etc.), permettant ainsi de lancer des campagnes marketing ciblées vers des segments spécifiques. Enfin, nous avons conçu des tableaux de bord sur-mesure pour différents profils utilisateurs chez notre client : Pour la direction, afin de disposer d’une vision globale des performances du programme de fidélité Pour les responsables de comptes, afin de suivre, pour chaque établissement dont ils ont la charge, les indicateurs clés Pour les équipes marketing, leur permettant d’identifier des leviers d’optimisation et de piloter des actions ciblées (relance de clients, propositions de promotions personnalisées, etc.) La Stack mise en place Cloud provider : AWS Data Storage : RDBS, S3, Athena Data transformation : Python, SQL, AWS lambda Data Orchestration : SNS, Cloud Scheduler

Les équipes marketing de FAMA réalisaient de nombreux exports Excel et croisaient manuellement les données issues de Hubspot, sans jamais bénéficier d’une vision précise de leur parcours d’acquisition. En reliant toutes leurs sources à une data stack moderne, elles ont éliminé les tâches répétitives et les reportings interminables. Cette transformation a permis de prendre des décisions plus rapidement, de mieux piloter les campagnes et d’offrir à l’équipe marketing un travail plus épanouissant. Solution Hyperstack :Avant l’intégration d’Hyperstack, FAMA gérait manuellement son reporting marketing : exports de données depuis Hubspot, création de tableaux croisés sous Excel, et consolidation fastidieuse des différentes sources. Ce manque de visibilité sur leur tunnel d’acquisition ralentissait la prise de décision, démotivait les équipes et rendait le reporting particulièrement contraignant. Grâce à Hyperstack, Hubspot et l’ensemble des autres sources de données ont été connectés sur une seule plateforme. Le Head of Marketing suit désormais les KPIs mis à jour quotidiennement dans Looker Studio, les équipes travaillent directement via Google Sheets, et les rapports stratégiques s’effectuent de manière automatique. Avec la centralisation de toutes leurs données, FAMA a gagné en réactivité, réduit le temps consacré à l’analyse et repris pleinement le pilotage de son marketing. Fonctionnalités développées : Extraction des données automatisée Stockage centralisé dans un point unique Tableaux de bord mis à jour automatiquement Résultats :21 KPIs consultables en temps réel

Comment Values Media a divisé par 3 son temps de reporting ? Autrefois, chaque nouveau client impliquait de longues heures passées à connecter manuellement des Sheets, à croiser diverses sources et à gérer des tableaux de bord peu fiables. Désormais, Values Media gère toutes ses opérations à partir d’une architecture centralisée, ce qui lui permet de gagner un temps considérable lors de la gestion de chaque campagne de communication pour ses clients. Contexte Auparavant, l’arrivée d’un nouveau client chez Values Media lançait un processus laborieux : il fallait extraire les données via Supermetrics, connecter manuellement des Google Sheets, croiser les informations, maintenir les connexions, naviguer entre différents fichiers pour ensuite finaliser le tout dans Looker Studio avec quelques ajustements. Ce mode de fonctionnement entraînait des onboardings lents, une visibilité partielle sur les campagnes et mobilisait les équipes sur des tâches accessoires au détriment du pilotage de la performance. Solution apportée Leur nouvelle infrastructure data a tout changé. La centralisation des données dans Big Query, combinée à l’ajout d’informations clients grâce à Airtable, leur permet de tout regrouper facilement. Les dashboards sont simples à mettre en place et le reporting s’est transformé en un véritable atout stratégique, et non plus en une contrainte. Résultats Ajout en toute autonomie de trois nouvelles dimensions d’analyse : suivi du budget global des campagnes, des objectifs et des différents leviers Fonctionnalités développées Extraction automatique des données Stockage centralisé au même endroit Mise à jour automatique des dashboards

Grâce à une transformation technique en profondeur, Agoterra bénéficie désormais d’un back-end solide, automatisé et évolutif. Cette infrastructure, invisible mais vitale, permet de valoriser chaque projet agroécologique en garantissant des données plus fiables, plus lisibles et plus faciles à exploiter. ContexteLa plateforme Bubble d’Agoterra joue un rôle clé en connectant les investisseurs et les exploitations agricoles. Cependant, face à l’augmentation de l’activité, le système atteignait ses limites : Infrastructure insuffisamment scalable Prolifération des intégrations semi-manuelles Granularité limitée des données projets (absence de vue détaillée par culture ou exploitation) Difficultés de fiabilisation et de maintenance Ces contraintes ralentissaient l’équipe, nuisaient à la qualité du reporting et limitaient l’amélioration de l’expérience pour les investisseurs. Solution apportéeAgoterra a fait appel à Hyperstack afin de lever ces obstacles techniques. Après un audit approfondi, nous avons recommandé une refonte complète de l’architecture back-end, misant sur une stack moderne, centralisée et évolutive. Architecture centralisée sur Xano, connectée à l’interface WeWeb Automatisation des flux de données via DBT et BigQuery, facilitant l’intégration des données partenaires sans intervention manuelle Socle technique fiable, structuré et évolutif pour accompagner la croissance future En conclusion, sans modifier l’interface, Agoterra bénéficie désormais d’une plus grande clarté, d’une fiabilité renforcée et, surtout, d’une excellente capacité d’évolution.

Nous développons pour la société Turboself un algorithme de prédiction de l’affluence dans les cantines scolaires basé sur un modèle de séries temporelles, permettant de réduire le gaspillage alimentaire.Description du projetTurboself commercialise des solutions matérielles et logicielles à destination des établissements scolaires (4 500 clients en France) : ces solutions sont utilisées quotidiennement par 1.5 millions d’utilisateurs. Turboself a sollicité Galadrim afin de développer un modèle de prédiction de l’affluence dans les cantines, dédié à la réduction du gaspillage alimentaire (30 000 à 40 000€ de pertes par an dans les collèges/lycées selon l’ADEME).Fonctionnalités pharesTravaux de recherche et d’analyse des données : données d’affluence historique de tous les collèges et lycées, données Meteo France, données de présence / absence des professeurs, données des menus (traitement du langage naturel).Entraînements du modèle Prophet (développé par Meta), optimisations itératives.Stack techniqueProphetNumPyPandasPython

Copernic souhaitait disposer d’une infrastructure data robuste afin de centraliser ses données Divalto, d’améliorer leur qualité et d’activer automatiquement leur envoi vers HubSpot.Grâce à une modernisation complète basée sur une stack moderne, Copernic bénéficie désormais d’un environnement unifié, évolutif et capable de supporter de nouveaux cas d’usage analytiques et CRM.Solution HyperstackContexteLes équipes Copernic manipulaient leurs données Divalto via des fichiers Excel exportés manuellement.Avec l’augmentation du volume d’activité, cette approche montrait ses limites :Traitements manuels lourds et difficilement maintenablesHétérogénéité des formats et faible cohérence des donnéesImpossible d’alimenter HubSpot avec des informations fiables et structuréesManque d’un socle analytique permettant des transformations automatiséesCes contraintes ralentissaient les processus internes et empêchaient l’automatisation des flux métiers.Solution apportéeHyperstack a conçu une architecture data moderne permettant de centraliser, transformer et activer les données Divalto :Centralisation des données dans OnelakeUn data lake unifié pour structurer l’ensemble des données brutes Divalto.Modélisation et transformation via dbtStandardisation des règles métiers, création de modèles SQL et normalisation complète des tables.Versioning et fiabilisation via GitHubUne gestion claire des transformations, facilitant la maintenance et l’évolution future.Activation HubSpot automatiséeMise en place possible d’un pipeline d’envoi via n8n ou Google Cloud Function pour synchroniser les données prêtes à l’usage.RésultatsDonnées Divalto centralisées et fiabilisées dans un environnement uniqueTransformation standardisée grâce à un projet dbt structuréSynchronisation HubSpot activable sans manipulation ExcelRéduction massive du travail manuel et amélioration de la cohérence des donnéesArchitecture scalable, prête pour les futurs besoins analytiques de Copernic

One Learn forme des professionnels autour de l’architecture et du design, avec une activité en forte croissance.Pour mieux piloter leurs performances commerciales, leurs investissements marketing et les coûts d’acquisition, One Learn souhaitait remplacer des analyses éclatées par un reporting unifié, fiable et automatisé.Grâce à la mise en place d’une architecture data moderne, l’entreprise bénéficie désormais d’une vision consolidée de l’ensemble de son funnel : CRM, dépenses SEA et performance SEO.Solution HyperstackContexteOne Learn s’appuyait principalement sur Pipedrive pour gérer ses leads et ses opportunités.Le CRM constituait la source centrale, mais plusieurs limites freinaient l’analyse :Des données dispersées entre Pipedrive, Google Ads et Google Search ConsoleAucune vision consolidée du funnel d’acquisitionDifficulté à sectoriser les différents types de deals (organique, SEO, emailing…)Impossible de calculer précisément les coûts d’acquisition (CPA)Reporting manuel, chronophage, dépendant d’extractions ponctuellesLes équipes marketing et sales manquaient ainsi d’un dashboard global permettant de suivre les performances, les coûts, les revenus et le ROI de manière unifiée.Solution apportéeHyperstack a construit une Modern Data Stack complète permettant de centraliser, transformer et visualiser l’ensemble des données commerciales et marketing de One Learn.Extraction automatisée des donnéesToutes les sources ont été connectées via Fivetran :Pipedrive (données CRM et pipelines)Google Ads (dépenses SEA)Google Search Console (performance SEO)Centralisation dans BigQueryLes données issues des trois sources sont entreposées dans un data warehouse unique et fiable.Transformation et harmonisationLes pipelines de transformation unifient les tables CRM, SEA et SEO afin de :sectoriser les deals selon leur origine (organique, SEO, emailings, pipelines internes),calculer les leads, deals gagnés, chiffre d’affaires,intégrer les coûts et déterminer le coût par lead,fournir les métriques nécessaires au calcul du ROI.Dashboard unifié sur Data StudioToutes les données sont visualisées dans un tableau de bord unique consolidant :CRM (Pipedrive)SEA (Google Ads)SEO (Search Console)One Learn dispose désormais d’une plateforme d’analyse robuste permettant une prise de décision éclairée sur l’ensemble de son acquisition.RésultatsVision centralisée des performances CRM, SEA et SEOSectorisation claire des types de deals (organique, SEO, email, formations)Calcul complet des coûts, notamment le coût par leadUn ROI unifié, intégrant revenus, dépenses et performance SEOFin des extractions manuelles, grâce à une automatisation totale du flux (Fivetran → BigQuery → Dashboard)Un socle évolutif pour de futurs cas d’usage : attribution avancée, scoring, prédiction des conversions

Mission : Un acteur du secteur de la parfumerie souhaitait dépasser les limites des solutions AMDIS et Excel pour analyser ses données GC-MS et accélérer la reformulation de ses fragrances. Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu une plateforme d’intelligence artificielle spécialement dédiée à la parfumerie. Celle-ci centralise les bibliothèques de molécules et matières naturelles, génère une formule globale polaire/apolaire, permet la superposition des chromatogrammes de marché et d’essai, et offre un module de redosage incluant des coefficients de réponse. Grâce à cette approche unifiée, analyse et reformulation sont désormais réunies au sein d’un même outil, sans utilisation de tableurs, avec une traçabilité totale et des données prêtes à alimenter des modèles d’IA. Ce projet démontre concrètement l’apport de l’IA appliquée au GC-MS dans l’évolution de la formulation de parfums et l’optimisation du travail des analystes. Problématique : Chez Parfumsplus, les équipes d’analyse travaillaient avec une succession d’outils non connectés — principalement AMDIS pour l’analyse GC-MS, et Excel pour la formulation et le redosage. Ce fonctionnement engendrait une perte de temps due aux ajustements manuels, un déficit de traçabilité des choix réalisés, ainsi qu’une impossibilité de standardiser les étapes de reformulation. Chaque analyste appliquait alors ses propres méthodes, avec un risque élevé d’erreurs ou d’incohérences. Objectifs : Le client visait à remplacer cette organisation morcelée par une plateforme unifiée capable de centraliser toutes les librairies de molécules et matières naturelles, de générer automatiquement une formule globale T/TA, d’intégrer un module de redosage basé sur des marqueurs et des coefficients de réponse, de comparer visuellement les essais par overlay des chromatogrammes et de constituer une base d’apprentissage robuste pour fiabiliser l’identification moléculaire. Solution livrée : Nous avons développé et déployé une plateforme IA métier spécialement pensée pour les analystes parfumeurs, intégrant un moteur d’identification basé sur Spec2Vec et NNLS, un chromatogramme interactif, une formule T/TA, un module de redosage intelligent, un overlay visuel, un système d’ajout manuel guidé, l’archivage des données et la possibilité d’ajouter prochainement de nouveaux modules IA. La plateforme, pleinement opérationnelle, est utilisée au quotidien et apporte une traçabilité intégrale ainsi qu’un gain de productivité significatif. Élimination complète d’Excel pour toutes les opérations, garantissant une traçabilité à 100 % Diminution du temps d’analyse jusqu’à 50 % pour le redosage et la comparaison des chromatogrammes grâce à l’automatisation IA Historisation de chaque ajout, sauvegarde continue des coefficients, création d’une base de données prête pour l’entraînement de modèles IA Zones de déploiement : Paris & Île-de-France, Grasse (06), Lyon et la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi qu’un mode à distance pour les laboratoires installés en Europe. Témoignage client : « Nous avions besoin de sortir d’un fonctionnement artisanal basé sur AMDIS et Excel pour fiabiliser nos analyses GC-MS et accélérer nos reformulations. Koïno a rapidement compris nos enjeux métier et livré une plateforme claire, robuste et immédiatement exploitable. Le gain de temps est réel, le redosage est devenu maîtrisable, et chaque ajout est désormais traçable. C’est un outil que l’on utilise au quotidien. »