Du chiffre fiable pour piloter pas du bullshit visuel.
Uclic est une agence data B2B : on construit les tableaux de bord et les indicateurs qui disent la vérité sur votre activité. Données réconciliées entre vos outils, KPI définis avec vous, dashboards lisibles par un dirigeant sans mode d'emploi. Pour piloter sur du chiffre fiable.
De l'audit des sources au reverse ETL, chaque sous-service est activable seul ou packagé dans le forfait Stack complète. Outils nommés explicitement : Airbyte, Fivetran, BigQuery, Postgres, ClickHouse, dbt, Metabase, Looker Studio, Cube, Census, Hightouch.
Inventaire des 12 à 25 sources, cartographie des doublons (même métrique calculée trois fois), identification des trous (rétention non calculée), validation des 5 à 10 questions COMEX prioritaires. Roadmap chiffrée 6-10 semaines.
Choix raisonné warehouse (BigQuery, Postgres Supabase, ClickHouse), ELT (Airbyte open source vs Fivetran managé), BI (Metabase, Looker Studio, Cube). Provisioning GCP, AWS ou Supabase selon votre infra existante.
Connecteurs HubSpot, Pipedrive, Stripe, GA4, Mixpanel, PostHog, Aircall, Intercom, produit. Sync incrémentale CDC, gestion changements de schéma, alerting Slack sur échecs. Airbyte si self-host, Fivetran si managé.
BigQuery (volume > 100 GB, scaling élastique, sandbox gratuit), Postgres Supabase ou Neon (< 50 GB, transactionnel), ClickHouse (analytique haute volumétrie). Schémas typés, partitioning, accès RBAC configuré.
Couches staging / intermediate / marts. Tests automatiques unique, not_null, accepted_values, relationships. Documentation auto-générée dbt docs. CI/CD GitHub Actions sur pull request. Chaque métrique définie une seule fois.
Canal d'acquisition, CAC blended et par canal, attribution multi-touch (first / last / linear / data-driven), volume de leads par source, qualité par segment. Croisement GA4 + HubSpot + Stripe pour LTV par canal.
Entonnoir MQL → SQL → RDV → Win, vélocité par stage, taux de conversion par segment, ARR weighted, prévision quarter. Vue par owner SDR/AE, par secteur, par taille deal. Comparaison vs cible mensuelle/quarter.
Cohortes mensuelles de rétention, Net Revenue Retention (NRR), Gross Revenue Retention (GRR), churn par segment et par cause, expansion vs contraction, time-to-churn. Vue par plan, par secteur, par cohorte d'acquisition.
ARR, MRR, MRR new/expansion/churn (movements), LTV par segment, payback CAC, burn multiple, magic number. Réconciliation Stripe + HubSpot + comptabilité. Vue mensuelle, trimestrielle, annuelle.
Synchronisation des modèles dbt vers HubSpot, Salesforce, Intercom, Marketo. Lead score enrichi, segment at-risk churn, propriétés compte (ARR, plan, secteur). La data sort enfin de l'entrepôt pour servir l'opérationnel.
Alertes Slack sur chute MRR > 5 %, anomalie d'acquisition (volume canal), baisse de conversion par stage, échec de sync ELT. Détection statistique des anomalies via z-score ou Prophet. Pas de bruit, que des signaux actionnables.
Formation équipe data interne ou référent ops sur dbt et Metabase. Création de modèles, débogage de tests, déploiement CI/CD. Documentation complète versionnée dans votre Git. Data dictionary : chaque colonne, chaque métrique a une définition unique.
Passez de chiffres saisis à la main à des dashboards branchés sur vos vraies données.
Des exports à la main. Des résultats différents pour la même métrique.
Une source de vérité. Des dashboards lisibles par un dirigeant, chaque matin.
De la source au dashboard, chaque métrique est calculée une seule fois et partagée par toute l’équipe.
+
lisibilité
Les métriques clés lisibles en un coup d’œil par la direction.
+
confiance
Chaque métrique calculée une seule fois, avec une définition partagée.
+
rapidité
Plus d’exports ni de consolidation manuelle avant chaque comité.
+
autonomie
Les équipes explorent leurs données sans attendre un analyste.
Une méthode en 7 étapes, un livrable par étape. Rien n'est improvisé.
On part d'un inventaire complet : HubSpot, Pipedrive, Stripe, GA4, Mixpanel, produit, Notion, Airtable. On cartographie les doublons (la même métrique calculée trois fois avec trois résultats différents) et les trous (la rétention que personne ne calcule). On valide avec le COMEX les questions business prioritaires : CAC blended, LTV par canal, NRR par cohorte. Si la question principale n'a pas de réponse claire aujourd'hui, c'est par là qu'on commence.
Trois entrées au projet, transparentes. Audit data pour cadrer la roadmap, build dashboards pour livrer l'essentiel en 4-6 semaines, ou stack complète clé en main avec dbt et reverse ETL en 6-10 semaines. Pas d'abonnement caché à un éditeur cloud, vous restez propriétaire.
Un premier diagnostic offert, avec les actions prioritaires.
Audit complet des sources, des modèles existants et des dashboards en place. Identification des doublons, trous et priorités. Roadmap chiffrée pour décider de la suite.
Stack data essentielle livrée clé en main en 4-6 semaines : ELT + warehouse + 3 à 5 dashboards Looker Studio ou Metabase, formation équipe.
Stack data complète et industrielle en 6-10 semaines : ELT, warehouse, dbt versionné, 5 à 10 dashboards, alerting et reverse ETL pour activer la data dans HubSpot/Intercom/Salesforce.
Voir le détail de tous nos forfaits ou découvrir qui nous sommes.
Agence IA (intelligence artificielle) pour PME et ETI : agents IA et automatisations en production en 3 semaines, mesurés en temps gagné. Audit gratuit.
Agence tracking server-side : GA4, sGTM, Meta CAPI. 30 à 60 % de conversions remontées en plus, consentement conforme. Audit gratuit sous 48 h.
Agence CRM (HubSpot, Pipedrive, Salesforce) : vos outils synchronisés proprement, des données fiables, zéro ressaisie. Audit gratuit livré sous 48h.
Agence d'automatisation B2B : vos opérations tournent seules avec n8n, Make ou du code. Workflows livrés clé en main, documentés. Audit gratuit en 48 h.
Agence web B2B : création de site internet et d'applications sur mesure, stack choisie selon votre équipe. Rapide, mesurable, maintenable.
Agents IA sur mesure pour PME et ETI : conçus pour vos opérations, branchés sur vos outils, supervisés en production. Audit gratuit sous 48h.
Pas encore de cas publié sur Data & dashboards : voici les missions les plus proches, avec leurs chiffres bruts et leur contexte.
ColibriTD, deeptech française du calcul quantique, gérait son pipeline commercial avec tableurs et emails. Uclic a déployé Pipedrive en 4 temps pour poser les fondations de sa fonction sales operations.
Pipeline migré sans perte
Temps économisé par commercial
Point.P Occitanie devait équiper ses commerciaux magasin par magasin d'un référentiel d'artisans actionnable. Uclic a livré un référentiel régional segmenté par métier et zone de chalandise, avec ~70% de coordonnées mobiles directes.
Mobiles directs livrés
Couverture réseau Occitanie
Avanoo cible DSI/CISO/FinOps sur un marché en pleine structuration. Uclic a orchestré 22 signaux d'intention métier (recrutements clés, M&A, certifications, RFP, salons) en captation continue → scoring → enrichissement → outbound contextualisé.
Signaux d'intention orchestrés
Clusters thématiques
YoungData (Microsoft Power Platform) prospectait manuellement sur un marché saturé d'auto-proclamés experts IA. Uclic a construit un système agentique 3 agents IA captant les signaux comportementaux LinkedIn → enrichissement Clay → séquences Lemlist → CRM Pipedrive.
Agents IA spécialisés
Sources de signal captées
CodinGame (2M+ développeurs) industrialise l'acquisition B2B : scraper Python Indeed temps réel pour détecter les entreprises en phase de recrutement tech, orchestration N8N, séquences inversées (target les devs, pas les RH).
Développeurs sur plateforme
Source signaux recrutement
100 % remote-first avec comité hebdo en visio : clients PME, ETI et scale-ups B2B à Paris, Lyon, Bordeaux, Marseille, Lille, Nantes, Toulouse, Strasbourg, et au-delà (Genève, Bruxelles).
Notre classement des agences françaises, établi sur leurs avis Google vérifiés et leur spécialité réelle, avec la méthode publiée.
Un dashboard, c'est l'écran qu'un dirigeant ouvre le lundi matin pour savoir où en est le mois, sans appeler trois personnes pour valider les chiffres. Derrière cet écran, il y a une chaîne complète : extraire les données de chaque outil, les charger dans un entrepôt commun, les transformer en indicateurs définis une fois pour toutes, puis les afficher. Quand l'un de ces maillons manque, le tableau de bord finit en export Excel retouché à la main.
En 2026, cette chaîne repose sur quatre briques éprouvées. Un outil d'ELT (Airbyte en open source ou Fivetran en service managé) synchronise les sources sans casser à chaque évolution de leurs API. Un entrepôt (BigQuery, Postgres ou ClickHouse selon le volume) devient la source unique de vérité. Une couche de modélisation, dbt, transforme les données brutes en tables métier : chaque définition est écrite en SQL, versionnée dans Git et testée automatiquement. Enfin, un outil de BI (Metabase, Looker Studio) présente des dashboards B2B organisés par fonction : acquisition, pipeline, rétention, finance.
Il s'agit d'un système documenté, dont vous êtes propriétaire, qui peut grandir avec vos volumes sans être réécrit, loin du Google Sheet recopié chaque lundi comme de la plateforme d'entreprise surdimensionnée facturée à l'année.
Le livrable le plus sous-estimé est le dictionnaire de données : pour chaque indicateur, une définition, une source, une formule et un responsable. C'est lui qui évite que la question « combien de MQL ce mois-ci ? » reçoive trois réponses différentes selon la personne interrogée.
Parce qu'un graphique n'est jamais plus fiable que les données qui l'alimentent. Trois situations reviennent souvent dans les entreprises B2B, et aucune ne se règle en ajoutant un graphique.
CRM, facturation, analytics web, produit, support : chaque outil a sa propre notion de client et son propre identifiant. Sans entrepôt qui rapproche ces identifiants, le chiffre d'affaires de Stripe ne correspond jamais au pipeline de HubSpot, et personne ne sait si une baisse de trafic vient du marché ou d'un tag cassé. Les réunions se passent alors à discuter des chiffres plutôt qu'à décider, et chaque service finit par tenir son propre fichier « de référence ».
« Quel canal d'acquisition amène les clients qui restent le plus longtemps ? » Pour y répondre, il faut joindre le canal (GA4), le lead (CRM), le revenu (facturation) et l'usage (produit). Aucun outil natif ne le fait seul. Un modèle de données unifié permet de suivre le client de son premier clic à son renouvellement, et de calculer un CAC ou une rétention par segment qui tiennent la route. C'est souvent là que se cachent les vraies décisions : couper un canal qui ramène beaucoup de leads mais peu de clients durables, ou renforcer celui qui paraît cher mais fidélise.
Un rapport branché directement sur un tableur ou sur le connecteur natif d'un CRM ralentit dès que le volume grossit, casse au moindre changement de schéma et recalcule chaque indicateur à sa façon, graphique par graphique. Avec une couche dbt, une métrique a une seule définition, testée avant chaque mise en production. Une agence data sert précisément à poser cette fondation avant de dessiner les écrans, pour que chaque nouveau tableau de bord s'appuie sur des définitions déjà validées.
Nous livrons des dashboards B2B en 4 à 6 semaines avec la formule Build dashboards, et une stack complète en 6 à 10 semaines. L'ordre ne change pas : les questions d'abord, les outils ensuite, les écrans à la fin. Une seule équipe tient l'ensemble de la chaîne, de la connexion des sources à la formation de vos utilisateurs, ce qui évite les allers-retours entre prestataires.
La première semaine inventorie les sources et les rapports existants, repère les indicateurs calculés plusieurs fois avec des résultats différents et ceux que personne ne calcule. Un atelier de 90 minutes avec la direction fixe les cinq à dix questions prioritaires. Le choix de la stack en découle, sans dogme : Postgres si vous en avez déjà un et des volumes modestes, BigQuery quand les volumes grossissent ou que vous êtes déjà dans l'écosystème Google, Airbyte si vous voulez garder la main, Fivetran si vous préférez ne rien maintenir, Metabase ou Looker Studio selon vos usages.
Les sources sont synchronisées de façon incrémentale, avec une alerte Slack en cas d'échec. La modélisation dbt suit trois couches (staging, intermediate, marts) et chaque modèle porte ses tests : unicité, valeurs non nulles, relations entre tables. La documentation est générée à partir du code, donc toujours à jour. Les dashboards sont ensuite construits par fonction (acquisition, pipeline, rétention, finance) et chacun répond à une question opérationnelle précise : pas de graphique décoratif. Chaque écran est relu avec ses futurs utilisateurs avant d'être considéré comme livré.
Avec la Stack complète, la donnée ne reste pas dans l'entrepôt : un reverse ETL (Census ou Hightouch) renvoie par exemple un score de lead dans HubSpot ou un segment de clients à risque dans Intercom. Des alertes signalent une chute du revenu récurrent ou une baisse de conversion avant la réunion mensuelle. Votre équipe est formée sur dbt et sur l'outil de BI, la documentation est versionnée dans votre Git et la stack vous appartient : aucune dépendance à notre agence data ni à un éditeur.
Tout ce qu'il faut savoir avant de démarrer une mission data chez Uclic : choix BigQuery vs Postgres, arbitrage Metabase vs Looker Studio, modélisation dbt, reverse ETL, tarifs au projet et délais 6-10 semaines.
Une question spécifique ? On y répond pendant l'audit gratuit.
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Par Wladimir Delcros, Head of Growth · Mis à jour le 04 novembre 2026Un audit offert,
des résultats en 48 h.
Pilotage senior, media buyers certifiés, agents IA en production. Pas de stagiaires sur votre compte : l'équipe que vous voyez est celle qui livre.
