Noodreo Marketing Intelligence
Un cockpit qui réunit vos sources d’acquisition, détecte les écarts avant vous, et répond à la question « pourquoi les leads ont-ils baissé cette semaine ? ».
Un cockpit qui réunit Google Ads, Search Console, GA4 et CRM, détecte les écarts et répond aux questions de performance en langage naturel.
Dans la plupart des organisations, comprendre une variation de performance demande d’ouvrir quatre interfaces, d’exporter, de recoller, puis de formuler une hypothèse. L’exercice prend une demi-journée et se répète chaque semaine. Résultat : les écarts sont constatés trop tard, et les explications restent souvent des intuitions que personne ne vérifie.
Comment le dispositif procède
Ingestion multi-source
Connexion aux APIs Google Ads, Search Console, GA4 et à un CRM. Les données sont normalisées, historisées et réconciliées dans un modèle commun, avec une gestion explicite des écarts de périmètre entre plateformes.
Détection d’anomalies
Chaque indicateur est comparé à sa saisonnalité et à sa tendance. Un écart significatif déclenche un signal, avec le contexte associé : quelle campagne, quelle page, quel segment, depuis quand.
Règles métier
Au-delà de la statistique, des règles issues du terrain : budgets plafonnés, requêtes hors intention en progression, pages qui perdent des positions sur des intentions commerciales, chute du taux de conversion sur un appareil.
Interface conversationnelle
Une question posée en français est traduite en interrogation sur le modèle de données. La réponse cite les chiffres et les périodes utilisés, afin qu’elle puisse être vérifiée plutôt que crue sur parole.
Ce que voit l’utilisateur
Un écran unique : la courbe de l’indicateur principal, les zones d’anomalie mises en évidence, et un panneau de conversation à droite. Poser une question déplace le contexte du graphique. Aucune navigation dans des menus imbriqués : le dispositif est conçu pour être ouvert cinq minutes le lundi matin.
Les difficultés réelles et la manière dont elles ont été tranchées
Ce sont ces arbitrages, plus que la technologie employée, qui déterminent si un dispositif sera utilisé ou abandonné.
Réconcilier des périmètres incompatibles
Google Ads compte une conversion à la date du clic, GA4 à la date de la conversion. Sans convention explicite, les deux sources ne se rejoindront jamais. Le modèle impose une définition unique et affiche l’écart résiduel plutôt que de le masquer.
Éviter le bruit
Un détecteur d’anomalies trop sensible produit vingt alertes par jour et cesse d’être lu. Les seuils sont calibrés sur la volatilité propre de chaque indicateur, et une alerte n’apparaît qu’avec une hypothèse d’explication.
Ne pas laisser l’IA inventer
Le modèle de langage ne produit jamais de chiffre : il écrit une requête sur les données, et commente le résultat obtenu. Quand la question sort du périmètre couvert, il répond qu’il ne sait pas.
Ce que ce dispositif prouve concrètement
Où la même compétence se transpose
Comité de direction hebdomadaire
Remplacer le fichier de reporting par une vue unique, à jour, dont les écarts sont déjà expliqués.
Équipe acquisition
Détecter en quelques heures une campagne à l’arrêt ou un budget plafonné, plutôt qu’à la fin du mois.
Direction générale
Poser une question sans passer par une demande d’extraction, et obtenir une réponse traçable.
Sujets liés
Dashboards & pilotage
Consolider les sources, répondre à des questions, alerter sur les écarts — et cesser de produire des fichiers.
Tracking & Web Analytics
Plan de marquage, GA4, GTM, consentement et contrôle qualité : une mesure sur laquelle s’appuyer.
Attribution & MMM
Comprendre la contribution réelle de chaque canal, au-delà du dernier clic, pour arbitrer sur des faits.
Vous perdez du temps à comprendre vos variations de performance ?
Ce démonstrateur illustre une manière de travailler. Décrivez votre situation : je vous dirai si la même approche s’applique, et surtout si elle en vaut la peine.