

Avant notre intervention, les indicateurs clés étaient éclatés entre CRM, outils comptables, facturation et données produit. Les exports manuels multipliaient les risques d’erreur, les versions et la perte de temps. L’équipe avait besoin d’une mécanique robuste pour unifier les flux et sécuriser ses données, condition indispensable pour accélérer la levée de fonds. La dataroom automatisée apporte de la matière et une justification aux hypothèses retenues par l’entreprise.
JUWA a conçu une architecture d’intégration via API qui centralise l’ensemble des données dans un document Excel maître : chaque formule calcule les KPIs attendus (cash burn, CAC, LTV, MRR, churn, cohorte clients) à partir de sources harmonisées. Le fichier s’auto-alimente quotidiennement, supprime les exports et met fin aux mises à jour approximatives. Nous avons couplé ce socle à Power BI pour des tableaux de bord de lecture simplifiée (investisseurs, direction, équipes). La dataroom levée de fonds devient ainsi vivante : données justifiées, tracées, historisées, avec des formules auditées et des vues par scénario (base, optimiste, prudent).
La direction suit désormais les métriques clés en temps quasi réel et peut répondre immédiatement aux due diligences (preuves chiffrées, sources citées, filtres par période, par canal d’acquisition, par cohorte). Le processus de levée de fonds s’en trouve fluidifié grâce à la dataroom, en tant que seul outil de référence. Le client dispose également de dashboards partagés et d’un prévisionnel fiabilisé qui renforce la crédibilité du dossier.
Centraliser les données des outils sur une dataroom et éliminer les exports manuels.
Produire un prévisionnel financier clair et traçable (cash burn, CAC, LTV, MRR) via la dataroom.
Alimenter une dataroom automatisée pour les investisseurs, lisible, à jour et opposable.
Nous avons cartographié les systèmes (CRM, facturation, comptabilité : Pennylane, produit) puis défini un schéma de données cible. Les connecteurs API récupèrent chaque nuit les informations nécessaires et alimentent des tables intermédiaires normalisées. Les règles de calcul du cash burn, du CAC et de la LTV ont été formalisées avec l’équipe (coûts marketing/vente éligibles, périodes, cohortes, traitement des avoirs et récurrences).
Sur Excel, nous avons bâti un modèle auditable : zones d’input verrouillées, nomenclature claire des onglets (raw, staging, KPIs, scénarios), contrôles d’intégrité, logs de synchronisation. L’historique est reconstruit pour suivre l’évolution des courbes (runway, génération de pipeline, conversion).
Enfin, nous avons déployé Power BI pour proposer des vues adaptées : vue “Investisseurs” (résumé exécutif, tendances, preuves), vue “Comex” (unit economics, allocation budgétaire, décomposition CAC/LTV), vue “Ops” (pipeline, cohortes, rétention). Le tout s’appuie sur une gouvernance simple : dictionnaire de données, règles de mise à jour, gestion des accès et export PDF pour les comités.
La mission a durée quatre semaines de l’audit des outils, à la livraison de la dataroom automatisée et la formation des équipes sur l’outil mis en place.
Nous avons réalisé un audit d’une journée pour le cadrage puis un point hebdomadaire pour suivre l’avancement, valider les actions et ajuster si nécessaire.
Une dataroom automatisée, basée sur Excel connecté (KPIs + prévisionnel + scénarios), des jeux de dashboards Power BI prêts à partager et un dictionnaire de données avec le guide d’utilisation.


JUWA a transformé notre préparation de levée : en quelques semaines, nous sommes passés d’exports manuels et de versions contradictoires à un Excel connecté qui consolide CRM et compta, calcule cash burn, CAC et LTV, et alimente automatiquement notre dataroom levée de fonds. Les due diligences ont été fluides : chiffres opposables, historiques traçables et un Power BI limpide pour les investisseurs. C’est désormais notre “single source of truth” au quotidien.

