{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/b400b11fe2484b01a6c1adf7b4dac4da\" frameborder=\"0\" width=\"2560\" height=\"1920\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1920,"width":2560,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1920,"thumbnail_width":2560,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/b400b11fe2484b01a6c1adf7b4dac4da-8bbf9068e61a419f.gif","duration":244.983,"title":"Présentation du serveur MCP d'Artefact Ventures pour l'analyse des revenus 📊","description":"Bonjour à tous, dans cette vidéo, je vous présente le fonctionnement du serveur d'Artifact MCP, un package Python qui facilite l'analyse de notre base client. Je vous montre comment installer le serveur en moins d'une minute et comment effectuer une analyse à référem sur un dataset d'exemple pour identifier nos champions. Nous évaluons également un prospect, TechCorp, en utilisant notre cadre de triangulation ICP. Enfin, je vous explique comment analyser la santé de notre pipeline de ventes et identifier les risques. Je vous encourage à essayer le MCP et à intégrer ces analyses dans vos processus."}