Ségolène Martin et Nik Subramanian, deux des initiateurs de la plate-forme Meetsies (voir notre encadré pour un point sur ce que devient ce projet), se lancent dans une nouvelle aventure. Là où Meetsies était clairement connoté “économie participative” et échanges sans but lucratif, Kantify se positionne davantage sur le terrain du B2B et du B2C.
L’idée? S’appuyer sur le big data, des outils de scraping, des algorithmes pour procurer aux acteurs du retail, aux enseignes du commerce électronique (modestes ou grandes) et aux marques un nouvel outil leur permettant de pratiquer une tarification dynamique ou, en tout cas, plus aisément modulable dans le temps.
Meetsies est un projet né à Bruxelles qui surfe directement sur la vague de l’économie circulaire et participative. Il s’agit d’une plate-forme qui permet de planifier et organiser des rencontres culinaires entre amis et voisins.
Les fondateurs de Meetsies ont décidé de mettre ce projet provisoirement en veille. Non par manque d’intérêt – “la communauté était en croissance et l’idée tente d’essaimer à Dublin et à Saint-Petersbourg”, soulignent ses initiateurs – mais parce qu’un nouveau projet retenait davantage leur attention – et leur temps disponible.
Au vu du succès naissant qu’avait rencontré Meetsies et son esprit purement sociétal, Ségolène Martin et Nik Subramanian lancent d’ailleurs un appel à repreneur potentiellement intéressé…
“Nous sommes partis du constat que les grandes surfaces appliquent des prix parfois très différents sur des produits similaires. C’est la même chose du côté des magasins de jouets ou d’électronique”, explique Ségolène Martin. “Les changements de prix s’opèrent de plus en plus vite et plus fréquemment. Un acteur retail classique peut difficilement concurrencer un Amazon qui investit un nombre croissant de niches [Ndlr: en ce compris la livraison rapide de produits de grande consommation] et pratique activement le “dynamic pricing”. Pour demeurer concurrentiel, les distributeurs doivent connaître, en quasi temps réel, les tarifs pratiques par les concurrents sur des milliers de produits.”
C’est ce que Kantify veut leur proposer. Dans un premier temps, sous forme de service, en prestation personnalisée à la demande. Dans un deuxième temps (d’ici la fin de l’année? début 2017?), via la mise en oeuvre d’une plate-forme qui proposerait des services de données pour décisions et adaptations temps réel des prix. Des services proposés en mode SaaS/DaaS (software & data as a service).
Modèle économique envisagé pour cette plate-forme? Des tarifs calculés en fonction des volumes de données à analyser (nombre de produits, de points de vente…).
Data scraping
Cela implique évidemment de collecter tous les prix de tous les produits, de suivre de manière constante leur réactualisation. Et cela passe par la Toile.
En recourant au scraping, Kantify se propose de récupérer les prix pratiqués sur les sites d’e-commerce de ces distributeurs, supermarchés et commerçants, de les analyser et structurer via des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple, pour pouvoir comparer entre eux deux produits de nature et composition identiques, vendus sous deux marques différentes dans des configurations (poids, quantité) différentes.
Nik Subramanian et Ségolène Martin: “Un acteur retail classique peut difficilement concurrencer un Amazon qui pratique activement le dynamic pricing”.
Les points de vente pouvant éventuellement pratiquer des prix différents selon les régions où ils opèrent, la start-up devra également mettre en oeuvre du filtrage géographique.
Autre cible de clientèle: les marques “qui désirent avoir une meilleure connaissance de la manière dont les enseignes positionnent leurs produits mais qui veulent aussi pouvoir analyser les commentaires et avis que les consommateurs postent sur la Toile au sujet des prix ou de la qualité de tel produit vendu par telle enseigne…”
Le projet en est encore dans sa phase préliminaire mais est déjà opérationnel pour du service personnalisé mono-commanditaire.
Le duo est à la recherche d’investisseurs afin de renforcer l’équipe et de se donner les moyens de développer des interfaces qui correspondent aux besoins et modes d’analyse de plusieurs types d’utilisateurs – par exemple, les responsables de la tarification et les directeurs de magasins.
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