Tinyclues lève 14,6 millions d'euros pour sa solution de ciblage marketing

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La start-up tricolore souhaite se développer aux USA et développer de nouvelles fonctionnalités pour sa solution de ciblage basée sur le machine learning, qui a séduit plus de 80 clients grands comptes.

Tinyclues
Tinyclues© Tinyclues

Tinyclues annonce avoir bouclé une levée de fonds de 18 millions de dollars (14,6 millions d'euros). La start-up française a séduit les investisseurs avec sa solution SaaS de ciblage marketing basée sur des algorithmes de machine learning non supervisés, qui analysent des bases de données sans aucune aide humaine pour en tirer du sens. Ce tour de table est emmené par le fonds suédois de capital-risque EQT Ventures. Les fonds Alven, Elaia Partners et ISAI ont également remis la main au portefeuille. La pépite, fondée en 2010, avait jusqu'à présent levé 6,4 millions d'euros.

Avec ces capitaux, elle investira de façon substantielle pour se développer aux Etats-Unis - elle a ouvert à l'automne 2017 un bureau à New York. "Nous comptons également nous implanter en Allemagne en 2018", indique David Bessis, cofondateur et PDG de la jeune pousse. Tinyclues, qui a doublé son chiffre d'affaires l'an dernier et compte aujourd'hui 60 collaborateurs, dont la moitié travaille dans ses équipes R&D, recrutera dans les mois à venir une cinquantaine de personnes pour renforcer ses équipes commerciales et de développement informatique.

Concrètement, son outil peut être utilisé directement par l'équipe marketing d'un marchand. Elle choisit le produit qu'elle souhaite promouvoir via une campagne de pub, comme un barbecue. "Ensuite, nous repérons par exemple les 30 personnes qui ont acheté cet article durant la semaine précédente (le nombre de clients et la période choisie dépendent de la nature du produit, ndlr). Nos algorithmes analysent dans un premier temps les milliers de données brutes liées à chacun de ces clients dont dispose le marchand dans ses bases : leur nom, leur pseudo lorsqu'ils ont un compte utilisateur, leur code postal, les liens sur lesquels ils ont cliqué dans une newsletter qui leur a été envoyée il y a 18 mois, les autres articles qu'ils ont achetés sur le site…" L'objectif : comprendre quels sont les principaux déterminants d'achat de ce produit. Le code postal des 30 personnes qui ont acheté des barbecues au mois de février indique par exemple qu'elles habitent dans le sud de la France, mais également qu'elles vivent à la campagne et pas en plein centre-ville dans un immeuble sans jardin.

Dans un deuxième temps, Tinyclues sélectionne dans l'ensemble de la base clients du marchand les consommateurs qui présentent toutes les caractéristiques que l'outil a analysées comme étant des déterminants d'achats (le code postal et la densité urbaine pour le barbecue par exemple), puis propose ce segment à l'équipe marketing, qui envoie alors sa campagne via les différents canaux qu'elle utilise habituellement (SMS, e-mailing, bannières achetées sur les sites des éditeurs, sur Google, sur les réseaux sociaux…).

PLUS BESOIN DE consentir DES PROMOTIONs

"Pour utiliser les technologies de ciblage traditionnelles, les marketeurs font des postulats sociologiques, met en garde le dirigeant. Les utilisateurs de barbecue seraient plutôt des hommes, par exemple. Partant de ces requêtes, ces outils fouillent dans la base de données pour créer le segment correspondant. La campagne est donc biaisée. A l'inverse, l'homme n'intervient pas dans l'analyse de données de Tinyclues, qui est neutre. C'est la force du machine learning non supervisé."

L'ensemble de ce travail est réalisé par les algorithmes de la start-up en quelques minutes. Cela permet par exemple à des distributeurs comme King Jouet, client de Tinyclues depuis la fin 2017, de réduire sa pression commerciale en envoyant moins de campagnes d'e-mailing massives. "En quelques clics, l'équipe marketing peut constituer un segment très fin, pour un produit de niche", explique David Bessis. Résultat, le taux de désabonnement aux mails de King Jouet baisse et le chiffre d'affaires généré par message envoyé augmente de 67% en moyenne, selon King Jouet. Plus besoin de proposer des produits en promotion pour attirer le client s'il est déjà appétant : les marges de King Jouet augmentent donc de 203% en moyenne sur les campagnes ciblées avec la solution.

Tinyclues n'effectue pas son travail de ciblage une fois pour toutes. Certains produits, comme le jeu vidéo Fifa, n'attirent pas les mêmes acheteurs selon les périodes. Au moment de sa sortie, il intéresse les gamers d'une trentaine d'années. Onze mois plus tard, juste avant la commercialisation de la version suivante, les clients sont plutôt de jeunes étudiants attirés par un produit à prix cassé. Les profils des acquéreurs les plus récents du jeu ne sont donc plus du tout les mêmes. Tinyclues fait donc évoluer le segment proposé. Et la solution est capable, à l'inverse, de cibler les produits pouvant convenir à un client.

L'entreprise a développé de nouvelles fonctionalités qu'il a intégrées à son interface Tinyclues Action, disponible depuis mai 2017. L'outil peut suggérer aux commerciaux qui l'utilisent des thématiques de campagnes qui pourraient être efficaces sur des segments de clients rarement sollicités (cette fonctionalité va être améliorée en 2018). Il leur indique également quels caneaux ils doivent activer en priorité sur quels clients. 

49% DE REVENUS SUPPLÉMENTAIRES POUR CHAQUE CAMPAGNE

La start-up compte aujourd'hui plus de 80 clients grands comptes comme André, Agnès B, Cdiscount, Chevignon, Corsair, King Jouet, Morgan, ou encore Nature & Découvertes. Elle revendique que les campagnes ciblées avec sa solution génèrent en moyenne 49% de revenus supplémentaires par destinataire, par rapport aux outils utilisés avant par ces entreprises, selon des tests réalisés en interne par ces dernières. Cette moyenne cache des disparités. Fnac-Darty et 3 Suisses ont constaté des hausses respectives de 30 et 40% des taux de transformation de leurs campagnes. Pour Bazarchic et Oui.sncf, c'est 87 et 115%.

Les ingénieurs et data scientists embauchés par la société à la suite de cette levée de fonds développeront de nouvelles fonctionnalités pour enrichir la solution. En effet, Tinyclues permet d'effectuer des campagnes beaucoup plus ciblées et donc potentiellement plus nombreuses. Or les équipes marketing des entreprises sont limitées. "Pour leur permettre de se concentrer sur leur cœur de métier, qui est le choix des produits à promouvoir et la création du message publicitaire, nous voulons automatiser certaines tâches subalternes", détaille le PDG de la start-up.

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