Comment la start-up d’analyse de données Near est passée d’Adtech à une entreprise SaaS

À l’ère numérique d’aujourd’hui, les spécialistes du marketing collectent d’énormes quantités de données auprès des consommateurs via Internet. Les plates-formes comme Facebook, YouTube et Google contiennent beaucoup de données sur les personnes, et les entreprises sont constamment en quête de capturer les données des utilisateurs pour promouvoir leurs produits. Cependant, peu d’entreprises ont les données du monde physique.

Pour capturer cela, Anil Mathew fondé Proche en 2012. La startup basée à Singapour et à Bangalore s’appelait initialement AdNear, qui utilisait les données de localisation pour diffuser des annonces pertinentes pour les clients. Huit ans plus tard, il est devenu une startup SaaS (Software-as-a-Service), qui recueille des données réelles sur les consommateurs et les fusionne avec des données en ligne pour créer leur profil.

Fondateur de Near.co, Anil Mathews

«En 2012, nous avons été l’un des premiers et probablement le seul acteur de la région APAC à fournir des données de localisation utilisées dans la publicité numérique. En 2014, nous nous sommes étendus à l’Australie et au Japon et avons commencé à utiliser les données de localisation pour générer des informations sur les visites en plus de la publicité. Cela nous a conduit à abandonner la « publicité » dans « AdNear » en 2015. Cela correspondait à notre progression naturelle consistant à utiliser les données pour plus que de la publicité « , explique Anil.

À l’heure actuelle, la solution SaaS de l’entreprise permet aux marques, aux entreprises et aux éditeurs d’utiliser l’emplacement, les transactions et d’autres signaux du monde réel pour l’analyse des données et le marketing.

Près, qui a soulevé plus de 134 millions de dollars d’investisseurs de renom comme Sequoia, a des revenus de plusieurs millions de dollars. Mais, il ne veut pas rendre publics les chiffres exacts.

Le voyage

Après avoir lancé la startup en 2012, Anil a commencé à voyager aux États-Unis pour comprendre comment il pouvait utiliser les données de localisation au profit des marques. Il a rencontré des entreprises Silicon Valley pour comprendre leurs besoins et réalisé qu’il y avait une opportunité importante de créer un SaaS offre qui pourrait transformer leurs données en une intelligence puissante et exploitable.

«Depuis lors, nous avons investi profondément dans le développement de la plate-forme en acquérant diverses sources de données, nous avons déployé des efforts dans la science des données pour les convertir en intelligence et affiner ces modèles à travers les marchés», dit-il.

En 2015, l’entreprise était encore grande dans l’adtech. Cependant, Anil a décidé de faire évoluer l’idée car les données de localisation de la startup devenaient de plus en plus précieuses pour ses clients.

«Faire passer une entreprise existante à un nouveau modèle, c’est comme changer les pneus d’une voiture en marche. Cela pourrait littéralement tuer une entreprise. Nous avons décidé de prendre le risque, mais cela s’est fait au prix de l’abandon de nos revenus transactionnels, et nous avons perdu 60% des revenus en 2015 », explique Anil.

Il ajoute: «À cette époque, l’industrie subissait une énorme transformation numérique où les éditeurs et les spécialistes du marketing capturaient des données monétisables sur leurs clients via le CRM et le site Web. Mais avec les géants créant leur réseau et emportant une part du gâteau publicitaire, les éditeurs ont commencé à voir un besoin constant d’innover pour rester dans le jeu. C’est là que nous sommes intervenus », explique Anil.

«Nous avons lancé notre produit phare Allspark au début de 2017. Il s’agissait du premier produit SaaS d’entreprise du genre dans l’industrie MarTech (technologie marketing) basée sur les données pour alimenter le marketing basé sur l’IA. À la fin de 2017, Allspark est devenu le produit SaaS à la croissance la plus rapide pour atteindre 10 millions de dollars ARR en 10 mois, et a doublé ses revenus en glissement annuel », explique Anil.

Comment ça fonctionne

Near rassemble des données à partir d’un ensemble diversifié de partenaires de données tels que des agrégateurs de données, des partenaires d’application, des partenaires Wi-Fi, des points d’accès publics, des ensembles de données de recensement et des partenaires de données régionaux à travers les marchés. Il prend ensuite les signaux de données bruts, non filtrés et non structurés et les met en contexte en y ajoutant une couche de science des données. Les clients de Near peuvent alors comprendre le comportement des utilisateurs non seulement en fonction des lieux qu’ils visitent, mais aussi du comportement qu’ils présentent dans le monde réel.

Actuellement, Near a des clients comme Mastercard, WeWork et BCG. Il a fallu près de sept ans à la startup pour se développer à l’échelle mondiale pour atteindre l’échelle de 1,6 milliard de dollars.

Selon le fondateur, leur décision de centraliser toutes les fonctions dans leur centre technologique à Bangalore les a aidés à évoluer. La deuxième raison était la vente via des partenaires de distribution qui les ont aidés à prendre pied dans plusieurs pays. Enfin, ils ont trouvé des investisseurs stratégiques sur des marchés importants et les ont également aidés à accéder à des ressources clés.

«Notre force réside dans la combinaison de signaux de données provenant de sources disparates et leur mise à disposition via des produits SaaS hautement intuitifs. Alors que d’autres entreprises du secteur se sont concentrées sur l’exploitation des données pour créer des services publicitaires, nous avons investi dans l’amélioration de la profondeur et de l’étendue des données dans notre plate-forme et dans la science des données qui convertit ces divers ensembles en renseignements exploitables et précis », explique Anil.

«Grâce à nos offres, nos clients peuvent accéder facilement au comportement des clients en dehors de leur réseau – où ils mangent, font leurs achats, dans quels magasins concurrents ils se rendent et d’autres intérêts dans le monde réel. Ceci, en particulier dans le monde sans cookie, est une mine d’or pour les propriétaires de données propriétaires », ajoute Anil.

Modèle d’affaires

La startup suit un modèle d’entreprise SaaS d’entreprise où il vend le produit au client chaque année et signe avec lui des contrats à long terme. L’entreprise a signé jusqu’à présent plus de 100 entreprises. Anil rappelle que leur premier client était un cabinet de conseil de premier plan.

Et avec WeWork, Near a pu superposer leurs données immobilières avec ses informations pour les aider à mieux comprendre les profils d’audience dans les quartiers. Avec cette intelligence, WeWork pourrait développer un modèle de tarification dynamique pour différents sites et s’éloigner d’un modèle de tarification forfaitaire. Actuellement, la société travaille également avec Singapore Press Holdings et Verizon.

Anil affirme que leur capacité à poursuivre le parcours du consommateur en dehors de l’écosystème d’une marque est ce qui a vraiment excité les investisseurs. Deuxièmement, la startup suit un principe de confidentialité dès la conception, où toutes les données entrantes sont anonymisées et consensuelles. En fait, ils sont Conforme GDPR (en Europe) et CCPA (en Californie). Être proactif en matière de confidentialité des données leur a permis de continuer à faire des affaires dans tous les pays, indépendamment des lois strictes sur la confidentialité.

«Être entrepreneur peut être très accablant. Il faut rester concentré et inculquer la capacité de comprendre que tous les problèmes n’ont pas le même niveau de priorité. Il est facile de dire «oui» à chaque problème auquel sont confrontés vos clients, mais la clé du succès réside dans le choix de vos domaines d’intervention et dans cette direction », explique Anil.

Plans à venir

La startup souhaite embaucher plus de talents en Inde à l’avenir, et au cours des 18 prochains mois, elle souhaite s’étendre à l’Europe et aux États-Unis.

L’entreprise a également lancé un programme d’entrepreneur en résidence appelé N’EIR. Le programme de 12 mois entièrement rémunéré pour les professionnels expérimentés dotera leurs EIR de connaissances et d’expertise dans le domaine pour diriger leur entreprise.

Pendant le programme, les candidats passeront six mois à Bangalore et plus tard six mois dans l’un des bureaux à l’étranger de Near. La start-up recherche actuellement des partenariats avec des écoles B comme les IIM et l’ISB en Inde, et Harvard et Stanford aux États-Unis.

Pendant la crise du COVID-19, la société a aidé les entreprises à comprendre l’impact du verrouillage et a publié l’indice de mobilité. L’entreprise est en concurrence avec des entreprises mondiales comme PlaceIQ, Cubiq et Bidstalk.

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