Shraddha Bhattad

Ingénieur de développement logiciel II chez CommerceIQ
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CommerceIQ est une start-up à croissance rapide qui, en mars 2022, a levé 115 M$ de fonds de série D grâce à la SoftBank Vision Fund 2.

Notre originalité consiste à aider des marques à réussir grâce à des canaux de commerce en ligne tels qu’Amazon, Walmart et Instacart. Notre plateforme unifiée applique l’apprentissage automatique et l’automatisation au marketing, à la chaîne d’approvisionnement et aux opérations de vente pour aider les marques à découvrir le secret qui leur permettra d’accroître leur rentabilité sur le marché.

Les marques ont besoin de données. Par conséquent, elles s’inscrivent chez nous, nous font part des produits qui les intéressent, et nous assurons une collecte omnicanale de données web publiques, notamment sur Amazon, Walmart etc., pour les aider à effectuer leurs tâches de tests de site web, de protection de marque, et à recueillir des données pertinentes sur les produits concernés.

De nombreuses marques, dont des sociétés de grand renom, font appel à nous et nous les aidons à améliorer leurs ventes.

Supposons que vous recherchiez une brosse à dents – vous pouvez être sûr d’obtenir une grande marque comme meilleur résultat sur une page de recherche, n’est-ce pas ? Mais, pour diverses raisons, le classement de certaines marques n’est pas à la hauteur.

En utilisant des données web publiques, nous aidons nos clients à déterminer où ils perdent de l’argent. Qu’est-ce qui fait marcher leurs produits ? Quels sont leurs principaux produits ? Comment pouvons-nous optimiser les dépenses publicitaires ? Comment pouvons-nous améliorer notre marketing orienté vers l’extérieur pour améliorer les classements sur les pages de recherche ? Comment pouvons-nous protéger davantage la marque ?

En ce qui concerne ce dernier point, si les sites web de nos clients rencontrent des problèmes ou si un vendeur tiers vend leur marque avec une variation différente, cela finit par être une perte pour nos clients, compte tenu de la baisse de leur valeur.

Les prix risquent de baisser en raison des démarques pratiqués par des tiers, parce que de nombreux revendeurs, par exemple, adopteront un prix inférieur. Des articles peuvent apparaître en rupture de stock par erreur en raison de complications rencontrées sur le site web et des produits peuvent être vendus à des consommateurs qui ne correspondent pas aux attentes de la marque.

Dans l’ensemble, dans tous ces scénarios, la marque perd, et il ne s’agit pas seulement de perdre de l’argent – son image de marque risque également d’en pâtir.

En outre, la tendance d’achat en ligne est en croissance continue, ce qui démultiplie le problème. Toutes ces questions de plus en plus nombreuses sont difficiles à suivre manuellement et à grande échelle, et c’est là que nous intervenons pour les aider à automatiser les choses à l’aide des données.

Actuellement, notre équipe recueille des millions de points de données web publics pour rationaliser ces processus. Supposons que nous soyons sur la page d’un revendeur qu’une marque nous a donné – ce sont nos tâches les plus prioritaires. Nous demandons à Bright Data de nous fournir les données web publiques disponibles sur les différents sites de commerce en ligne pour ce produit – la page du produit, une page de recherche pour ce produit, tous les attributs de ce produit, etc., au format HTML.

Nous lisons ensuite ces données web et les analysons. Quel est l’intitulé ? Quel est le prix ? Qui est le vendeur ? Quelles sont les variantes de ces données ? Cette variante est-elle conforme à ce que la marque a demandé ? Existe-t-il une variante indésirable ici ? Y a-t-il un vendeur non autorisé ici ? Ce prix est-il différent de ce qui est attendu par la marque ? Ce sont les vérifications de base.

Nous faisons ensuite remonter automatiquement les problèmes auprès du distributeur concerné. Donc si quelque chose ne va pas, nous lui demandons de vérifier. Par exemple : si nous savons qu’un article est en rupture de stock ici, mais que la marque indique qu’il est disponible, nous pouvons identifier une incohérence.

Compte tenu de l’envergure de nos opérations, nous avons choisi Bright Data parce que nous voulions une solution fiable et cohérente prenant en charge de gros volumes de données. Nous ne voulions pas finir dans une situation où nous devrions jouer avec le feu en permanence.

Il y a tant de choses à faire pour fournir ces données et nos informations à nos clients. Nous ne pouvons donc pas nous permettre de faire des erreurs : nous avons besoin de données web précises, nous avons besoin de fournir des réponses rapides et nous ne pouvons pas nous permettre de faibles taux de réussite.

Notre équipe n’a pas développé de solution de collecte de données en interne et nous n’avons pas du tout intérêt à travailler dans ce domaine. Nous avons donc choisi d’utiliser un fournisseur tiers comme Bright Data.

Il propose les meilleures solutions pour les volumes de données qui nous intéressent. En outre, Bright Data a fait ses preuves en tant que fournisseur de données web, ils ont eu l’occasion de traiter des projets sur de gros volumes de données et l’étendue internationale de son réseau, avec un ciblage au niveau des villes, défie toute concurrence.

Pour le moment, nous travaillons avec le Web Unlocker et nous en sommes satisfaits. Nous prévoyons également d’accroître notre utilisation du Web Scraper IDE une fois que ce produit arrivera à maturité.

Bright Data répond à toutes mes exigences : il fonctionne bien avec de gros volumes de données et assure une couverture géographique diversifiée. De plus, nous nous sentons entendus et nous avons le sentiment que les mesures nécessaires sont prises pour résoudre les problèmes le cas échéant.

Nous comptons sur Bright Data pour obtenir nos données.

More testimonials

David Amézquita
Product Manager at Container xChange
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Dans le cadre de notre approche axée sur les produits, qui est focalisée sur la chaîne d’approvisionnement, nous avons besoin de toutes les données web publiques fiables que nous pouvons obtenir afin de fournir à nos clients des informations précieuses en temps réel.
Sarah Melville
Data Science Specialist
Sans la possibilité de collecter des données web publiques sur Internet, nous sommes incapables de savoir quand une marque a été présente sur différents supports et quelle a été sa visibilité. Nous n’aurions aucun moyen de continuer à croître à la vitesse que nous avons atteinte sans le soutien de Bright Data.
Danny Issroff
Product Lead at CRED Investments
Bright Data is an indispensable part of our data universe - with the breadth and freshness of the web data, the different relevant datasets available, and the reasonable price.

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