La start-up partenaire de la semaine : Selectionnist

SELECTIONNIST

Soucieux d’apporter à ses clients, retailers et marques, les solutions les plus efficaces et innovantes, le groupe Altavia a noué un partenariat avec Selectionnist. La start-up a développé une technologie de reconnaissance d’images qui permet, par une simple photo, de retrouver un produit sur un support papier (magazine, catalogue, PLV, packaging).

Entretien avec Tatiana Jama, co-fondatrice :

Quel a été votre parcours avant le lancement de Selectionnist ?

Lara Rouyres et moi-même étions avocates. Lara, spécialisée en propriété intellectuelle et nouvelles technologies et moi, en contentieux pénal des affaires. L’entrepreneuriat nous attirait déjà énormément lorsque nous nous sommes rencontrées sur les bancs de HEC. A la sortie, nous avons intégré un cabinet, mais l’envie d’entreprendre était trop forte. Entrepreneure dans l’âme, nous avons décidé de nous lancer dans l’aventure entrepreneuriale en 2008 et avons lancé notre première société, Dealissime, spécialiste de l’achat groupé.

 

A cette époque, nous avions déjà la certitude qu’il fallait utiliser la puissance d’Internet pour  générer du trafic en boutique. C’est vraiment ce qui nous anime et nous passionne depuis le début, Lara et moi : le passage du monde physique au monde digital. Et vice versa.

 

18 mois plus tard, Dealissime comptait déjà 120 salariés. Une belle aventure ! Nous avons revendu la société en 2011 à Livingsocial, une filiale d’Amazon.

 

Et 2015 marque la naissance de Selectionnist …

Exactement. Nous sommes parties du constat qu’avoir un coup de cœur en feuilletant un catalogue se transformait difficilement en démarche d’achat. Le plus souvent, les consommateurs déchirent la page et n’en font rien ; ou prennent une photo, qui sera vite noyée dans le flux de leur pellicule. Selectonnist propose de connecter les images. Avec le laboratoire français INRIA, nous avons développé une technologie de reconnaissance visuelle qui permet, à partir d’une simple photo, de reconnaître un produit sur une image. Il est ensuite possible d’acheter en ligne ; de se rendre en boutique (l’adresse de la plus proche est indiquée) ; ou de recevoir du contenu (infos, tutoriels…).

 

Grâce à sa technologie de reconnaissance visuelle, Selectionnist transforme n’importe quelle image en point d’interaction entre une marque et son consommateur, aide les marques à mesurer et analyser leurs campagnes print, crée une expérience personnalisée grâce à une meilleure compréhension client, collecte des données sur le profil utilisateur.

selectionnist image

Grâce à Selectionnist, tout support papier devient flashable via Facebook Messenger.

Pouvez-vous donner quelques exemples d’utilisation ?

La technologie Selectionnist est, par exemple, utilisée par les éditeurs de presse magazine pour permettre à ses lectrices de retrouver et d’acheter tous les produits repérés dans les plus grands magazines féminins français (Vogue, Madame Figaro, ELLE, Glamour, La Parisienne, etc.). Depuis une application gratuite disponible sur iOS et Android, les utilisatrices prennent en photo la page du magazine contenant les produits qui leur plaisent et reçoivent en quelques secondes toutes les informations et liens d’achat relatifs à ces produits.

 

La technologie Selectionnist est mise à disposition des marques. Grâce à celle-ci, n’importe quel support papier (magazine, catalogue, flyer, Lookbook) devient flashable via Facebook Messenger. L’idée : ne plus passer par une application mobile mais utiliser une plateforme de messagerie comme Faceboook Messenger, que tout le monde possède, pour obtenir des informations et services en un temps record et surtout 24h/24 et 7j/7.

 

Quelle autre solution proposez-vous aujourd’hui ?

Les applications étant amenées à disparaître au profit des messageries instantanées d’ici 5 ans, nous avons décidé, cette année, de nous concentrer sur les chatbots – agent conversationnel automatisé, pluggé sur une certain nombre de messageries instantanées telles que  Facebook, Whatsapp, Skype ou Slack.

 

Nous travaillons très étroitement avec nos clients pour l’élaboration de leur agent conversationnel et nous avons été les premiers à intégrer la reconnaissance d’image dans les chatbots. Grâce à cette technologie et à notre expertise, nous aidons les marques à repenser leur relation client dans une logique omnicanal.

 

Tatiana Jama Selectionnist

Tatiana Jama co-fondatrice de Selectionnist

 

Qui sont vos clients?

Nos clients sont les éditeurs, les retailers et les marques.

 

Ce qui est intéressant, c’est que les retailers ont évidemment des problématiques communes et bénéficient ainsi de « l’intelligence » des autres. Au fil des questions et de son apprentissage, le robot devient de plus en plus intelligent.

 

Nous avons construit des chatbots intégrant de la reconnaissance d’images, pour le compte de retailers comme Leclerc ou Marionnaud, pour des éditeurs comme Glamour, et pour des marques comme 123 (groupe Etam).

 

Comment vous démarquez-vous de la concurrence ?

Beaucoup d’entreprises technologiques se sont lancées dans ce secteur : elles fournissent une solution, à partir de laquelle les développeurs construisent des chatbots.  La différence est que nous avons une véritable logique d’accompagnement de nos clients. Nous construisons le chatbot pas à pas avec la marque, du prototype – pour comprendre et tester –  aux V1, V2, V3…

 

Nous avons senti le vent tourner et avons su prendre des risques au bon moment. Nous avons une longueur d’avance concernant ces chatbots, qui deviennent indispensables aux marques et aux enseignes : tout notre processs est aujourd’hui structuré.

 

Quels sont les objectifs que vous vous êtes fixés pour les années à venir ?

Avoir l’équipe la plus agile possible, toujours en veille pour capter les tendances du marché et accompagner au mieux les clients dans ce bouleversement qu’est la transformation digitale.

 

Le déploiement à l’international est également au programme. Aujourd’hui, nous proposons des chatbots dans 5 langues et nous comptons bien développer davantage de versions dans les prochains mois.