L’utilisation des données pour prendre de meilleures décisions plus rapidement aide les startups dans l’espace SaaS encombré à améliorer le développement de produits, à identifier les opportunités de marché cachées et à terminer le travail avec moins de fausses étapes, des priorités importantes alors que ces startups recherchent une partie du marché SaaS en plein essor, qui devrait augmenter de 19,7 % au cours des six prochaines années.
Une startup basée à Singapour et en Californie appelée Articles ménagers a construit une plate-forme qui ingère des données pour aider les startups dans ces efforts. Aujourd’hui, Houseware sort de la clandestinité avec 2,2 millions de dollars dirigés par Tanglin Ventures Partners avec la participation de GTMfund et Better Capital, ainsi que des investisseurs providentiels parmi certaines des sociétés SaaS les plus emblématiques et les plus développées, y compris des dirigeants de Snowflake, Superhuman, Stripe , Zendesk et autres.
Lorsque Divyansh Saini, cofondateur et PDG de Houseware, travaillait pour la société d’analyse de données Atlan, il a eu la chance de travailler directement avec des entreprises comme WeWork, Postman et Plaid. Saini a remarqué un décalage entre la façon dont les équipes de données parlaient, disons, des mesures et ce que les équipes de revenus exigeaient de ces chiffres.
« [Traditionally,] l’équipe de données est plus éloignée des problèmes et est traitée comme une fonction de service », a déclaré Saini, passant des semaines à modéliser des données pour des cas d’utilisation particuliers.
Houseware a été fondée en 2021 par Shubhankar Srivastava et Saini avec une question simple : « Que faudrait-il pour faire passer la valeur de l’entrepôt de données des équipes de données et d’ingénierie à la fonction de revenus au sein des organisations ?
Houseware, qui offre une interface facile à utiliser et sans code pour les équipes d’exploitation et de revenus, souhaite rapprocher les entreprises SaaS d’une utilisation plus efficace des données dans leurs cas d’utilisation quotidiens dans l’ensemble des entreprises.
Houseware permet aux utilisateurs, par exemple, dans l’équipe de réussite client, de modéliser des informations sur la tarification des produits, qui à leur tour peuvent ensuite être utilisées par les équipes financières lorsqu’elles réfléchissent à la manière de modifier ces prix, a expliqué Saini.
Ceci est important car, bien que des produits comme Snowflake aient facilité le travail avec de gros volumes de données à grande échelle au cours des cinq dernières années, les équipes de revenus de la plupart des entreprises ne sont toujours pas touchées par ce changement de paradigme, selon Saini.
Les clients cibles de Houseware sont les entreprises SaaS de plus de 1 000 employés. La société affirme que ses utilisateurs finaux sont des groupes de revenus, de marketing et de vente, ainsi que des analystes marketing et financiers. Houseware suit le pourcentage d’employés activés en tant que métrique clé dans les entreprises utilisant sa plateforme.
« Nous avons vu jusqu’à 30 % des employés d’une organisation être des utilisateurs réguliers d’articles ménagers », a déclaré Saini, qui aime parler de « démocratisation de l’accès ». Il a intégré des utilisateurs d’entreprises SaaS publiques et des entreprises edtech et SaaS à la croissance la plus rapide, entre autres au cours des deux derniers trimestres.
Les articles ménagers considèrent Clarté et People.ai ses concurrents les plus proches, aux côtés certaines plates-formes horizontales comme Thoughtspot, a déclaré Saini à TechCrunch. Il a également souligné que des entreprises comme Retool, qui a levé 45 millions de dollars pour une valorisation de 3,2 milliards de dollars l’an dernieret Streamlit, qui a acquis Snowfake pour 800 millions de dollars, ont rendu l’espace populaire pour les développeurs et les data scientists, respectivement ; Houseware vise à faire de même pour les utilisateurs non techniques.
Saini a déclaré à TechCrunch qu’il « construit actuellement une couche d’intelligence au-dessus des données des clients à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (IA) pour résoudre des cas d’utilisation tels que l’identification du risque de désabonnement » et « la création de scores de santé de compte intelligents ». en plus des données clients. La startup cherche à les déployer pour ses clients aux deuxième et troisième trimestres de 2023, a ajouté Saini.
La société prévoit également de développer son équipe, d’embaucher pour des postes de commercialisation aux États-Unis et de doubler ses partenariats avec Snowflake et dbt Labs.
« Les cadres de la fonction revenus subissent une pression énorme pour trouver des voies de croissance », a déclaré Saini dans un communiqué. « Les investisseurs se concentrent sur une économie unitaire solide et sur la voie de la rentabilité, donc beaucoup dépendra d’une exécution commerciale rigoureuse, disciplinée et du premier décile. »
Crédits image : Articles ménagers
« Les données et les mesures ont été mises au point au cours des six derniers mois dans les entreprises SaaS, les réunions du conseil d’administration cherchant désormais des réponses au coût d’acquisition de clients, quels canaux principaux fonctionnent le mieux ou comment l’utilisation des produits est liée au désabonnement », a déclaré Saini dans son déclaration.
