Intelligence consommateur et marché · Livraison de repas

Votre plateforme voit chaque commande. Nous voyons tout le marché qui l'entoure.

Classez chaque commerçant non affilié auprès duquel les clients de votre marché commandent déjà — selon la demande réelle des consommateurs, la note des consommateurs et l'adéquation — avec les coordonnées pour les signer. Puis appliquez la même vue hors plateforme au prix, à la promo, à l'expérience de livraison et aux recommandations à froid. Dans 252 pays — Nouvelle-Calédonie aussi — actualisé chaque semaine.

Commencez par un pilote Voir les données qui le sous-tendent

Best Retail Insights Solution · VIP Awards – 2026

L'angle mort

Vos données de commande voient l'intérieur de votre appli. Elles ne voient pas le marché qui l'entoure.

Quel commerçant recruter, où dépenser en promotion, pourquoi une zone est molle — chacune de ces décisions dépend de ce qui se passe hors de votre plateforme. Vos données propriétaires s'arrêtent à vos propres commandes.

Vos données de commande

Ce qui s'est passé dans l'application.

Commandes passées, GMV, conversion — sur les marchands que vous référencez déjà. Aveugle à l'offre que vous n'avez pas, à la demande qui vous échappe et à ce que les clients pensent réellement de l'expérience.

Realytics

Ce qui se passe sur l'ensemble du marché.

Chaque commerçant du marché — sous contrat ou non — tarifé, noté et classé selon la demande réelle des consommateurs, avec ce que les clients disent de chacun et de la livraison elle-même, par zone.

L'offre que vous n'avez pas

Les commerçants les plus demandés et les mieux notés d’une zone qui ne sont pas encore sur votre plateforme — et la zone de chalandise (les commandes du secteur) qui fuit vers ceux qui les honorent.

La demande que vous ne satisfaites pas

Les cuisines, catégories et paniers qu'un quartier commande et que votre sélection ne couvre pas — par zone, semaine après semaine.

Le verdict que vous ne pouvez pas voir

Ce que les clients disent de chaque commerçant — et du temps d'attente, de l'exactitude des commandes et de la livraison — lu à partir des opinions des consommateurs.

Pourquoi Realytics

Votre appli rend plus efficaces les commandes que vous recevez déjà. Realytics développe celles que vous n'avez pas.

Davantage de la bonne offre, une demande que vous ne couvrez pas encore, des promotions qui comblent un vrai manque, et une expérience de livraison qui fait revenir les clients — lu à partir des signaux de consommateurs sur tout le marché, pas seulement de votre propre tunnel.

Ce que vous pouvez faire

Une seule vue du marché. Chaque action qui développe la marketplace.

Choisissez la tâche. La même vue hors plateforme les alimente toutes — de la signature du prochain marchand à la bonne recommandation sur l'écran d'un client qui vient pour la première fois.

Signez les commerçants que veut votre marché

Lesquels recruter ensuite — et les lacunes d'assortiment à combler.

Acquisition de commerçants

Trouvez et signez les commerçants que votre marché veut

Chaque restaurant non encore sous contrat, classé selon la demande réelle des consommateurs, la note des consommateurs et l'adéquation — avec les coordonnées pour les joindre.

Sélection et assortiment

Comblez l'écart entre ce qui est commandé et ce que vous avez en rayon

Voyez les cuisines, catégories et articles qu'une zone commande et que vous ne proposez pas encore. Recrutez pour combler le manque — pas au hasard.

Développez-vous dans la prochaine zone

Où s'étendre ensuite, et où une plateforme rivale l'emporte.

Expansion des zones et des marchés

Sachez quelles zones lancer ou densifier ensuite

Classez les villes et les zones de livraison selon la demande non satisfaite et là où la concurrence est la plus faible.

Intelligence concurrentielle

Voyez là où une plateforme rivale gagne du terrain

Là où le même article est moins cher ailleurs, quels commerçants sont exclusifs ou multi-plateformes (présents sur plusieurs applis), et sur quelles zones un concurrent avance — d'après les menus et le signal consommateur.

Un message que vous pourriez envoyer

Exemple de prospection pour l'acquisition de commerçants

Objet : les commandes de poke que passe votre quartier — et vous n'êtes pas sur la liste

Bonjour Daniel,

Les clients à quelques minutes à pied de Pacific Poke commandent beaucoup de poke et de bowls sains en livraison — et vous êtes l'une des cuisines les mieux notées pour cela dans le secteur.

Signal consommateur : cette demande est forte et en croissance, mais l'essentiel est satisfait plus loin, parce que Pacific Poke n'est pas encore sur [Platform]. Cette zone de chalandise est à vous de conquérir.

Votre mise en service prend quelques jours. Ça vaut bien 15 minutes avant l'affluence de l'été ?

— Sam, [Votre plateforme]

Noms anonymisés ; chaque ligne est tirée de vrais signaux de consommateurs : la demande, les signaux de consommateurs, l'écart. Voilà ce qui pousse un commerçant à répondre.

Faites croître chaque commande

Là où la promotion comble un véritable écart, et où le prix fait perdre des commandes.

Efficacité des promos

Placez la subvention là où elle comble un vrai écart

Concentrez le budget sur les commerçants dont le prix dépasse celui de leur véritable panel local, là où les clients jugent la valeur bonne et repasseront commande — pas sur ceux déjà compétitifs. Là où la perception de la valeur est déjà saturée dans une zone, une subvention apporte le moins.

Conversion et GMV

Récupérez les commandes perdues à cause du prix, pas de la demande

Repérez où le prix fait perdre des commandes, classez les commerçants selon le potentiel de révision tarifaire, et lisez l'économie du ticket moyen par zone.

Fixez le bon prix, protégez le réachat

Donnez aux responsables de comptes un diagnostic, et préservez l'expérience de livraison qui fait revenir les clients.

Retarification et menu

Donnez aux responsables de comptes un diagnostic sur lequel un commerçant peut agir

"Vos prix sont plus élevés que ceux de vos concurrents dans votre zone de livraison" — concret, par catégorie de plat, normalisé à la catégorie pour que chaque écart soit une comparaison à équivalent.

Expérience de livraison

Protégez l'expérience qui génère les réachats

Ce que les clients disent de la livraison elle-même — temps d'attente, exactitude des commandes, remise — par zone, pour que les opérations corrigent la bonne chose au bon endroit.

Personnalisez chaque recommandation

Vous savez qui est votre client. Nous savons vers quels commerçants les clients comme lui gravitent, en agrégé — pour que vous puissiez recommander le bon endroit dès le premier tap, avant même une seule commande. Vous détenez le client ; nous fournissons l'affinité, et l'appariement s'exécute dans votre stack. C'est ainsi que vous réglez le démarrage à froid que les seules données de commande ne peuvent pas régler : un nouveau client, un commerçant fraîchement recruté, ou un marché que vous venez de lancer.

Nouveau client, aucun historique

Une première recommandation pertinente

Reliez le profil démographique et de goûts d'un client aux commerçants qui surindexent auprès des gens comme lui, en agrégé — avant même sa première commande.

Nouveau marchand, aucune commande

Faites-le remonter aux bonnes personnes dès le premier jour

Un commerçant que vous venez de signer n'a aucun historique de commandes — mais nous savons déjà, en agrégé, qui sont ses clients. Présentez-le aux personnes les plus susceptibles de l'adorer.

Nouveau marché, aucun signal

Amorcez les recommandations dès le lancement

Vous lancez une zone ou une ville sans aucune donnée de commande ? Partez de l'affinité démographie-commerçant déjà présente sur le marché, et affinez à mesure que les commandes arrivent.

Une nouvelle ligne de revenu

Transformez les mêmes données en un produit que vos commerçants paient.

Un score de prix, des alertes promo et prix, et des lacunes d'assortiment — un outil payant qui aide vos restaurants à fixer leurs prix, alimenté par la vue de marché que vous licenciez déjà. Votre offre gagne en précision ; vous ajoutez une ligne de revenu.

Construisons-le

Parlez à notre équipe

Témoignage client

D'une lecture de cross-shopping à 300+ villes.

Une plateforme multi-pays est venue pour trouver des commerçants non signés. Ce que les données hors plateforme ont montré — que la vraie commande suivante d'un client à salade est un burger, pas une autre salade — a réécrit leur façon de faire les recommandations à froid dans chaque ville où elle opère.

Une plateforme de livraison de repas multi-pays

Le véritable rival du client qui prend une salade, c’est un burger. Vos données de commandes ne vous le diront jamais.

Signal de fréquentation croisée Recommandations en démarrage à froid Hors plateforme uniquement

Amorcez un moteur de recommandation à froid à partir de votre seul historique de commandes et il fait le pari évident : le client de salade veut une autre salade. Le signal consommateur hors plateforme dit le contraire. Dans une agglomération d'origine, les clients d'une chaîne de salades nationale fréquentent une chaîne de burgers fast-food plus qu'ils ne fréquentent le rival salade direct le plus proche — 5,8% contre 5,2%, l'ordre s'inverse littéralement. Dans une autre ville, les clients d'une chaîne de burritos fréquentent la chaîne de burgers à 16% tandis que le rival de même cuisine le plus proche reste sous 1% — un écart de 17x, sans aucun concurrent direct dans le top 14. Le même schéma se retrouve dans une troisième cuisine, même ville : les clients d'une chaîne de cafés nationale fréquentent une chaîne de burgers plus que n'importe quel rival café direct (15,7% contre 10,3%). Trois catégories. Deux villes. Le rival indirect l'emporte à chaque fois sur le direct. Les données propriétaires ne peuvent pas faire émerger cela. Elles n'enregistrent que les commandes déjà passées sur votre app, jamais le burger que le client de salade a choisi ailleurs. C'est précisément cet angle mort qui fait échouer le démarrage à froid — et c'est précisément ce que corrige la fréquentation croisée des consommateurs hors plateforme.

L'angle mort, quantifié

Ce que présument vos données de commande

Cuisine similaire → client similaire

Un moteur de recommandation à froid bâti sur l'historique propriétaire range les clients par type de cuisine : les clients à salade reçoivent des suggestions de salade, les clients à burrito des options de burrito. L'hypothèse est naturelle. Elle est aussi fausse. Votre application n'enregistre que ce qui s'y est déjà produit — jamais le choix hors plateforme qui révèle le véritable ensemble de considération.

Ce que le marché montre réellement

Le véritable rival est d’une autre cuisine — et classé premier

Pour une chaîne de salades nationale sur sa métropole d'origine, le concurrent n°1 en cross-shopping est une marque de fast-food indirecte — devançant le concurrent direct le plus proche en salades (5,8% vs 5,2%). Pour une chaîne de burritos dans une autre ville, chacun des 14 premiers concurrents en cross-shopping est indirect ; le concurrent le plus proche de même cuisine se classe 15e, à 0,96% face à un leader indirect à 16%. Une chaîne de cafés nationale dans cette même ville : la chaîne de burgers se classe là encore première, devant le concurrent café le plus proche (15,7% vs 10,3%). La bonne recommandation au premier tap exige de connaître tout le marché, pas seulement votre tunnel.

La preuve, en chiffres

17×

écart de cross-shopping indirect vs. direct — chaîne de burritos, une ville

16%

cross-shopping de la chaîne de burritos vers le principal rival indirect

15.7%

cross-shopping d'une chaîne de café vers un rival burger — au-dessus de tout concurrent café direct

catégories de cuisine, deux villes — le rival indirect classé premier à chaque fois

Ce que débloque le signal d'achats croisés

Recommandations à froid — bâties sur l'ensemble de considération réel, pas sur des cases de cuisine
Acquisition de commerçants — signez les commerçants que vos clients choisissent déjà hors plateforme
Lancement d'une nouvelle zone — cartographiez la demande avant la moindre commande
Ciblage des commerçants nouvellement signés — trouvez les bons premiers clients avant même tout historique de commandes

Couverture et données

Les données derrière chaque réponse.

Une seule vue du marché où votre plateforme est en concurrence — chaque marchand, signé ou non, la demande alentour, ce que disent les clients et ce qu'ils paient. Rapprochée, actualisée chaque semaine et étalonnée de manière indépendante.

288 M

points de vente cartographiés — chaque commerçant des marchés où vous opérez, sous contrat ou non.

1,5 Md+

profils de consommateurs, derrière la demande et les recommandations

11,5 Md+

signaux consommateurs — ce que disent les clients, par commerçant et zone

350 M+

articles de menu, tarifés et actualisés chaque semaine

630 k+

chaînes de marque, appariées

252

pays et territoires

Hebdomadaireactualisé, depuis 2020

0,94corrélation avec les données de restauration de Technomic

100+langues d'opinions des consommateurs lues

Livré chaque semaine sous forme de flux de données et via API, avec contrôle qualité et SLA — signal consommateur agrégé, jamais de données personnelles, conforme au RGPD et au CCPA. Commencez par un pilote sur quelques marchés, puis passez à l'échelle en production. Voir la couverture des données →

Commencez par un pilote

Voyez votre marché — offre, demande, prix et qualité, en une seule vue.

Un pilote à périmètre défini sur quelques-uns de vos marchés : vos commerçants et ceux que vous n'avez pas encore signés, mis en correspondance avec leurs véritables concurrents, comparés par catégorie, et lus à l'aune de ce que disent les clients. Puis passez à l'échelle en production.

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