Après une année 2023 réussie, Veesual met le cap sur les Etats-Unis
2023 a été une année de développement majeure pour la start-up française qui a multiplié par trois son nombre de clients. L'offre de Veesual s'étoffe avec une nouvelle solution en 2024.
Sur un marché de la mode en ligne en tension, les outils de personnalisation de l'expérience client séduisent. Comme la technologie d'essayage virtuel de Veesual, start-up française qui a enregistré une croissance de son chiffre d'affaires de 300% en 2023. Créée en 2020, sa mission est "d'aider le consommateur à mieux se projeter quand il achète de la mode en ligne".
Elle offre deux solutions. Le "Mix and Match", pour imaginer des combinaisons de looks avec un mannequin auquel le client peut physiquement s'identifier. Mais aussi la fonctionnalité "Switch Model", qui montre le rendu d'un vêtement porté par différents modèles. Avec ces innovations, Veesual signe son plus gros client, La Redoute, en 2022. L'année suivante, elle triple son nombre de clients et franchi le cap symbolique des cinq millions de looks créés et 500 000 utilisateurs sur les trois sites e-commerce où elle est déployée. Aujourd'hui, elle collabore avec sept commerçants, dont Gemo et Sergent Major. Grâce à ces solutions, d'après la start-up, le taux de conversion de ses clients a progressé de 80% sur un an.
Contrairement à ses concurrents, Veesual n'utilise pas la 3D. "La 3D est beaucoup trop chère à produire pour les marques et les utilisateurs ne sont pas habitués à interagir avec", argumente Maxime Patte, cofondateur et CEO de Veesual. A sa création, la start-up utilisait un algorithme de deep learning génératif, les GAN (pour Generative Adversarial Networks), pour adapter le vêtement au corps du mannequin. Seulement, après deux ans de R&D, la société a pivoté de technologie, car les GAN ne permettent pas de maitriser les hallucinations de l'IA générative (un bouton en trop, un doigt en plus pour le mannequin…). "Nous avons redéveloppé un moteur de génération d'image dont nous sommes propriétaires", se félicite le CEO. La technologie repose sur un mélange de machine learning, de moteur physique en interne et de deep learning pour la finition des images.
Avec ce générateur, la qualité de l'image n'est pas dégradée et le fitting est presque parfaitement exécuté, selon le co-fondateur. "Nous découpons le vêtement en huit à douze parties pour nous assurer que ce soit le plus réaliste possible, quasiment au demi centimètre près," détaille-t-il. Elaborée à partir de photos studios, la solution est facilement déployable pour les marques.
Arrivée aux Etats-Unis en 2024
Veesual arrive sur le marché américain après y avoir signé deux e-commerçants en début d'année. La société tricolore se rapproche de son objectif des 10 clients pour atteindre un chiffre d'affaires annuel récurrent de 1 million d'euros. Elle se rémunère avec une licence annuelle qui varie selon "le nombre de vêtements, la diversité de mannequins proposée et le nombre de sessions mensuelles du site". Maxime Patte est confiant quant à la popularisation de la solution : "Lors des premières collections le taux d'engagement des clients est assez faible, à hauteur de 8-10%, mais ce chiffre double à chaque collection", se réjouit-il.
Pour mieux engager ses clients, la société prévoit de multiplier les boutons de call to action sur les fiches produit et le site des e-commerçants. La start-up développe aussi une nouvelle solution avec Gemo, l'outil "Look recommandations". Placé en bas de la fiche produit, ce dernier permettra au client de consulter des recommandations de looks sur le mannequin choisi préalablement.