Veesual
Veesual développe des expériences personnalisées de Mix&Match pour les sites e-commerce des marques de mode dans lesquelles les internautes peuvent choisir un mannequin auquel ils/elles s'identifient, puis voir n'importe quelle pièce et n'importe quel look d'une collection porté par ce mannequin.
FONDATEURS
. Maxime Patte – Co-fondateur & CEO – Diplôme d’ingénieur CentraleSupélec en Télécommunication en 2011 + Master Finance & Stratégie à Sciences Po Paris 2012. A passé 3 ans dans le Graduate program dirigeants de chez Carrefour + A été Co-fondateur & COO d’une startup dans la foodtech pendant 2 ans + sales dans une startup (360Learning) + entrepreneur en résidence dans une startup studio spécialisé en data science.
. Damien Meurisse – Co-fondateur & CTO – Diplôme ingénieur information d’EPITECH en 2010. A été CTO de PRM Factory (régie pub – 4 ans) – A été Co-fondateur & CTO de Cleep (app de social shopping) pendant 3 ans.
DESCRIPTION DE LA SOLUTION ET VISION
Produit
. Veesual développe des expériences personnalisées de Mix&Match pour les sites e-commerce des marques de mode
-Dans lesquelles les internautes peuvent choisir un mannequin auquel ils/elles s'identifient,
-Puis voir n'importe quelle pièce et n'importe quel look d'une collection porté par ce mannequin.
-La solution Veesual est plug&play pour les marques.
-La startup récupère des images de mannequin et les packshots des vêtements des marques, puis déploie sa solution sur une page dédiée du site e-commerce des marques. Par exemple ici : https://www.laredoute.fr/styling-experience.aspx
-Les internautes peuvent accéder à cette page depuis la page d'accueil du site e-commerce, ou depuis des liens depuis les pages produits, puis ils vont pouvoir choisir un mannequin auquel ils/elles s'identifient, parmi une sélection de mannequins que la marque aura faite. Et naviguer à travers la collection des marques tout simplement en choisissant un vêtement et ils pourront le voir sur le mannequin qu'ils ont choisi. La mise en panier se fait directement depuis l'expérience.
Technologie
. Veesual développe une technologie propriétaire de génération d’images qu’elle met au service des marques à travers ses expériences Mix&Match.
. Veesual est labélisée Deep Tech par la BPI.
Originalité
. Au delà d'offrir une expérience plus inclusive et représentative de la diversité de la société aux consommateurs des sites e-commerce des marques de mode, le ROI des expériences de Mix&Match se trouvent dans une augmentation de la conversion (+25%) et du panier moyen (+15%) ainsi qu'une diminution des retours (jusqu'à 30% sur certaines catégories de produit).
. Premier point différenciant, Veesual a développé une solution basée sur les images 2D des marques qui permet d'avoir des images avec 0 défaut en haute résolution.
. 2e point différenciant : Veesual ne se contente pas de générer des images pour les pages produits des marques, mais a développé une expérience e-commerce complète pour les marques.
Plan de développement
. Déploiement de sa Mix&Match Styling Experience en France et aux USA.
. Lancement d’un nouveau produit d'essayage virtuel directement sur les photos des consommateurs.
BUSINESS MODEL – GENERATION DE REVENUS
Croissance CA et Clients
. Après 18 mois de R&D et développement produit, Veesual a lancé son premier pilote avec La Redoute en mai 2022.
. Clients: La Redoute en France et AdoreMe aux USA
. Veesual a été accélérée par Techstars Montreal AI en 2020, Plug&Play Retail en 2021 et LookForward de Showroomprive en 2022.
. Veesual est labélisée deep tech par la BPI, soutenu par Wilco et fait partie du Founders Program de Station F.
. Lauréat du prix innovation à La Nuit du Commerce Connecté 2021.
. Equipe basée à Paris
Business model
Engagement annuel récurrent basé sur :
-le nombre de vêtement live dans l'expérience
-le nombre de mannequins actifs
-le nombre de domaine sur lesquels l'expérience est connectée.
Veesual : Augmented Shopping Experiences
Mix&Match, Switch Model, Look Inspiration: augmented e-commerce experiences that better engage shoppers thanks to virtual fitting for fashion e-commerce.