Embeddable : La Startup Data Analytics Qui Choisit Ses Clients Malgré Une Forte Demande

Dans un marché des outils d’analyse de données en plein essor, une jeune pousse londonienne fait le pari audacieux de privilégier la qualité à la quantité. Embeddable, spécialisée dans les solutions d’analytics embarquées pour les développeurs, continue de sélectionner méticuleusement ses clients malgré une demande toujours plus forte.

Une Approche sur Mesure pour Répondre aux Besoins Spécifiques

Fondée en 2016 par Tom Gardiner et Harry Marshall, Embeddable a d’abord vu le jour sous le nom de Trevor.io, une plateforme no-code de business intelligence destinée aux non-techniciens. Mais face aux requêtes grandissantes de ses clients pour des outils d’analyse de données orientés clients, les fondateurs ont décidé de pivoter.

Leur nouvelle solution, Embeddable, propose aux développeurs une boîte à outils pour créer des tableaux de bord d’analytics interactifs et personnalisés, sans avoir à coder. Basée sur une bibliothèque de templates contributifs, elle se veut aussi intuitive qu’un Notion ou un Airbyte.

Notre objectif n’est pas d’aider les entreprises à partir de zéro, mais plutôt d’accompagner celles qui ont déjà des analytics à passer à l’échelle.

Tom Gardiner, CEO et co-fondateur d’Embeddable

Privilégier la Qualité avec un Onboarding sur Mesure

Malgré l’engouement suscité par sa solution, avec plus de 800 entreprises candidates depuis le lancement de sa bêta privée fin 2023, Embeddable reste très sélective. Seule une centaine de clients triés sur le volet ont pu rejoindre le programme.

Chaque prospect doit passer par un processus d’application rigoureux suivi d’un entretien approfondi pour s’assurer de l’adéquation du produit à ses besoins. Une approche qualitative qui porte ses fruits, avec plus de 100 000 dollars de nouveaux revenus générés chaque mois.

6 Millions d’Euros Levés pour Accélérer sa Croissance

Pour soutenir son développement, Embeddable vient de boucler une levée de fonds de 6 millions d’euros menée par OpenOcean, avec la participation de Four Rivers et Techstars. Ces nouveaux financements permettront à la startup d’étoffer son équipe, d’enrichir sa bibliothèque de templates et d’investir dans de nouvelles stratégies de croissance.

Jusqu’à présent, la majorité des nouveaux clients ont découvert la solution via le SEO, en cherchant des alternatives aux acteurs historiques comme Tableau ou Power BI de Microsoft. Mais pour passer à la vitesse supérieure, Embeddable devra ouvrir son produit en self-service.

Nous avons littéralement des gens qui passent de Looker, de Tableau, de GoodData, à nous, sur une base hebdomadaire. C’est vraiment intéressant, on n’aurait jamais pensé gagner des clients de ces grands noms aussi rapidement.

Tom Gardiner, CEO et co-fondateur d’Embeddable

Cap sur l’Automatisation et la Personnalisation

Dans les prochains mois, la startup prévoit de rendre son outil plus autonome, en réduisant l’accompagnement nécessaire pour connecter une base de données ou inviter un utilisateur. L’objectif est d’ouvrir un système d’inscription en libre-service d’ici fin 2024.

En parallèle, Embeddable planche sur de nouvelles fonctionnalités pour permettre aux clients finaux de personnaliser eux-mêmes leur expérience, avec un lancement prévu au premier trimestre. De quoi renforcer encore son positionnement d’ »Unreal Engine de la data visualisation ».

Embeddable en Bref :

  • Fondée en 2016 à Londres par Tom Gardiner et Harry Marshall
  • Solution de visualisation de données orientée clients pour les développeurs
  • Levée de fonds seed de 6 millions d’euros en 2024 menée par OpenOcean
  • Plus de 100 clients triés sur le volet, dont d’anciens utilisateurs de Tableau et Power BI
  • 100 000 dollars de nouveaux revenus mensuels

Malgré un marché très convoité, Embeddable continue de tracer sa route en misant sur une approche qualitative et un produit taillé sur mesure pour les développeurs. Une stratégie payante qui lui permet de séduire les clients des géants de la data visualisation. Reste à confirmer son potentiel à l’heure du passage à l’échelle.

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