Avec sa plateforme SaaS et ses algorithmes bigdata, Delight promet à tous les producteurs et prometteurs de spectacle d’optimiser un taux de remplissage des salles qui pose clairement problème à l’heure actuelle.
Les plateformes de revente, de bons plan et de réduction pour les activités culturelles et en particulier les spectacles ne manquent pas et certaines sont de véritables succès : Digitick.fr, Weezevent, Billetreduc, etc. Pourtant environ 40% des billets de spectacle sont invendus chaque soir selon Delight. En réalité, alors que toutes ces plateformes répondent à la problématique du prix et l’achat online, la question de la communication, l’information du public donc de son recrutement n’est que peu étudiée. Dis autrement, les outils de marketing digital à destination des producteurs de spectacles sont quasiment inexistants. Ça c’était avant Delight n’arrive sur le marché !
Adapter l’offre culturelle en fonction des données
Les services de Delight s’appuient sur l’exploitation d’une base de données unique en son genre puisqu’elle regroupe les données d’offre de spectacles, de demande et de goût du grand public. De l’exploitation de cette base, elle a conçu, en collaboration avec des chercheurs de La Sorbonne, du CNRS et SATT Lutech, des algorithmes Big Data capable de cibler les différents publics en fonction de leurs intérêts culturels, du calendrier des animations et de leur adresser les messages les plus personnalisés.
La plateforme web permet donc de manager sa communication avec un ciblage inédit pour ce secteur et sur de nombreux canaux : e-mails, Sms, réseaux sociaux. Elle donne également accès à un tableau de bord de suivi et de management de ses campagnes, des ventes et du public.
Aujourd’hui en base de bêta-test, la plateforme web est amenée à évoluer très rapidement grâce à la levée de fonds récente de la startup (1,15 M€). L’équipe composée de Marc Gonnet (ex-Europe 1, Lagardère Active), Eric de Rugy (ex-Red Guy) et Oliver Abitbol (ex-Lagardère Active) va également travailler à l’amélioration de ses algorithmes et réfléchit déjà à adapter son service à d’autres secteurs culturels.
