Vizly

Le marché de la gestion de visibilité locale en France est dominé par des acteurs établis dont la tarification reste opaque — devis personnalisé, contact commercial obligatoire — et dont le périmètre fonctionnel ne couvre pas encore la visibilité dans les moteurs IA, un sujet qui devient concret pour les commerces locaux en 2026. L'opportunité n'était pas de faire, mais de répondre à une frustration précise : un gérant de PME veut savoir ce qu'il va payer avant de parler à un commercial, et veut un outil qu'il peut activer seul.

J'ai construit le produit autour de trois partis pris assumés dès l'architecture : une tarification affichée et fixe (pas de devis), un onboarding self-serve sans étape commerciale obligatoire, et un agent IA intégré nativement plutôt que vendu comme module premium. Ces choix ont des implications techniques directes — authentification autonome (JWT custom plutôt que solution tierce), facturation Stripe en libre-service, agent IA branché sur les données du compte dès l'inscription plutôt qu'en configuration manuelle.

Ce qui a ete construit

• Architecture complète Next.js 15 / NestJS / PostgreSQL avec pgvector pour la recherche sémantique des avis clients et des données de visibilité IA
• File de traitement asynchrone (BullMQ + Redis) pour les synchronisations multi-plateformes (Google, Apple Maps, Facebook, Bing…) et les campagnes de collecte d'avis
• Authentification JWT maison (access tokens courts, refresh tokens rotatifs hashés) plutôt qu'un service tiers, pour garder le contrôle complet sur le cycle de vie des comptes multi-établissements
• Agent IA Lumi (embeddings + GPT-4o) branché sur les fiches, avis et conversations du compte pour générer des suggestions priorisées
• Étude comparative de 13 concurrents ayant directement informé la grille tarifaire et la liste des fonctionnalités différenciantes (boîte de réception unifiée, suivi de visibilité IA, agent IA natif)
• Identité de marque posée (tokens couleur, typographie Plus Jakarta Sans / Inter) pour soutenir un positionnement plus moderne que les outils B2B traditionnels du secteur

Choix d'execution

• Le choix le plus engageant a été d'exposer la tarification publiquement plutôt que de passer par un cycle commercial classique. Sur un marché où le concurrent principal cache ses prix, c'est à la fois un argument différenciant et un risque — il fallait que le produit tienne cette promesse de simplicité jusqu'au bout, depuis l'inscription jusqu'à la facturation, sans étape cachée qui contredirait le positionnement.

Impact attendu (produit en cours d'activation)

• Une PME peut évaluer le coût réel avant tout contact commercial, ce qui réduit la friction d'entrée par rapport aux solutions à devis
• L'onboarding self-serve permet un test du produit sans dépendre de la disponibilité d'un commercial
• L'intégration native de la visibilité IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity) positionne le produit en avance sur un sujet que les concurrents établis n'adressent pas encore