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Start-ups & éditeurs de logiciels

Equipe de startup discutant

Nous accompagnons et relevons les défis stratégiques et technologiques de nos clients dans plus de 10 secteurs d’activité.

Notre objectif : étudier vos problématiques, trouver ensemble des réponses adaptées à votre contexte et apporter des solutions durables pour répondre à vos enjeux de transformation numérique.

Nos secteurs de prédilection : Banques & Assurances, Energie, Retail, Luxe, Secteur Public, Média, Start-ups & éditeurs de logiciels, Santé & Pharmaceutique, Logistique et Industrie.

 

Renforcer le modèle SaaS

La croissance du secteur logiciel est principalement tirée par le SaaS. Les clients plébiscitent l’usage ATAWAD (anytime, anywhere, any device), la simplicité de déploiement et de montée de version ainsi que le stockage des données optimisé et sécurisé grâce au Cloud. Qu’on soit “digital native” ou qu’on doive passer d’un modèle traditionnel à un modèle qui s’appuie sur le Cloud, réaliser les bons choix d’infrastructure et d’architecture Cloud, adapter son offre logicielle, sont des étapes non triviales mais fondamentales pour s’inscrire dans cette croissance du modèle SaaS.

Passer d’une culture centrée sur le produit à une culture centrée sur le client

Dans un marché ultra compétitif où l’offre explose, les éditeurs de logiciels doivent impérativement placer le client au centre. Le développement logiciel en cycle en V est révolu et les entreprises doivent s’emparer des méthodologies itératives centrées sur l’utilisateur comme le Design Thinking et l’Agilité. L’expérience client, sans couture et répondant au besoin final, doit être la référence et la pierre angulaire du développement logiciel. Ce sont les taux d’adoption, d’utilisation et de satisfaction du logiciel qui doivent devenir les critères de succès.

Décloisonner les données pour faciliter la prise de décision

Les entreprises voient désormais la donnée comme un atout stratégique, mais ne savent pas forcément comment l’exploiter. Les éditeurs de logiciel ont un rôle majeur à jouer, pour décloisonner et valoriser cette donnée. Celle-ci doit être utile, arriver au bon moment et être présentée de façon immédiatement compréhensible aux utilisateurs. Elle doit être actionnable : les utilisateurs doivent pouvoir s'appuyer dessus pour prendre les bonnes décisions, qui feront la différence dans un milieu compétitif. L’intégration d’algorithmes de machine learning se fera de la même manière, dans une perspective MLops, pour que l’intelligence artificielle vienne aider les utilisateurs de façon transparente.

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