J’auditerai les concurrents SaaS et élaborerai des matrices de tarification

Une matrice de tarification concurrentielle n’est utile que si chaque point de données peut être défendable. Que vous mettiez à l’échelle un produit SaaS/Fintech ou que vous optimisiez un catalogue E-commerce, je fournis une intelligence de marché de niveau institutionnel grâce à l’extraction DOM personnalisée en Python et à des taxonomies de métadonnées strictes.

LE CADRE TECHNIQUE

• Étape 01 : ingestion. Extraction DOM via des scripts personnalisés avec des délais de requête pour la conformité anti-ban.
• Étape 02 : Normalisation. Traité dans Google Colab en matrices .tsv propres et unifiées.
• Étape 03 : QC. Cellules manquantes marquées [Non publié]. Aucune donnée n’est devinée ou imputée.

CE QUE VOUS REÇEUZ

• Classeur de taxonomie concurrentielle structuré sur 11 colonnes.
• Système de référence d’identifiants d’évidence traçable avec des liens de vérification.
• Registre signalé des lacunes d’information, des conflits de sources et des risques.

VOTRE PARCOURS ET VOS CAS D’UTILISATION

1. FinTech SaaS : isolation d’un écart numérique de 25 $/mois, arbitrage de frais terminaux et seuils CapEx.
2. E-commerce : cartographie de multiplicateurs de prix 3,9x, écarts de bundles et arbitrage réglementaire.

CONDITIONS Modèle 100 % asynchrone. Tout alignement, briefs et livrables via des paramètres écrits. Pas d'appels vidéo. Strictement borné à l’OSINT public.