FineTouch
Système Déployé
Ticking Time

Piloter et estimer la haute horlogerie par la data.

SaaS InterneNext.jsTremor (DataViz)Scraping
Projet Ticking Time
MultiPlateformes Synchronisées
10k+Ventes aux enchères analysées
AutoGénération de factures PDF
ProjetTicking Time
SecteurHaute Horlogerie & E-commerce
InterventionArchitecture Data, Scraping & Dashboarding
Expertise appliquéeArchitecture Web & Data
Stack Technique
  • Next.js
  • Node.js
  • Playwright (Scraping)
  • Tremor
  • PostgreSQL

Le point de départ

Notre client, un marchand horloger spécialisé, vendait ses garde-temps sur de multiples plateformes (Chrono24, son propre site, etc.). Il faisait face à un double défi logistique et stratégique : la gestion administrative chronophage de ses ventes, et la difficulté d'estimer avec précision la valeur marchande de modèles vintage face à un marché hautement spéculatif.

La problématique

01

Fragmentation des ventes

Le suivi des stocks et l'édition manuelle des factures pour chaque vente multi-canal devenaient un frein majeur à la croissance de l'activité.

02

Opacité du marché

Le prix d'une montre de collection dépend de son historique de vente en enchères. Collecter ces données manuellement pour chaque modèle prenait des heures.

03

Besoin de restitution visuelle

Il manquait un outil central pour croiser la rentabilité des ventes actuelles avec les courbes de cotes du marché global.

Data Flow & Architecture
Marketplaces VentesCommandes & Stock
Maisons d'EnchèresScraping Historique
Data Pipeline
Nettoyage des prix d'adjudication, calcul des cotes et synchronisation des stocks.
Dashboard TremorDataViz Next.js : Courbes de prix & KPI financiers.
Générateur FacturesCréation auto de PDF conformes lors des ventes.

L'architecture de la solution

1. Un outil centralisé (SaaS interne) : Nous avons conçu une application web sur-mesure en Next.js. Elle se connecte aux différentes marketplaces pour synchroniser les statuts de commandes et génère automatiquement des factures PDF au format légal à chaque nouvelle vente.

2. Moteur de Scraping Historique : Pour répondre au besoin d'estimation, nous avons mis en place des scripts automatisés (Playwright/Node) qui parcourent les archives des grandes maisons de ventes aux enchères. Ces données sont nettoyées et stockées pour constituer une base de données de cotes horlogères.

3. Data Visualization de pointe avec Tremor : Pour rendre ces milliers de lignes de données lisibles, nous avons intégré la librairie Tremor (basée sur Recharts). Le client dispose ainsi d'un dashboard financier analytique ultra-fluide pour suivre son chiffre d'affaires et comparer la cote temporelle de chaque référence de montre.

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