Piloter et estimer la haute horlogerie par la data.
- 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
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.
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.
Besoin de restitution visuelle
Il manquait un outil central pour croiser la rentabilité des ventes actuelles avec les courbes de cotes du marché global.
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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