La startup qui permet de gérer et monétiser les audiences de grandes marques média ou retail ou telles que TF1, France.tv, Fnac Darty, etc. vient de lever de nouveaux fonds.
Fondée en 2013, Mediarithmics se concentre sur la monétisation des audiences. Elle développe une solution SaaS inédite, la nextgen CDP (Customer Data Platform), qui ne repose pas sur les cookies et permet de collecter, analyser et gérer en temps réel les données clients.
Cette nouvelle levée de fonds de 7 M€ intervient dans un contexte d'hyper croissance pour Mediarithmics comme pour le secteur du retail media, qui se dirige vers une croissance à deux chiffres dans les années à venir en Europe selon Gilles Chetelat, CEO de Mediarithmics, dans une interview accordée à Business Cool.
Deux nouveaux investisseurs, Spring Invest et Bleu Capital, entrent au capital aux côtés des investisseurs historiques Jaïna, Ventech, Adélie Capital, et Seventure. Ces nouveaux fonds doivent venir renforcer le leadership de Mediarithmics en Europe et auprès de leurs clients existants (TF1, FNAC Darty, Havas Converged, Channel4, Autoscout24, Orange…).
Gérer, collecter et monétiser la Data client
La technologie nextgen CDP permet de collecter l'ensemble des données clients et prospects sans compression pour pouvoir segmenter et orchestrer en temps réel des campagnes multicanales. "Mediarithmics s'appuie sur le développement solide du retail media et un renforcement continu de l'environnement réglementaire sur la protection des données privées qui poussent les grands groupes à s'équiper de solutions data comme la nôtre", affirme Gilles Chételat, dans un communiqué de l’entreprise.
Avec 5 bureaux en Europe, l’entreprise compte une cinquantaine de salariés. Fier du parcours accompli et alors les solutions comme Criteo qui reposent sur des cookies tiers semblent dans l’impasse, Gilles Chételat ajoute : “Mediarithmics cumule à présent près de 10 ans de recherche et développement depuis sa création qui permet de construire une solution unique dans sa capacité à segmenter de très gros volumes de data online et offline”.
