Major.app — Major.app: Reporting client 95% plus rapide | NocodeAssistant

Major.app

Major stagnait à 25 000 € de revenus mensuels car le reporting manuel accaparait 80 % de leur temps. Chaque nouveau client impliquait l'embauche de plus de personnes pour la saisie des données, rendant la croissance non évolutive. Ils souhaitaient une plateforme d'analyse Spotify personnalisée pour automatiser la collecte des données et fournir des tableaux de bord clients professionnels.

SaaSAnalyticsWeWeb

Client

Major.app

Équipe

Arpita Gupta, Himanshu Sharma

Services

Process Modelling

Frontend Development (WeWeb)

Backend Development (Xano)

Third-party API integrations

Site web

Voir

Contexte

Major avait atteint un plafond. Leur processus de reporting manuel consommait 80 % du temps de l'équipe, les obligeant à embaucher du personnel supplémentaire pour chaque nouveau client qu'ils intégraient. L'entreprise était piégée dans un cycle où la croissance signifiait une augmentation des coûts opérationnels plutôt qu'une amélioration des marges. Des tableurs désorganisés et la saisie manuelle quotidienne des données pour chaque client créaient des goulots d'étranglement qui limitaient leur capacité à prendre en charge davantage d'affaires. Yoran et son équipe chez Major avaient besoin d'une plateforme d'analyse Spotify personnalisée capable d'automatiser l'ensemble de leur processus de collecte de données et de fournir des tableaux de bord clients soignés, faisant passer leur modèle économique d'un reporting gourmand en main-d'œuvre à une livraison d'intelligence évolutive.

Nous avons commencé par des appels de découverte pour comprendre leurs principaux problèmes de reporting et ce dont ils avaient le plus besoin. Les user stories nous ont aidés à nous concentrer sur les trois éléments qui feraient la plus grande différence : la collecte automatique de données, les tableaux de bord en temps réel et le suivi des concurrents. Nous avons conçu la solution dans Figma et l'avons affinée en fonction des retours de Major.app. Ensuite, nous avons construit un système backend capable de gérer des millions de points de données Spotify chaque jour, en contournant les limites d'API grâce à l'utilisation de plusieurs comptes et de Rapid API. Nous avons automatisé le suivi des playlists, l'analyse des mots-clés et la surveillance des concurrents. Pour le frontend, nous avons utilisé WeWeb pour créer des tableaux de bord auxquels les clients de Major pouvaient accéder directement. L'ensemble du système a été conçu pour évoluer à mesure que leur activité se développe.

Processus

Nous avons commencé par des appels de découverte pour comprendre leurs principaux problèmes de reporting et ce dont ils avaient le plus besoin. Les user stories nous ont aidés à nous concentrer sur les trois éléments qui feraient la plus grande différence : la collecte automatique de données, les tableaux de bord en temps réel et le suivi des concurrents. Nous avons conçu la solution dans Figma et l'avons affinée en fonction des retours de Major.app. Ensuite, nous avons construit un système backend capable de gérer des millions de points de données Spotify chaque jour, en contournant les limites d'API grâce à l'utilisation de plusieurs comptes et de Rapid API. Nous avons automatisé le suivi des playlists, l'analyse des mots-clés et la surveillance des concurrents. Pour le frontend, nous avons utilisé WeWeb pour créer des tableaux de bord auxquels les clients de Major pouvaient accéder directement. L'ensemble du système a été conçu pour évoluer à mesure que leur activité se développe.

Process screenshot Process screenshot

Résultats

Nous avons développé une plateforme d'analyse personnalisée, transformant leur processus manuel de saisie de données en une opération rationalisée et professionnelle. Le système automatisé génère instantanément des rapports clients, aidant Major à se concentrer sur l'expansion de son activité plutôt que sur la gestion de feuilles de calcul. Cette solution a éliminé le besoin d'embaucher des freelances par client et la nécessité de semaines de collecte manuelle de données. Elle leur a permis d'étendre leurs marchés grâce à l'automatisation. Cette plateforme est le seul outil d'analyse Spotify, ce qui en fait le premier choix des principaux labels de musique.

Outcome

Incredible team of reliable developers. They understood my needs and delivered on them.

Impact

3000%

en développant le marché de 6 à 186 pays, apportant plus d'opportunités

Cut to 2 hours

Ce qui prenait auparavant 40 heures/mois par client pour le reporting et l'analyse ne prend plus que 2 heures/mois.

Moat secured

Développé la seule plateforme d'analyse Spotify sur mesure pour les agences - aucun concurrent ne peut égaler ces insights

Zero

indisponibilité depuis le lancement

Insights quotidiens, zéro travail manuel

Insights quotidiens, zéro travail manuel

Reporting rationalisé qui permet à l'équipe de Major de se concentrer sur la stratégie, et non sur le traitement des données.

L'équipe de Major passait des heures chaque jour à vérifier manuellement les classements des playlists, le nombre d'abonnés et la performance des campagnes. Cette collecte de données répétitive laissait peu de temps pour le travail stratégique et l'optimisation. La nouvelle plateforme simplifie ce processus. Lorsqu'ils choisissent une playlist, elle surveille automatiquement des détails clés tels que les classements, les abonnés et la performance des campagnes. Elle conserve également des historiques complets pour l'analyse.

L'équipe de Major passait des heures chaque jour à vérifier manuellement les classements des playlists, le nombre d'abonnés et la performance des campagnes. Cette collecte de données répétitive laissait peu de temps pour le travail stratégique et l'optimisation. La nouvelle plateforme simplifie ce processus. Lorsqu'ils choisissent une playlist, elle surveille automatiquement des détails clés tels que les classements, les abonnés et la performance des campagnes. Elle conserve également des historiques complets pour l'analyse.

Le suivi des performances des playlists dans différents pays nécessitait auparavant une collecte manuelle des données, ce qui rendait la surveillance difficile. La nouvelle plateforme a résolu ce problème. Désormais, les utilisateurs peuvent sélectionner les pays cibles une seule fois, et le système collecte automatiquement les données de classement quotidiennes de chaque marché. Cela signifie qu'ils obtiennent toutes les informations dont ils ont besoin sans avoir à effectuer aucune tâche manuelle.

Le suivi des performances des playlists dans différents pays nécessitait auparavant une collecte manuelle des données, ce qui rendait la surveillance difficile. La nouvelle plateforme a résolu ce problème. Désormais, les utilisateurs peuvent sélectionner les pays cibles une seule fois, et le système collecte automatiquement les données de classement quotidiennes de chaque marché. Cela signifie qu'ils obtiennent toutes les informations dont ils ont besoin sans avoir à effectuer aucune tâche manuelle.

Lorsque les performances des playlists évoluaient, ils peinaient à identifier quelles mises à jour – comme les modifications d'annonces ou de mots-clés – impactaient les résultats. Désormais, leur fonctionnalité de journalisation des modifications leur permet d'enregistrer ces mises à jour et de les afficher sur les graphiques de classement, établissant ainsi un lien entre les décisions et les résultats.

Lorsque les performances des playlists évoluaient, ils peinaient à identifier quelles mises à jour – comme les modifications d'annonces ou de mots-clés – impactaient les résultats. Désormais, leur fonctionnalité de journalisation des modifications leur permet d'enregistrer ces mises à jour et de les afficher sur les graphiques de classement, établissant ainsi un lien entre les décisions et les résultats.

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