Lancer une marketplace, c’est relever un défi à deux faces. Vous ne créez pas un produit, mais une infrastructure d’échanges entre deux types d’utilisateurs : l’offre et la demande. C’est ce qui rend l’exercice aussi passionnant… et aussi complexe. Valider une idée de marketplace nécessite une étude de marché rigoureuse, structurée autour d’entretiens utilisateurs menés des deux côtés. Car une marketplace n’existe que si elle crée de la valeur simultanément pour les deux parties.
Voici une méthode claire et concrète pour structurer vos entretiens, recueillir des données utiles, éviter les biais, et poser les bases d’un produit qui répond à un vrai besoin.
Valider une idée de marketplace demande plus qu’un simple sondage ou une intuition. Vous devez :
comprendre les motivations et les freins des deux cibles (offreurs et demandeurs),
tester l’alignement des attentes, et vérifier qu’un échange viable peut exister,
identifier les déclencheurs d’inscription ou de passage à l’acte, et les freins à lever pour enclencher un usage.
Sans cette double validation, vous risquez de construire un produit bancal, où l’une des deux parties n’y trouve pas son compte, créant un déséquilibre fatal à l’adoption.
Votre première mission est de bien segmenter vos deux types d’utilisateurs. Ne vous contentez pas de “offreurs” et “demandeurs”. Soyez précis :
Exemples : freelances marketing / PME industrielles ; hôtes particuliers / voyageurs professionnels ; coachs indépendants / parents d’ados.
Pour chaque persona, formulez une hypothèse testable.
Exemple côté offre :
“Les freelances marketing souhaitent trouver des missions qualifiées sans prospecter, et seraient prêts à rejoindre une plateforme spécialisée même sans garantie de mission immédiate.”
Exemple côté demande :
“Les PME industrielles cherchent des prestataires réactifs et disponibles rapidement, mais manquent de temps pour chercher sur LinkedIn.”
Ces hypothèses guident la structure de vos entretiens.
Menez vos entretiens en miroir, mais avec des questions spécifiques à chaque profil. L’objectif n’est pas de valider votre solution, mais d’explorer leurs pratiques, leurs irritants, et leurs motivations profondes.
Questions clés :
“Comment trouvez-vous des clients / utilisateurs actuellement ?”
“Quels sont les points les plus frustrants dans cette démarche ?”
“Quelles plateformes utilisez-vous déjà ? Qu’est-ce qui vous plaît / dérange ?”
“À quel moment décidez-vous de vous inscrire sur une nouvelle plateforme ?”
“Que faudrait-il pour que vous recommandiez une plateforme à vos pairs ?”
Questions clés :
“Comment trouvez-vous ce type de prestataire / produit / service aujourd’hui ?”
“Qu’est-ce qui vous prend du temps, vous agace, ou vous bloque ?”
“Qu’avez-vous essayé d’autre pour résoudre ce besoin ?”
“Qu’est-ce qui vous ferait confiance dans une nouvelle plateforme ?”
“Seriez-vous prêts à payer pour un service plus fluide ? Pourquoi / pourquoi pas ?”
Chaque entretien dure entre 20 et 30 minutes. L’idéal est de mener 10 à 15 entretiens par profil pour dégager des tendances solides. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter l’article sur l’étude de marché ou le test landing page.
Mathieu
Thiviers, France
Ingénieur logiciel, IOT, Système embarqué, Machine Learning, Computer Vision, Product Management, Innovation et R&D, Prototypage
Expérience : 7 ans et +
Fouad
Lyon
Data Scientist, Data Engineer, Développeur Web Back-end, Développeur Web Front-end, Développeur Mobile, Ingénieur logiciel, IOT, Data Analyst, Machine Learning, Deep Learning, Big data, Développeur fullstack
Expérience : 7 ans et +
Jules
Marseille, France
50 000 €
Expérience : 7 ans et +
Maxime
Lyon, France
Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, Prospection clients, Gestion des partenariats, Négociation commerciale, Développement de réseau, Analyse des marchés, Levée de fonds, Product Management, Innovation et R&D, Prototypage, Validation de marché, Gestion d’équipe, Culture d’entreprise, Leadership
Expérience : 7 ans et +
Manu
Rouen, France
Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning, Deep Learning, NLP
Expérience : 2-7 ans
Bakary
Choisy-le-Roi, France
Data Scientist, Data Engineer, Administrateur Système et Réseaux, DevOps, Administrateur de base de données, Data Analyst, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, NLP, Big data
Expérience : 2-7 ans
Une fois les entretiens menés, synthétisez les apprentissages autour de trois axes :
Valeur perçue : est-ce que les deux côtés perçoivent une même promesse de valeur ? Ex : rapidité, sécurité, simplicité.
Timing : est-ce que l’intensité du besoin est simultanée des deux côtés ? Ex : s’il y a beaucoup d’offreurs mais peu de demande réelle, l’équilibre est impossible.
Expérience attendue : est-ce que les attentes sur l’usage, la relation, le niveau de qualité sont compatibles ?
Repérez aussi les frictions asymétriques. Par exemple :
Les demandeurs veulent du haut de gamme, mais l’offre spontanée est trop généraliste.
Les vendeurs veulent être visibles gratuitement, mais les acheteurs veulent une expérience premium payante.
C’est en identifiant ces écarts que vous pourrez ensuite concevoir une proposition de valeur équilibrée, ou ajuster votre ciblage. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter notre article sur le benchmark concurrentiel.
Mener une étude de marché sérieuse est une vraie preuve d’engagement. Mais une fois cette étape franchie, le vrai défi commence : construire la première version, activer les deux côtés, gérer la croissance… Et seul, c’est un enfer.
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Structurer une étude de marché pour une marketplace, c’est structurer deux fois plus qu’un projet classique. Deux profils, deux promesses, deux séries d’attentes à concilier. Mais avec la bonne méthode d’entretiens et une écoute sincère du terrain, vous pouvez valider votre intuition, affiner votre positionnement, et poser les bases d’un projet viable.
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