SponsorsMetricsle cockpit de pricing pour agents de talents YouTube

Contexte

Les agents de talents indépendants et la plupart des agents en agence sont payés au pourcentage des deals signés — 15 à 20 %. Chaque euro obtenu en négociation est du revenu direct. Pourtant le prix d’un sponsoring YouTube se fixe au feeling ou en copiant un autre créateur, et la marque n’a aucun mal à dire « c’est trop cher ».

Problème

Il manque un comparable externe : le CPM réel du marché français, par niche, sur des campagnes récentes. Sans lui, un CPM gaming se compare à un CPM tech, la décote se négocie à l’aveugle et le renouvellement se justifie sans preuve.

Et il manque la preuve après coup : un rapport de campagne que la marque croit, parce qu’il vient de l’API officielle et non d’une capture d’écran.

Ce qui est difficile

La fraîcheur et la comparabilité d’un benchmark. Un CPM n’a de sens que par niche, par période et par volume garanti ; le pipeline doit tenir ces dimensions sans diluer la distribution dans des campagnes non comparables.

L’amorçage d’un produit de données : la valeur du benchmark croît avec les campagnes connectées, d’où la bêta privée, les design partners et le palier gratuit.

Le produit comme système

1. Données campagne→
2. Normalisation→
3. Benchmark CPM→
4. Prix défendable→
5. Rapport vérifié

Décisions produit importantes

• Un marché, une langue : la France et le français. Le benchmark n’a de valeur que s’il est natif au marché où l’agent négocie.
• Gratuit jusqu’à trois campagnes, sans carte bancaire ; un abonnement Pro et une offre Agence multi-utilisateurs avec reporting client. Le simulateur de ROI dit à partir de combien de deals mieux pricés l’abonnement est rentabilisé — et précise qu’il s’agit d’une estimation, pas d’un engagement.
• Lancé en bêta privée avec des design partners plutôt qu’en accès ouvert : un produit de données a besoin de données réelles avant d’avoir des clients.

Écrans

De l’entrée à l’exécution — chaque étape, sa couche, ce qui s’y passe.

Architecture produit

Trois moments d’usage structurent le produit. Avant la négociation : le CPM marché de la niche — médiane, P25, P75 — calculé sur des campagnes YouTube analysées via l’API publique sur les quatre-vingt-dix derniers jours. Pendant : le comparable à sortir, avec une fourchette défendable alignée sur la niche et le volume. Après : les rapports vérifiés à J+7, J+14 et J+30 depuis l’API YouTube Analytics, segment sponsorisé isolé, comparé à la médiane de la niche.

Autour, le deal desk suit le pipeline et le simulateur de ROI traduit l’uplift attendu en revenu personnel pour l’agent. Une démo publique permet de parcourir les données en tant que créateur, agence ou sponsor, sans inscription.

Décisions d’ingénierie

L’accès aux données du créateur se fait en OAuth lecture seule sur YouTube Analytics ; les tokens sont chiffrés au repos et jamais partagés ; le sponsor n’a aucun accès au compte. C’est ce qui rend le rapport « vérifié » crédible : il vient de Google, pas d’un fichier.

Le benchmark repose sur un pipeline de données depuis l’API publique YouTube — collecte, normalisation par niche, calcul de la distribution — recalculé sur une fenêtre glissante. Le pricing engine consomme cette distribution pour proposer une fourchette.

Next.js, TypeScript, Postgres, API YouTube Data et Analytics, Vercel. Conforme au RGPD.

Modèle de domaine

Campagne

Vidéo sponsorisée analysée — niche, période, volume, CPM observé.

Niche

Dimension de comparabilité ; porte la distribution de CPM.

Deal

Offre de la marque, fourchette recommandée, état du pipeline.

Chaîne

Connectée par OAuth lecture seule ; source des rapports vérifiés.

Rapport

Day 7 / 14 / 30, généré depuis l’API Analytics.

État actuel

Bêta privée avec des design partners ; le produit est en ligne avec une démo publique et un palier gratuit. Pas encore en accès ouvert — un produit de données a besoin de données réelles avant d’avoir des clients.

Modèle économique et opérationnel

Gratuit jusqu’à trois campagnes, sans carte ; un abonnement Pro annuel et une offre Agence multi-utilisateurs avec reporting client. Le simulateur de ROI dit à partir de combien de deals mieux pricés l’abonnement est rentabilisé — et précise qu’il s’agit d’une estimation, pas d’un engagement.

Ce qui a été livré

• Construction du benchmark CPM marché FR — médiane, P25, P75 par niche via l’API publique YouTube
• Rapports post-campagne vérifiés via YouTube Analytics API en OAuth read-only
• Solo sur toute la stack : pricing engine, deal desk, simulateur ROI, pipeline de données