Signaux de Premiers Pas

Signaux de Premiers Pas

epérez les sociétés nouvellement créées dès leurs premiers recrutements et signes d’activité.

epérez les sociétés nouvellement créées dès leurs premiers recrutements et signes d’activité.

Pourquoi c’est important

Pourquoi c’est important

La plupart des bases n’affichent les entreprises qu’après plusieurs mois : Orbis et S&P après immatriculation, Crunchbase après une levée, Zoominfo après les premières ventes. À ce stade, vos concurrents ont déjà pris de l’avance.
Ce qui manque : un radar au moment zéro, combinant immatriculation et premiers signaux d’activité.

Ce segment apporte cette vision — détection des sociétés nouvellement immatriculées, enrichies par des signaux RH et web, et classées dans des taxonomies métiers. Les équipes Conseil, SaaS ou Stratégie détectent ainsi les entrants des mois ou années avant les autres, avec des filtres clairs pour éliminer coquilles vides et faux signaux.

Comment Starzdata répond à ce besoin

Comment Starzdata répond à ce besoin

  • Suivi quotidien des immatriculations par pays et secteur.

  • Enrichissement avec signaux d’embauche et vérification de site web actif.

  • Classement dans des taxonomies émergentes ou personnalisées.

Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.

AI reasoning

User Input

APIs qualifiées

Web intelligence

Ce que vous obtenez :

Ce que vous obtenez :

Pour chaque nouvel entrant actif, vous recevez :

  • Données d’immatriculation : date officielle, âge, statut.

  • Signaux opérationnels : activité du site, premières embauches (12/24 mois).

  • Indicateurs RH : effectifs actuels et croissance récente.

  • Tags sectoriels : alignés à votre taxonomie personnalisée.

  • Score de Croissance Précoce : mesure composite âge + embauches + activité digitale.

  • Agrégats sectoriels & géographiques : pour alimenter la veille stratégique.

Exemple de données (fictives) pour ce segment

#company namecompany name confidencewebsite domainwebsite domain confidencelocal country isolocal country iso confidenceincorporation dateincorporation date confidencecompany age monthscompany age months confidenceis operationalis operational confidenceheadcount currentheadcount current confidenceheadcount change 12mheadcount change 12m confidencewebsite activewebsite active confidencecustom taxonomy tagscustom taxonomy tags confidenceearly growth scoreearly growth score confidence
1NeoSolar Energy SAS100%neosolar.fr91%FR100%2024-03-14100%17100%true93%890%890%true92%["CleanTech","Solar"]89%7892%
2DataForge Analytics Ltd100%dataforge.co.uk92%GB100%2023-09-22100%23100%true92%1289%1088%true90%["AI & Data","SaaS"]87%8591%
3AgriSmart Technologies GmbH100%agrismart.de91%DE100%2024-07-01100%13100%true90%588%588%true91%["AgriTech","IoT"]86%7189%
4BlueWave Robotics ApS100%bluewaverobotics.dk93%DK100%2025-01-10100%7100%true88%487%487%true90%["Robotics","Automation"]85%6688%
5GreenPack Circular BV100%greenpack.nl92%NL100%2024-11-03100%10100%true89%789%789%true92%["Circular Economy","Packaging"]86%7490%
Showing 1 to 5 of 5 entries • Click row for details

Chaque ligne représente une entreprise tout juste immatriculée et réellement active, enrichie d’un contexte de croissance précoce. Le fichier capture la date d’immatriculation, l’âge de la société, les premiers signaux opérationnels (site web en ligne, premières embauches), ainsi que l’effectif actuel et son évolution sur 12 mois. Les sociétés sont taguées selon votre taxonomie (ex. CleanTech, SaaS) et évaluées par un Early Growth Score qui combine âge, embauches et activité digitale. Chaque champ est livré avec un niveau de confiance pour l’auditabilité. Le dataset est prêt à connecter à votre CRM/BI.

Les réponses à vos questions sur ce segment

Comment garantissez-vous la fraîcheur des données pour le suivi d’entreprises de moins de deux ans ?

Comment garantissez-vous la fraîcheur des données pour le suivi d’entreprises de moins de deux ans ?

Comment garantissez-vous la fraîcheur des données pour le suivi d’entreprises de moins de deux ans ?

Peut-on appliquer automatiquement une taxonomie sectorielle (ex. CleanTech, AgriTech) aux jeunes entrants ?

Peut-on appliquer automatiquement une taxonomie sectorielle (ex. CleanTech, AgriTech) aux jeunes entrants ?

Peut-on appliquer automatiquement une taxonomie sectorielle (ex. CleanTech, AgriTech) aux jeunes entrants ?

Comment distinguez-vous une entreprise réellement active d’une “coquille vide” ?

Comment distinguez-vous une entreprise réellement active d’une “coquille vide” ?

Comment distinguez-vous une entreprise réellement active d’une “coquille vide” ?

Comment le score Early Growth combine-t-il des signaux comme les embauches, l’âge et la présence digitale ?

Comment le score Early Growth combine-t-il des signaux comme les embauches, l’âge et la présence digitale ?

Comment le score Early Growth combine-t-il des signaux comme les embauches, l’âge et la présence digitale ?

Est-il possible d’évaluer de manière fiable des entreprises qui n’ont que quelques salariés ?

Est-il possible d’évaluer de manière fiable des entreprises qui n’ont que quelques salariés ?

Est-il possible d’évaluer de manière fiable des entreprises qui n’ont que quelques salariés ?

Comment détectez-vous les jeunes sociétés avant qu’elles n’apparaissent dans les bases classiques ?

Comment détectez-vous les jeunes sociétés avant qu’elles n’apparaissent dans les bases classiques ?

Comment détectez-vous les jeunes sociétés avant qu’elles n’apparaissent dans les bases classiques ?

Les réponses à vos questions sur ce segment

Comment garantissez-vous la fraîcheur des données pour le suivi d’entreprises de moins de deux ans ?

Les données sont rafraîchies chaque semaine. Les immatriculations sont intégrées au quotidien, et les signaux opérationnels (embauches, activité web) sont vérifiés en continu pour maintenir la fiabilité du scoring.

Peut-on appliquer automatiquement une taxonomie sectorielle (ex. CleanTech, AgriTech) aux jeunes entrants ?

Oui. Nous enrichissons les nouvelles sociétés avec des tags sectoriels issus de leur site et alignés sur votre taxonomie interne ou sur nos référentiels. Cela permet de comparer entrants et acteurs matures sur une même base.

Comment distinguez-vous une entreprise réellement active d’une “coquille vide” ?

Nous croisons immatriculation et signaux opérationnels. Une société sans embauches ni site actif après 12–18 mois est identifiée comme non viable.

Comment le score Early Growth combine-t-il des signaux comme les embauches, l’âge et la présence digitale ?

Le score est un indice pondéré (0–100) qui combine âge, évolution des effectifs et signaux digitaux. Il met en avant les entrants qui montrent du momentum tout en éliminant les coquilles vides.

Est-il possible d’évaluer de manière fiable des entreprises qui n’ont que quelques salariés ?

Oui. Même les très petites structures produisent des signaux exploitables : nouvelles embauches, croissance d’effectif, site actif. Ces signaux sont pondérés avec l’âge pour calculer un score de croissance précoce robuste.

Comment détectez-vous les jeunes sociétés avant qu’elles n’apparaissent dans les bases classiques ?

Nous suivons les immatriculations au quotidien par pays, puis nous croisons ces données avec les premiers signaux d’activité (premières embauches, site web actif). Cela permet de repérer les sociétés des mois, voire des années avant qu’elles ne soient visibles dans Orbis, Crunchbase ou Zoominfo.

{ "_meta": { "dictionaryColumns": ["Variable", "Data_Type", "Sample_Value", "Description"] }, "data": [ { "Variable": "company_name", "Description": "Registered company name", "Business_Rules": "UTF-8 string, registry standard", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "NeoSolar Energy SAS" }, { "Variable": "website_domain", "Description": "Primary website domain for enrichment", "Business_Rules": "Valid domain string", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "neosolar.fr" }, { "Variable": "incorporation_date", "Description": "Official incorporation date", "Business_Rules": "YYYY-MM-DD format", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "DATE", "Sample_Value": "2024-03-14" }, { "Variable": "company_age_months", "Description": "Age of company in months since incorporation", "Business_Rules": "Integer ≥0", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "17" }, { "Variable": "is_operational", "Description": "Whether company is active (based on hires + website)", "Business_Rules": "Boolean, true if hires >0 or website active", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "BOOLEAN", "Sample_Value": "true" }, { "Variable": "headcount_current", "Description": "Current number of employees", "Business_Rules": "Integer ≥0", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "8" }, { "Variable": "headcount_change_12m", "Description": "Headcount growth over last 12 months", "Business_Rules": "Integer ≥0", "Source_System": "Curated APIs", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "8" }, { "Variable": "website_active", "Description": "Whether company website is live", "Business_Rules": "Boolean, true if accessible", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "BOOLEAN", "Sample_Value": "true" }, { "Variable": "custom_taxonomy_tags", "Description": "Client-defined or web-derived sector taxonomy tags", "Business_Rules": "Array of tags, derived from website and client definitions", "Source_System": "Web Intelligence + Client Data", "Data_Type": "ARRAY", "Sample_Value": "[\"CleanTech\", \"Solar\"]" }, { "Variable": "early_growth_score", "Description": "Composite early growth momentum score", "Business_Rules": "0–100 integer, weighted on hires + age + website", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "78" } ] }