Si demain Match Group baisse les commissions de 30% — ce qu'ils peuvent décider unilatéralement — ce sont des centaines de milliers d'euros par mois qui partent. Le revenue manquant tombe directement sur la marge : nos coûts d'acquisition Google Ads, eux, ne baissent pas.
Et sur les rankings où on n'a pas de partenaire MG, on remplit avec des partenaires qui paient €1 à €2 par clickout. C'est du trafic qu'on possède et qu'on bazarde.
Source : Fantastics, avril 2026 closed month.
Pas des intuitions. Du scrape réel sur 3 sources :
Top 6 pain points qui reviennent dans les 3 sources :
Tinder a même rollé un filtre payant par taille en 2025. Les non-photogéniques sont rejetés à priori, sans qu'on les lise.
Les apps monétisent la rétention en bloquant la visibilité. "Si tu paies pas, t'es invisible. Si tu paies, t'es vu une semaine puis re-invisible."
Mutual match → une conversation → ghosting. La plus grosse douleur masculine identifiée. Plus dure que jamais matcher.
53-78% des femmes 18-34 ont reçu des dick pics. Peur du premier rendez-vous. 14% des agressions sexuelles dating-app au 1er IRL.
Catfish, AI-generated, scammers. La confiance est cassée. "Tu sais jamais si la personne en face existe."
61% des 18-34 préfèrent être célibataires plutôt qu'utiliser les apps. La gamification a saturé.
Un seul mécanisme : on paie quand toi et l'autre dites oui à la rencontre. Sinon rien.
Les autres applis gagnent quand vous ne trouvez personne. Nous, on gagne quand vous rencontrez quelqu'un.
Second Souffle joue sur le double sens : second souffle pour les gens (35-40+) + second souffle pour le dating. zero.dating joue sur le triple zero (no swipe / no subscription / no photo). Même produit, même pricing, même tech. N landing pages × N hooks (par genre, par tranche d'âge) sur chaque brand pour adresser plusieurs angles.
Un MVP qu'on peut sortir en 1 semaine de dev IA-assistée, avec un budget marketing concentré.
Stack lean automatisé dès J1 : Tally pour le formulaire, OpenAI API pour le matching et les "why we matched", Stripe pour le paiement, email opt-in pour les notifications, Notion DB pour la gestion. Pas d'app à coder, pas de stack production avant validation.
Pourquoi BEFR ou CHFR ? Petits marchés très concentrés où on peut densifier le pool rapidement avec une campagne Meta ultra-ciblée. Test pas cher de la mécanique avant de scaler sur les gros marchés (FR, UK, IT, ES).
On reverse-engineer les KPIs minimum à atteindre pour battre le partenaire le moins-disant.
| Scénario | Sign-up | Match/sign-up | Mutual rate | EPCO atteint |
|---|---|---|---|---|
| A — conservatif | 20% | 4 | 4% | €1.59 ❌ |
| B — réaliste cible | 25% | 5 | 6% | €3.74 ✓ |
| C — upside | 30% | 6 | 8% | €7.17 ✓ |
| KPI | Cible | Kill seuil J30 | Kill seuil J90 |
|---|---|---|---|
| Sign-up rate | 25% | < 15% | < 20% |
| Matches / sign-up | 5 | < 1 | < 3 |
| Mutual rate | 6-8% | à mesurer | < 4% |
| EPCO blended | ≥ €2 | à mesurer | < €1.50 |
Plus les coûts à mesurer : cost / sign-up onboardé (tokens OpenAI) · cost / match livré (LLM + Stripe fees) · cost / match-out non livré (matches proposés non confirmés).
Si 2 KPIs sur 4 sortent du seuil kill J90 → on tue ou on pivote. Pas de zombie project.
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