CartWise
Votre achat. Votre choix. La meilleure décision.
[En développement]
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Le problème
Le prix le plus bas est rarement l'achat le moins cher
Comparer les prix est facile. Ce que personne ne calcule — parce que c'est trop fastidieux — c'est le coût réel : le produit sur le site A coûte moins cher, mais la livraison annule les économies. Le magasin B est proche, mais l'article n'est pas disponible. La place de marché a le prix unitaire le plus bas, mais la moitié de la liste provient d'un autre vendeur.
Le résultat est que la plupart des gens achètent tout au même endroit par commodité, ou passent trop de temps à essayer d'optimiser manuellement une décision qui devrait être simple.
La solution
Coût réel, pas prix catalogue
CartWise part de la liste de courses de l'utilisateur et calcule le coût total de chaque scénario possible : tout acheter en un seul endroit, répartir entre deux magasins, prioriser la livraison gratuite, prioriser la proximité. Chaque variable entre dans le calcul — pas seulement le prix unitaire.
Le système prend en compte les magasins préférés, les seuils de livraison gratuite, la distance et le coût de déplacement, et renvoie la stratégie offrant le meilleur équilibre entre économies et commodité — pour cette liste, à ce moment.
Le produit
D'une liste ordinaire à une décision éclairée
Le flux est simple : l'utilisateur compose sa liste, indique ses préférences (magasins, tolérance à la livraison, disposition à visiter plus d'un endroit) et CartWise présente les options classées par coût réel. Pas un tableur : une recommandation claire avec le raisonnement derrière.
L'intelligence reste dans le moteur d'analyse. L'interface n'expose que le nécessaire : votre liste, vos préférences, la meilleure stratégie.
La vision
Transformer une tâche banale en décision éclairée
Faire les courses est une tâche que tout le monde fait, mais que presque personne n'optimise — pas par manque d'intérêt, mais par manque d'outils. CartWise veut combler ce fossé : apporter au consommateur ordinaire la même rigueur analytique que les grandes entreprises appliquent à leurs décisions d'achat.
À l'horizon : historique des prix, alertes de baisse, intégration avec les API des détaillants et suggestions proactives basées sur les habitudes de consommation de l'utilisateur. Les achats du mois prochain commencent à être planifiés avant même d'ouvrir l'application.