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Dark Kitchen : Not So Dark lève 20 millions d'euros

Dark Kitchen : Not So Dark lève 20 millions d'euros

Sur un segment des dark kitchen en pleine ébullition, de nouveaux opérateurs apparaissent, investissant des locaux pour les transformer en cuisines dédiées aux plateformes de livraison. Parmi ceux-ci, des opérateurs immobiliers, qui louent ces espaces aux enseignes désireuses de se déployer en marque virtuelle, mais aussi des « pure players », qui opèrent leurs marques, comme Not So Dark. La start-up, créée en 2020 par Clément Benoît, fondateur de Stuart, et Alexandre Haggai, et soutenue par Oscar Salazar (co-fondateur d'Uber), son investisseur historique, a d’ores et déjà ouvert 9 kitchens, à Paris, Nice, Bordeaux et Barcelone. Elle emploie plus de 150 personnes pour un chiffre d'affaires mensuel d'un million d'euros, et affirme une croissance de plus 30% par mois.

Une levée de fonds pilotée par le fonds d'investissement Kharis Capital

Et annonce ce jour une levée de fonds record en Serie A de 20 millions d'euros, moins d'un an après sa création. Ce tour de table, piloté par le fonds d'investissement Kharis Capital, spécialiste du food et de la technologie, va permettre à la startup d'accélérer son développement européen en ouvrant 30 nouvelles Dark Kitchen en 2021, et 20 nouvelles marques virtuelles. Le recrutement de 1000 collaborateurs en Europe serait prévu pour accompagner cette croissance champignon, l’objectif étant de devenir le leader de l’activité en Europe. Une croissance qui devrait bénéficier, en plus, de l’effet franchise. Not So Dark annonce en effet envisager de proposer un concept de franchise virtuelle clé en main, facile à dupliquer.

La techno et le machine learning au service de la prévision de la demande

Pour l’heure, ce sont sept marques virtuelles qui ont été créées par la startup. ComoKitchen, Gaïa, JFK, Recoleta, Maison dumplings, 6AM et Torpedo figurent déjà dans le top des ventes des plateformes de Deliveroo et Uber Eats. La startup ne lésine pas sur les moyens pour construire ses offres, mais aussi pour les adapter aux exigences de la livraison. Grâce à la technologie et le système de machine learning qu’elle a développé, elle arrive à prédire la demande permettant ainsi de réduire les délais de  préparation, d'optimiser les coûts de personnel et de limiter les pertes. Son système permet aussi d'identifier les tendances de livraison et d'adapter le produit de manière réactive pour rester toujours plus attractif.

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