Le challenge multilocal

Comment assurer une visibilité au local sur internet pour chacun des points de vente ?

Du national au multilocal

Chaque magasin est différent et possède son identité locale : sa clientèle, avec ses préférences sur les produits, sa zone de chalandise, etc. Les campagnes nationales ne prennent pas en compte ces nuances locales et diffusent de manière homogène les publicités sur tout le territoire. Certains magasins vont ainsi aléatoirement se voir attribuer plus de budgets que d’autres, un message pertinent pour le Nord du territoire se verra diffuser au Sud, et ainsi de suite.

L’enjeu est donc de savoir gérer un média planning local : une campagne pour chaque magasin. Ce média planning local s’avère trop complexe à réaliser “humainement” car il nécessite de créer et gérer un trop grand nombre de campagnes (autant que de magasins). Nous avons nommé ce problème technique challenge “multilocal”.

Vers une publicité digitale locale ciblée, mieux adaptée

Une campagne nationale homogène pour tout le territoire

Une campagne nationale homogène pour tout le territoire

Une campagne spécifique pour chaque magasin

Une campagne spécifique pour chaque magasin

ARMIS a résolu ce problème “multilocal” en développant une Intelligence Artificielle appelée FLAI (Fast Learning AI)

La puissance de l’ia au service des magasins

L’IA répond à ce challenge en créant automatiquement des campagnes et publicités pour chaque magasin et en investissant de manière optimale les budgets sur chaque plateforme digitale pour chaque magasin. Ce qui a pour conséquence de créer un message publicitaire optimisé et ciblé au local, tout en assurant une pression publicitaire suffisante.

ARMIS a développé une dizaine d’algorithmes de Machine Learning qui viennent apporter de l’intelligence complémentaire aux plateformes digitales (Google, Facebook, Xandr, etc.) et calibrer ces plateformes pour la contrainte multilocale.

La puissance de l’ia au service des magasins