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Didier Navette (HighCo Shelf Service) : « Notre outil d'IA tient compte d'une cinquantaine de paramètres »

Vendredi 22 Juin 2018


Didier Navette (HighCo Shelf Service) : « Notre outil d'IA tient compte d'une cinquantaine de paramètres »
HighCo Shelf Service, le spécialiste du couponing en Belgique, se prépare à lancer un système d’intelligence artificielle capable de mesurer l’impact des promotions dans les supermarchés. La société entend ainsi renforcer son offre de conseils ciblés aux annonceurs en matière de campagnes de promotion. Explications de Didier Navette, Marketing Manager chez HighCo Shelf Service.

Comment ce modèle d’intelligence artificielle s’intègre-t-il dans votre portefeuille de produits ?

Le système d’IA accroît la valeur des différents produits de notre entreprise. A plus long terme, nous voulons aussi appliquer ce modèle à nos autres produits, tels que nos médias gérés dans les points de vente. Les possibilités sont légion dans les rayons de magasins : Cash Point (couponing) ou Info Point (concours, mention de nouveaux produits, prospectus avec une recette, expérience client telle qu’un dispositif d’essai, etc.). De plus en plus de clients nous posent des questions sur l’impact de nos produits et veulent en même temps recevoir des conseils. Notre premier objectif est de leur procurer des chiffres démontrant quels sont les coupons qui donnent de bons résultats. 
 
A plus long terme, nous voulons aussi les conseiller sur la période la plus appropriée dans chaque cas, sur le type d’action à entreprendre, la durée de la campagne, etc. Nous songeons aussi à leur procurer une vue d’ensemble des activations dans les différentes catégories chez un détaillant spécifique. Nous voulons aller encore plus loin que les autres systèmes lancés à l'étranger.

C'est-à-dire ?

Jusqu’à présent, les annonceurs disposaient uniquement des chiffres de vente. Notre système leur procure beaucoup plus d’informations. Une étude ordinaire se compose de six ou sept paramètres ; nous offrons quant à nous une cinquantaine de paramètres différents. Nous publions notamment toutes les informations sur les autres médias, par exemple les campagnes TV menées par la concurrence. Nous avons même intégré des données météo. Notre objectif à court terme est de procurer des chiffres et des analyses aux annonceurs. A plus long terme, nous voulons aussi exploiter ces données pour déterminer quelle activation est la plus adaptée pour tel ou tel objectif. Nous pourrons faire des recommandations précises sur le plan de promotion à mettre en place par un client voulant par exemple organiser une activation pour un nouveau shampooing.

Vous évoluez donc vers un modèle prescriptif ?

Nous commençons par l’analyse pure avant de passer au prédictif puis au prescriptif, en effet.

Quels investissements les annonceurs et distributeurs devront-ils réaliser à cet effet ?

Pendant cette phase, aucun investissement n’est nécessaire pour pouvoir recourir à notre système. Actuellement, nous avons besoin de données. Pour la première vague de notre étude, nous avons conclu un accord avec une dizaine de grandes marques FMCG. Plus notre modèle sera alimenté en données, plus il deviendra intéressant. C’est pourquoi nous cherchons à engager des partenariats avec des marques de premier plan. Pour HighCo, cela représente un très gros investissement. Notre partenaire technique est Agilytics, et nous pouvons aussi compter sur l'aide de plusieurs universitaires. Enfin, Gondola se charge de la coordination. Il injecte son expertise dans le projet en tant que partenaire neutre.

Quelles sont les prochaines étapes ?

Normalement, nous devrions donner en septembre ou octobre une présentation détaillée sur les possibilités offertes par notre système. Nous pourrons alors dévoiler au marché notre modèle dans toute sa splendeur...
 



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