Fr

BRANDS

Didier Navette (HighCo Shelf Service): "Onze A.I. tool houdt rekening met een vijftigtal parameters"

Zondag 24 Juni 2018

Didier Navette (HighCo Shelf Service):

Promotiespecialist HighCo Shelf Service, de grootste couponing specialist in België, bereidt zich voor op de toekomst en lanceerde een artificial intelligence systeem waarmee het de impact van de promoties in de supermarkten kunnen nagaan. Op basis daarvan wil het zich meer kunnen positioneren als een bedrijf dat gerichter advies over promotiecampagnes kan geven aan adverteerders. Meer uitleg krijgen we van Didier Navette, Marketing Manager bij HighCo Shelf Service.

Hoe past dit artificial intelligence model binnen het bestaande productenportfolio bij HighCo?
Het A.I.-systeem biedt een meerwaarde voor de verschillende producten van HighCo. We willen dit model op langere termijn ook aanpassen aan onze andere producten zoals onze media die we beheren in de verkooppunten. In de winkelrekken hebben we veel mogelijkheden: Cash Point (pure couponing), Info Point (wedstrijd, vermelding van nieuwe producten, leaflet met een recept, een customer experience zoals een tester, enz.).

Waarom hebben jullie dit gelanceerd?
We krijgen alsmaar meer vragen van klanten vragen over de impact van onze producten en ze vragen tegelijkertijd advies. We willen hiermee in eerste instantie cijfers geven om aan te tonen welke couponing werkt, maar daarna willen we op langere termijn ook advies geven aan de klant over welke periode het meest geschikt is voor hem, welke soort couponing actie, de duur van de campagne, enz. Op langere termijn willen we een overzicht kunnen geven van de activaties in de verschillende categorieën bij een specifieke retailer. Het gaat verder dan andere systemen die in het buitenland zijn gelanceerd.

Vertel.
Tot nog toe konden adverteerders alleen maar beschikken over de verkoopcijfers. In ons systeem zit veel meer informatie. Een gewone studie bestaat uit een zevental parameters; bij ons zijn er ongeveer 50 verschillende parameters. Zo plaatsen we alle informatie over de andere media, bijvoorbeeld als een concurrent een tv-campagne heeft gevoerd. Zelfs data over het weer zit in ons systeem. Ons doel op korte termijn is cijfers geven aan adverteerders en ze analyseren. Op langere termijn willen we op basis van de data ook kunnen zeggen welke activatie het meest geschikt is voor welk doel. In de toekomst kunnen we aan klanten die bijvoorbeeld een activatie willen doen voor een nieuwe shampoo precies adviseren hoe ze hun promotieplan moeten inzetten.

Jullie evolueren dus naar een prescriptive model?
Eerst doen we pure analyse, daarna predictive en vervolgens inderdaad prescriptive.

Welke investeringen moeten adverteerders en retailers hiervoor doen?
De retailers en adverteerders moeten in deze fase geen investeringen doen om gebruik te kunnen maken van ons systeem. We focussen in eerste instantie wel op de merken. Op dit moment hebben we data nodig. Voor de eerste golf van onze studie hebben we een akkoord gesloten met een tiental grote fmcg-merken. Ons model wordt nog interessanter als het gevoed wordt met meer data. We zoeken dus partnerships met grote merken. Voor HighCo is het een zeer grote investering. De technische partner is Agilytics en daarnaast hebben ook enkele academici eraan meegewerkt. Gondola tot slot is de coördinerende partner. Ze voegen als neutrale partner expertise toe aan het project.

Wat zijn de volgende stappen?
Normaal gezien zullen we in in de loop van september of oktober met een grotere presentatie komen over wat er mogelijk is met ons systeem. Dan zullen we ons model in al zijn glorie kunnen tonen aan de markt.

Archief / BRANDS