Sandrine Préfaut en Aline Gervasi (Locala): "Met 'Adaptive Advertising' geven we vorm aan agentic AI"

Locala was altijd al gespecialiseerd in gelokaliseerde reclame en het genereren van verkeer naar verkooppunten, maar wil haar scope nu verbreden. Met zijn nieuwe positionering, ‘Adaptive Advertising’ genaamd, wil de Franse adtech speler agentic AI inzetten voor mediaplanning en -activatie die nauwer aansluiten bij de commerciële realiteit van elk territorium. Sandrine Préfaut, algemeen directeur Europa, en Aline Gervasi, svp sales België, leggen uit hoe deze evolutie de propositie van Locala verandert en wat ze adverteerders en Belgische agencies kan opleveren.

Jullie presenteren Adaptive Advertising als een nieuw hoofdstuk voor Locala. Gaat het om een volwaardige herpositionering of eerder om een evolutie van jullie platform?

Sandrine Préfaut: Het is een nieuw hoofdstuk, maar het ligt in het verlengde van wat we al vijftien jaar opbouwen. Ons platform heeft zich sterk ontwikkeld en we deden uiteindelijk veel meer dan we zelf vertelden. Om het met een metafoor te zeggen, we hadden de motor ontwikkeld voordat we er de kap op gezet hadden.

Adaptive Advertising geeft dus een naam en samenhang aan al onze expertises. Het luidt echter ook een belangrijke technologische evolutie in, met de komst van AI-agents die we al twee jaar trainen.

Historisch gezien bestond ons vak erin data te analyseren om strategieën te bepalen, die te activeren en hun resultaten te meten. Vandaag beschikken we over veel grotere datavolumes, onder meer over de mobiliteit van consumenten, maar ook over hun online gedrag. AI-agents laten ons toe die analyses veel verder uit te diepen en er direct bruikbare inzichten uit te halen.

We geloven dat een merk niet overal hetzelfde commerciële potentieel heeft. Het kan dominant zijn in de ene zone, challenger in een andere en zelfs een verwaarloosbare speler elders. Ook het consumentengedrag en de concurrentie verschillen van markt tot markt. Waarom zouden we dan overal dezelfde advertentiestrategie moeten toepassen?

Wat waren de belangrijkste stappen in die transformatie?

Initieel was onze positionering vooral gebaseerd op het genereren van fysiek verkeer, met mobiele campagnes die consumenten naar verkooppunten moesten lokken. De voorbije twee jaar hebben we onze activeringsmogelijkheden aanzienlijk uitgebreid. Ons platform is omnichannel geworden, met de integratie van Connected TV, DOOH en de mogelijkheid om doelgroepen op Meta te activeren, naast mobiel.

Daarnaast hebben we ons datapatrimonium verrijkt. Naast mobiliteitsdata zijn er nu ook inzichten over online gedrag bijgekomen, meer bepaald de trafiek op de websites van merken en hun concurrenten.

Aldus kunnen we vandaag een full-funnel aanpak hanteren. We zijn niet langer beperkt tot de onderkant van de funnel en de drive-to-store doelstellingen. We kunnen ook uitdagingen rond merkbekendheid en branding aanpakken.
 
Een andere belangrijke stap was de ontwikkeling van Locala Planning, gevolgd door de integratie van Omni Planner, die online en offline gegevens dichter bij elkaar brengt om zo een geïntegreerd beeld van de customer journey te bieden.
 
Onze aanpak komt goed tot uiting in de automobielsector. De consument start meestal met online onderzoek, vergelijkt verschillende merken en modellen, en gaat pas aan het einde van het aankooptraject naar de dealer. Het is dus essentieel om dat digitaal en fysiek gedrag met elkaar te kunnen verbinden.

Tot slot vormt de komst van AI-agents de laatste stap in die evolutie. Ze laten ons niet alleen toe veel slimmere strategieën aan te bevelen, maar vooral om die strategieën ook daadwerkelijk te activeren, in al hun complexiteit, op de digitale touchpoints.

Je legt de nadruk op de overgang van automatisering naar adaptatie. Welke beslissingen kunnen jullie AI-agents in de praktijk aanbevelen?
 
Eigenlijk alle onderdelen van een mediaplan. We hebben onze agents getraind op onze eigen data, maar ze kunnen nu ook informatie gebruiken van andere platformen en van het open web. Het doel is om verder te gaan dan alleen media KPI’s en ook inzichten te integreren die directer verbonden zijn met de commerciële prestaties van merken en hun concurrentiële omgeving.

De agents kunnen zo bijvoorbeeld een investeringsniveau aanbevelen op basis van een doelstelling, een budget verdelen over verschillende verkooppunten, prioritaire doelgroepen bepalen en de meest relevante kanalen selecteren.

Neem nu bijvoorbeeld een keten met 200 verkooppunten en een budget van 100.000 euro. We kunnen bepalen hoeveel er per winkel moet worden geïnvesteerd en met welke mediamix. In bepaalde zones zal DOOH relevant zijn, in andere is mobiel geschikter. En als er in een zone geen geschikte DOOH-schermen zijn, zullen onze agents dat kanaal uiteraard niet aanbevelen.

Ze kunnen ook bepalen of de prioriteit ligt bij het opbouwen van merkbekendheid of bij het genereren van verkeer naar de winkel. Het voordeel is dat je een veelheid aan parameters en beslissingen kunt beheren die op die schaal moeilijk handmatig te verwerken zijn.

Maar waar eindigt de autonomie van die agents? Welke ruimte blijft er voor menselijke tussenkomst?

Die blijft essentieel. De agents formuleren aanbevelingen, maar het is de mens die de vragen stelt, hen instructies geeft en de beslissingen afweegt.

We kennen onze klanten en hun beperkingen. Als een adverteerder een bepaald kanaal niet wil gebruiken, kunnen we dat zonder problemen uitsluiten van de aanbevelingen. Technologie vervangt dus geen advies. Ze verrijkt het.

Dat is ook trouwens de betekenis van onze nieuwe baseline, ‘Agents of a World in Motion’. Het meervoud ‘agents’ verwijst zowel naar de AI-agents als naar onze medewerkers. Ik zeg graag dat we double agents zijn. Er is de technologie, maar ook de menselijke expertise die haar stuurt en de resultaten interpreteert.

Ook de grote bureaugroepen ontwikkelen hun eigen AI-agents. Hoe wil Locala zich onderscheiden van die nieuwe systemen?

Onze USP is dat we al vijftien jaar investeren in technologie en dataverwerking. Dat is waar ons bedrijf oorspronkelijk op gebouwd is. Vandaag werkt de helft van onze medewerkers aan de analyse van die data, hun verwerking en de ontwikkeling van modellen.
Dat is echt een belangrijk element. Slecht verwerkte data kunnen immers leiden tot onbetrouwbare aanbevelingen. De kwaliteit van de resultaten is direct afhankelijk van de kwaliteit van de onderliggende analyses.

Dat betekent absoluut niet dat we de agencies willen vervangen. Integendeel, onze tools, zoals Planning Agents of Omni Planner, zijn ontwikkeld om hen te helpen sneller en efficiënter in te spelen op de behoeften van hun klanten.

We zijn in staat om zeer gedetailleerde mediaplannen op te stellen, maar onze voornaamste activiteit blijft die van een technologische partner. Onze meerwaarde bestaat erin deze expertise en deze activeringsmogelijkheden beschikbaar te stellen aan de bureaus.

Hoe ziet die nieuwe positionering eruit op de Belgische markt?

Aline Gervasi: We presenteren het langzaamaan aan de agencies. Vrijwel alle bureaus hebben onze nieuwe commerciële propositie inmiddels al ontdekt.

België is een bijzonder interessante markt om de kracht van Adaptive Advertising te illustreren. Het is een klein land, maar met zeer grote taal-, culturele en economische verschillen tussen Vlaanderen, Wallonië en Brussel.

Die verschillen zijn zelfs zichtbaar op het niveau van de arrondissementen, waar consumentengedrag en doelgroepprofielen aanzienlijk kunnen variëren.

Neem een keten als Aldi of Lidl, met talloze verkooppunten in het hele land. Consumenten in Antwerpen hebben niet noodzakelijk dezelfde gewoonten of hetzelfde sociaaleconomische profiel als consumenten in La Louvière. Ons platform maakt het net mogelijk om die specifieke kenmerken te identificeren en de mediakeuzes daarop af te stemmen.
 
Hoe reageren de agencies wanneer jullie hen deze mogelijkheden voorstelt?
 
Wat hen vooral aanspreekt, is de zeer concrete en visuele karakter van ons platform. We kunnen hen de verschillen tussen gebieden tonen, uitleggen waarom een kanaal of doelgroep in de ene zone wel wordt aanbevolen en in de andere niet. En we kunnen elke beslissing onderbouwen met data en analyses.

Vaak zijn ze verrast wanneer ze ontdekken hoe we dit tot in de kleinste details kunnen uitwerken.

Maar het belangrijkste is dat we ook na de aanbevelingen nog iets kunnen betekenen voor hen. We kunnen de voorgestelde campagnes namelijk in een paar klikken activeren. Daar krijgt technologie pas echt betekenis. Ze brengt structuur in een complexe situatie die anders al snel onoverzichtelijk wordt.

Tot slot, helpt deze nieuwe positionering om jullie historische reputatie als geolokalisatiespecialist te overstijgen?

Sandrine Préfaut: Ja, maar zonder onze identiteit te verloochenen. De kennis van gebieden blijft de kern van onze waardepropositie. Alleen is dit nu het vertrekpunt geworden van een veel bredere reflectie over mediastrategieën.

Historisch gezien werd geolokalisatie vooral geassocieerd met de onderkant van de funnel, met name met het genereren van verkeer naar fysieke winkels. Vandaag kunnen we, dankzij verrijkte data en een verbreding van onze activatiemogelijkheden, ook bijdragen aan doelstellingen rond naamsbekendheid en branding.

Ons platform brengt nu inzicht in markten, mediaplanning, omnichannel activatie en performance meting samen. De uitdaging bestaat erin die verschillende dimensies met elkaar te verbinden, zodat we adverteerders kunnen begeleiden bij al hun mediadoelstellingen, en niet langer alleen bij het genereren van fysiek verkeer naar het winkelpunt.