Comment l’IA permet aux boutiques présentes dans des centres commerciaux d’enfin mesurer un incrément de campagne sur les visites. Comment elle leur permet de gagner des insights sur les audiences de ces malls et les moyens de les attirer en magasin. Avec Jean-Marc Orhan (Mobimetrie), Perceval de Saint-Seine (Westfield Rise) et Anne-Laure Pradines (Publicis Media).
Catégorie
🤖
TechnologieTranscription
00:00Bonjour à tous les trois. Merci d'être parmi nous.
00:09Alain, je vais commencer par vous. C'est vrai qu'on n'a pas trop évoqué encore ce sujet de l'efficacité du DOH.
00:16C'est quand même un sujet crucial parce que c'est ça aussi qui arbitre les investissements,
00:21surtout dans ce contexte où les annonceurs se radicalisent un peu sur la recherche de performance.
00:26Est-ce que vous êtes aujourd'hui satisfaite des gages d'efficacité que vous apporte ce nouveau média,
00:33notamment peut-être par rapport à ce que vous aviez l'habitude d'avoir sur des dispositifs OH plus classiques ?
00:39Oui, et même par rapport aux autres médias de façon plus large.
00:44C'est vrai qu'on en a assez peu parlé, mais la vraie question des clients,
00:48et quand on se pose la question du déploiement et du développement du média,
00:52l'efficacité c'est la première question. Est-ce que ce média est efficace et surtout comment j'optimise ?
00:59Je pense qu'on n'est pas à la hauteur des ambitions qu'on peut avoir aujourd'hui pour ce média.
01:05Même sur la partie OH, on peut se rendre compte que c'est déjà très compliqué de démontrer l'efficacité
01:13versus d'autres médias. On est très mal intégré dans les MMM par exemple.
01:17Les modèles marketing mix modeling sont des modèles algorithmiques qui permettent aux annonceurs
01:22de faire leurs arbitrages dans le mix média, télé, réseaux sociaux, affichage,
01:27ce qui va permettre l'allocation. C'est un enjeu d'être bien représenté comme vous le disiez.
01:31Oui, et c'est vrai que le média est assez mal appréhendé.
01:35Pour quelles raisons ? Manque de data j'imagine ?
01:37Manque de data, mais connaissance aussi du média, c'était assez fermé.
01:41En tout cas, ce qu'on a essayé de faire avec le projet, justement avec l'UPE,
01:45c'est plutôt d'aller essayer aussi de comprendre quels étaient les leviers d'optimisation,
01:49les drivers d'efficacité de ce média. Ça, c'est déjà la première chose.
01:54Et c'est vrai qu'en plus sur le DOH, on est quand même sur un média qui a une implantation particulière
01:58aussi versus l'OH. Donc ça aussi, ça joue, notamment quand nos clients regardent
02:03leurs résultats d'efficacité. Ce n'est pas la même chose, un client qui vend du beurre
02:07et qui regarde ses ventes nationales quand on a activé finalement des agglomérations
02:11de plus de 500 000. Ce n'est pas du tout la même chose que quand, par exemple,
02:15une grande marque de cosmétaux qui fait peut-être, par exemple, 10% de son chiffre
02:19dans 10 gros malls parisiens, va en tout cas plus voir l'intérêt et l'efficacité
02:25du média sur ses ventes. Donc c'est vrai qu'on a quand même pas mal de choses
02:29à faire là-dessus. Ça a été aussi très driver, notamment par toute la data SDK
02:36pour mesurer, qui reste quand même discutable.
02:40On l'a dit, faible, problème de fiabilité peut-être.
02:42Problème de fiabilité, quand vous êtes vendu chez Sephora et qu'il y a 50% des points
02:47de vente qui sont dans les malls, c'est mécaniquement compliqué de pouvoir en tout cas
02:52avoir l'impact sur ces points de vente là. Donc ça, c'est le premier sujet qui est
02:56vraiment sur l'efficacité. La deuxième chose aussi, quand on se compare à d'autres
02:59médias, notamment le digital, et qu'on voit aussi à quel point ce média est mesuré
03:05versus ce que nous on peut proposer, il y a un vrai enjeu là aussi, même sur toute
03:10la partie performance. Aujourd'hui, on en a parlé, il y a plus de 60 000 écrans,
03:15il y a 40 acteurs, il y a 40 méthodologies. Beaucoup de difficultés à comparer finalement
03:20entre les différents acteurs. On se rend compte parfois qu'il y a aussi des aberrations.
03:24C'est-à-dire ?
03:25Non, je ne vais pas donner d'exemple, je ne vais pas me faire de copain.
03:28Non, mais on peut se rendre compte qu'au sein d'un même univers concurrent,
03:33entre deux univers, on peut avoir des performances d'écran très très variables.
03:38Des typologies d'écran semblables en fait.
03:40Des typologies d'écran semblables avec du coup des aberrations. C'est-à-dire que le bon sens
03:47vous fait déjà dire que ce n'est pas possible. Versus juste le trafic au départ.
03:53Donc ça n'aide pas à créer un climat de confiance et donc à créer les conditions
03:58d'une croissance et des allocations.
04:01On fait beaucoup de choses par un bon sens et on a un peu de mal à le démontrer.
04:06On est face notamment à d'autres médias où il faut qu'on puisse aller un cran plus loin.
04:10Parce que l'avantage des autres médias, c'est qu'ils ont de la data.
04:13Elle est peut-être challengeable, surtout parce que c'est de la data qu'eux-mêmes communiquent,
04:17je pense notamment au GAFA. Mais elle a le mérite d'exister.
04:19Et le directeur marketing, à la fin, il a besoin de la data pour faire ses arbitrages
04:23et donc il s'appuie sur ce qu'il a à disposition. Donc ça peut défavoriser le DOH là-dessus.
04:28C'est le gros sujet du développement, de toute façon aussi du média.
04:32On l'a dit et re-dit dans toutes les tables rondes.
04:35Mais plus on va avoir de data pour enrichir et de data aussi pour mesurer.
04:41Déjà, on a vu l'impact de la data retailer.
04:45Quand on a eu cet accès, on a vu le boom qu'on a pu avoir sur certains univers en investissement.
04:52Ça a créé un appel d'air.
04:54Oui.
04:55Vous êtes le président de Mobimétrie, l'institut de mesure d'audience de la communication extérieure.
05:00Est-ce que vous partagez le constat qui est honnête, mais aussi un peu dur finalement d'Anne-Laure sur ce sujet
05:07performance, efficacité et cette marge de progression qu'a le secteur ?
05:12En fait, je partage l'avis d'Anne-Laure sur le fait qu'il faut qu'il y ait une norme qui assainisse la donnée.
05:29Anne-Laure parlait d'aberration.
05:32C'est vrai que quand on regarde la donnée en détail, on constate des choses qui peuvent interroger.
05:41La mesure Mobimétrie est live depuis un mois.
05:45Elle est dans les agences.
05:46Les outils sont déployés.
05:47Il n'y a pas de bug.
05:48Tout roule.
05:49Je vais prendre un petit exemple qui est la rue de Rennes.
05:52La nouvelle mesure nous dit que le flux montant, c'est 27.000 personnes jour.
05:57Le flux descendant, c'est 33.720 personnes jour.
06:00C'est un jour moyen.
06:01Ça fait à peu près 60.000 personnes.
06:03Et sur ces 60.000, il y a 36.000 piétons.
06:07On voit la finesse de la data dont on dispose.
06:11Elle est calibrée avec de la donnée IR.
06:14Il y a de la donnée live qui est intégrée.
06:17Ça, c'est bien.
06:18Ça nous permet de dire, et c'est dans la nouvelle mesure, qu'un abribus rue de Rennes, 27.000 contacts.
06:24Quand on parle de data en média, on parle quand même pas mal d'audience.
06:30C'est un critère important.
06:33Si on regarde les écrans DOH qui sont dans la zone,
06:38et qu'on va dans le DSP pour voir les nombres de contacts qui sont attribués,
06:43on voit que l'écran qui est sur le Monoprix, il est à 6.500 contacts jour.
06:51L'écran qui est sur le Carrefour City, un écran Phoenix, il est à 10% d'audience en plus, donc à 7.100.
06:59Même rue, deux écrans, un qui est un peu plus grand que l'autre, mais bon.
07:05Et puis on a l'écran du You Like dans le Carrefour Market, à l'intérieur du Carrefour Market,
07:10qui lui est à 12.500 contacts jour.
07:13Donc là c'est plus 92%.
07:15Et puis il faut quand même rentrer dans le magasin.
07:18Et donc c'est là qu'on voit que le marché a besoin d'être assaini avec une norme,
07:23et c'est ce que veut proposer Mobimetry.
07:25Mobimetry veut proposer d'intégrer l'ensemble des mesures.
07:31Donc le modèle qui a été développé, il est complètement open pour ça,
07:36puisque c'est un modèle de déplacement de la population qui est global.
07:40On est en train de travailler avec Claire Channel, par exemple,
07:44pour intégrer ce qu'on appelle des mesures complexes,
07:46c'est-à-dire des mesures qui sont liées à des déplacements dans des objets
07:52qui ont plusieurs points d'entrée avec des articulations complexes à l'intérieur.
07:57Donc ça, le modèle permet de le faire.
07:59On est en train d'y travailler avec Ipsos.
08:03Et la condition, c'est que le modèle sur lequel on branche entre guillemets
08:08sur le modèle Mobimetry soit validé par le CESP.
08:12Pour comprendre, vous aidez les acteurs existants qui ont déjà leurs propres mesures
08:16à redresser cette mesure à l'aune de votre mesure qui est plus fine, plus saisonnale, etc.
08:21Clairement, les audiences malls, les audiences transports, indoors,
08:26c'est des univers qui sont hyper importants dans les investissements
08:30et dans les stratégies de media planning.
08:32Donc c'est clair qu'un des enjeux pour Mobimetry, c'est d'éclairer le marché
08:37et donc qu'on soit capable de construire des plans avec des données précises d'audience
08:41qui sont multi-univers.
08:43Ça, c'est vraiment le futur auquel il faut arriver.
08:45Il ne faut pas oublier tous les petits acteurs qui ont souvent des univers plus simples,
08:50un carrefour market, c'est en général deux portes et puis à l'intérieur, quelques écrans.
08:55Et donc là aussi, Mobimetry est en train de travailler.
08:58Il y a un modèle qui a été développé avec Ipsos qui est bientôt disponible
09:03et qui permettra d'intégrer dans des budgets relativement faibles
09:08de nouveaux univers pour vraiment étendre la mesure
09:12et qu'on puisse demain arriver avec de la data qui est à peu près fiable
09:18dans l'ensemble des SSP.
09:20C'est quoi le modèle économique derrière cette data, notamment pour les indépendants CE
09:23qui doivent payer pour faire partie du scope Mobimetry ou c'est l'annonceur ?
09:28C'est le même modèle exactement que pour l'affichage extérieur classique.
09:33Chaque régie cotisera effectivement la hauteur de son patrimoine.
09:38L'enjeu, c'est surtout d'ouvrir la mesure au maximum de partenaires
09:43et les cotisations actuelles pour des partenaires extérieurs sont relativement faibles
09:48et on va maintenir cette approche.
09:50Donc là, on est sur l'indoor, on est bon,
09:55et le but c'est de préparer tout ce qui se passe sur le street,
09:58sur cette mesure Mobimetry.
10:00Non, c'est l'inverse ?
10:02L'inverse, pardon, excusez-moi, je me suis planté.
10:04Juste sur la question des SSP,
10:06comment est-ce que vous faites quand vous avez ce cas de figure que vient de donner Jean-Marc
10:11où vous avez effectivement, pour une même rue, des données différentes selon les régies
10:16et que vous voyez de l'autre côté avec votre donnée Mobimetry,
10:19qui est accessible à l'angle agréé,
10:21que ce ne sont pas forcément les mêmes échelles de valeur,
10:23que vous redressez à chaque fois via Mobimetry ?
10:27On ne les a pas dedans.
10:30Ce qu'on a dans les plateformes sont du déclaratif régiste,
10:34basé sur chaque méthodologie
10:36et on ne compare pas écran par écran.
10:41Est-ce que vous redressez du coup ?
10:44Non, on ne redresse pas.
10:46Pour l'instant, vous faites confiance à ce qui vous est ?
10:48On n'a pas bien le choix, mais il y a comme anglais agréé de toute façon.
10:52C'est vrai que le vrai point, en tout cas sur le programmatique,
10:57c'est qu'on est passé sur un CPM contact,
11:00qui est devenu le référent et qui fait qu'aujourd'hui,
11:03dans la plateforme, ça nous fait arbitrer entre plusieurs univers.
11:06Ce qui n'était pas obligatoirement le cas
11:08dans les constructions des plans en gré à gré,
11:10et même pas dans le pilotage des conditions de nos clients,
11:13des optimisations des conditions.
11:15Là, le fait justement qu'il y ait une problématique
11:18et qu'il n'y ait pas cette uniformisation,
11:21pose un vrai problème.
11:23Enfin, elle posait déjà un problème.
11:25On n'en a pas parlé, c'est vrai, là, ensemble.
11:27Par exemple, je ne suis pas capable de dire
11:29ce qu'en faisant un MOULS, par exemple,
11:31sur l'agglomération de Rennes,
11:33quand j'active le MOULS Alma,
11:35est-ce que ça me fait gagner des points de couverture
11:37sur mon audience ?
11:38Est-ce que ça me permet de toucher certains territoires ?
11:40On est allé regarder, par exemple,
11:42dans l'analyse de la provenance du trafic
11:45du centre-ville de l'agglomération de Rennes
11:48et du centre Alma,
11:49et on se rend compte que c'est très complémentaire.
11:52Mais ça, aujourd'hui,
11:53même si ça semble du bon sens pour tout le monde,
11:55on ne sait pas le démontrer auprès du client.
11:57Et c'est des vrais leviers de développement du média.
12:01Aujourd'hui, dans les SSP,
12:04je crois qu'il y a eu un très gros travail
12:06d'accompagnement des DSP
12:08qui ont récupéré toute l'information
12:10et qui ont pu voir certaines incohérences.
12:13En tout cas, dans la manière de comparer
12:18les performances des écrans.
12:21Mais pour le moment, ça s'arrête là.
12:23Si on parle des MOULS,
12:24des centres commerciaux Perceval,
12:26aujourd'hui, c'est un univers qui est assez compliqué
12:29à analyser, comprendre le trafic,
12:31ce qui se passe à l'intérieur de ces centres commerciaux.
12:34Comment est-ce que vous vous y prenez,
12:36chez Westfield, aujourd'hui, pour mesurer ?
12:38Vous avez annoncé un partenariat
12:39avec une technologie d'IA qui s'appelle DigiIS,
12:41dont on a parlé un peu plus tôt dans la matinée.
12:43Est-ce que vous pouvez nous expliquer
12:44un peu ce que vous avez mis en place ?
12:46Effectivement, ça semble être plus facile
12:49de mesurer dans la rue que dans les MOULS.
12:52Et d'une certaine façon, dans ce milieu-là,
12:55on a deux marqueurs forts.
12:57C'est Mobimetry et tous les standards
12:59qui ont été mis en place.
13:00On parle de cône de visibilité, distance,
13:02des choses comme ça.
13:03Et puis, le CESP,
13:04qui est aussi un juge de paix absolu,
13:06dans le sens où il est censé,
13:07enfin, il n'est pas censé,
13:08il valide une démarche, une méthodologie,
13:10mais également le fait qu'entre la donnée qu'on récolte
13:13et la donnée qu'on livre,
13:14elle n'est pas manipulée entre les deux
13:16pour refléter une réelle vérité.
13:19Donc, on s'appuyait sur une technologie
13:21qui est basée sur l'intelligence artificielle
13:23et le computer vision,
13:25parce que c'est la seule technologie qui,
13:26à notre sens, nous permettait de compter
13:28100% de notre audience.
13:29Là, il faut avoir des systèmes vraiment robustes
13:32parce que pour illustrer le propos,
13:33au sein de Westfield, rien qu'en Europe,
13:35c'est 712 millions d'individus
13:37qu'on accueille chaque année.
13:38Donc, il faut vraiment des éléments robustes.
13:40Par ailleurs, quand on prend d'autres technologies,
13:43on a exploré, on a regardé, par exemple,
13:45les technologies GPS.
13:47Dans un centre commercial,
13:48un GPS, il ne vous donne pas l'étage
13:50et la précision, elle est à 30 mètres.
13:52Donc, autant vous dire que je pourrais déclarer
13:54que le client, il est chez Lacoste,
13:56et en fait, il est dans les sanitaires
13:57ou dans le parking.
13:58Donc, ce n'est quand même pas neutre.
14:00Cette technologie, il faut le préciser,
14:01elle est en surcouche des caméras.
14:02C'est ça, à la base, qui permet ?
14:04C'est une surcouche de caméras.
14:05Cette technologie, elle doit être RGPD compliant.
14:08C'est une nécessité absolue.
14:10Donc, de manière native,
14:12elle ne prend absolument
14:14aucune donnée biométrique du visage.
14:16Elle ne prend en compte que les données du corps.
14:18Donc, on est à ce niveau-là aussi
14:19complètement sécurisé.
14:21Et puis, elle est passée
14:23dans les fourches codines du CESP,
14:24qui a validé les dentes de comptage
14:27et qui est en cours d'analyse
14:30sur la partie réidentification.
14:32Donc, c'était, pour nous,
14:34cette technologie qui est portée par DJI,
14:38mais pas que,
14:39parce que c'est toute une chaîne de valeurs
14:40de traitement de l'information
14:42et de restitution de l'information.
14:44C'était la seule technologie
14:45qui permettait de combiner toutes ces qualités.
14:48Et qu'est-ce que ça permet concrètement
14:49à un retailer qui est dans l'un
14:51de vos centres commerciaux
14:52de faire ce que vous pouvez nous donner,
14:53les principaux cas d'usage pour ces acteurs-là ?
14:55Alors, pour nous,
14:56il y avait deux intérêts majeurs.
14:58Le premier, c'est que c'est une technologie
14:59qui prend en compte tout.
15:01On a parlé beaucoup de consumer de journée.
15:03Il prend en compte tout ce qui se passe
15:05dans le centre,
15:06c'est-à-dire qu'il monitore tous les déplacements.
15:08Donc, ça va non seulement nous donner
15:09des KPIs de performance
15:11par rapport à l'audience
15:12et par rapport aux médias,
15:14mais également des KPIs
15:15par rapport à ce qui se passe dans les boutiques
15:16et ce qu'ils font
15:17après avoir vu le média pour les boutiques.
15:18Donc, pour un retailer,
15:20ça peut lui donner une information capitale
15:22qui est déjà connue de son footfall
15:24tous les jours.
15:25Et ce footfall,
15:26il peut le comparer
15:27à la fois au footfall du mall
15:28et donc savoir sa chaire aux visites.
15:30C'est-à-dire, globalement,
15:31nous, on fait venir
15:32beaucoup de monde dans le mall.
15:34Et toi, dans la boutique,
15:35combien est-ce que tu es capable
15:36d'attirer ?
15:38Quelles proportions ?
15:39On est sur des proportions
15:40qui sont parfois très challengeantes.
15:42On est sur des taux de moins de 1%
15:44pour certaines boutiques.
15:45Ce n'est pas parce qu'on est
15:46dans le centre commercial
15:47qu'on va profiter de l'audience
15:48et de l'attraction.
15:49C'est un peu comme sur Google.
15:50Il y a un enjeu de présence organique
15:52et présence payante,
15:53SEO, SEA,
15:54qu'il faut activer.
15:55J'ai envie de dire
15:56que je ramène chacun à son expérience.
15:57Moi, je sais que quand ma fille,
15:58elle va chez Westfield
16:00les quatre temps,
16:01elle sait qu'elle veut un pantalon,
16:02mais elle n'a pas nécessairement décidé
16:03quelle était la boutique
16:04qui allait lui plaire.
16:05Et il y en a beaucoup.
16:06Ça fait beaucoup de temps.
16:07Donc, c'est un vrai challenge aussi.
16:09Donc, ça lui donne cet élément-là.
16:10Et puis, ça lui donne aussi
16:11un élément fondamental,
16:12me semble-t-il.
16:13C'est que ça lui permet,
16:14le retailer,
16:15de pouvoir mesurer
16:17les effets des différentes activations.
16:19Il va changer sa vitrine.
16:20Quel est l'effet sur l'audience
16:22qui est face à cette vitrine ?
16:24Il va faire une activation dans nos murs.
16:26Quels vont être les effets sur la campagne ?
16:27Mais il fait même une activation
16:28en dehors de nos murs,
16:29sur les réseaux sociaux, etc.
16:31Quels vont être les effets
16:32qu'il va mesurer ?
16:33Et puis, une performance,
16:35elle ne vaut que si elle est comparée.
16:37Si j'ai un chocolatier
16:39qui fait une campagne,
16:40et on va lui dire
16:41c'est formidable,
16:42vous avez fait plus de 80% de visites
16:44dans votre boutique,
16:45c'est peut-être formidable.
16:46Mais si on est en plein Pâques,
16:48c'est les œufs au chocolat,
16:49c'est peut-être pas si formidable que ça.
16:51Donc, le fait de pouvoir avoir cette donnée
16:53et de pouvoir la comparer aussi
16:54à tout son environnement de concurrence
16:56au sein du moule,
16:57est une donnée extrêmement précieuse pour lui.
16:59Donc ça, on va pouvoir lui mettre
17:00à disposition à travers un portail.
17:03Alors, vous avez pu tester
17:04ce genre de dispositif,
17:05que ce soit pour un retailer
17:06ou pour d'ailleurs,
17:07c'est aussi accessible aux industriels, évidemment.
17:09Alors, on a eu
17:10beaucoup de partages d'informations,
17:12notamment par Westfield,
17:13sur des choses qui ont été faites,
17:14notamment quand ils ont éprouvé
17:15leur méthodologie.
17:19On a beaucoup de sujets
17:21plutôt en construction,
17:22qui ne sont pas encore...
17:24Et notamment,
17:25ce que je disais tout à l'heure,
17:27il y a pour certains acteurs,
17:28notamment de la cosmétique,
17:30c'est un univers où
17:32le chiffre d'affaires,
17:34que sur très peu de moules,
17:36peut être très important.
17:37Ce qu'on trouve vraiment intéressant,
17:39enfin, on essaye en tout cas,
17:41je pense que la Westfield
17:43est les seules qui ont justement
17:45une data qui a vraiment de la valeur
17:47et qui nous permet presque
17:48de travailler les plans
17:49comme les plans peuvent être travaillés
17:50en digital,
17:51c'est-à-dire réellement des parcours.
17:53Et de se dire,
17:54après aussi,
17:55ça semble du bon sens
17:56de se dire,
17:57je n'achète pas une machine à laver
17:58de la même manière
17:59que je vais acheter
18:00des produits cosmétaux,
18:01mais je ne passe très certainement
18:02pas non plus
18:03par les mêmes parcours
18:05au sein du moule,
18:07je ne fréquente pas
18:08les mêmes enseignes.
18:09Donc je trouve qu'en tout cas,
18:10toute cette donnée
18:11qui est capable
18:12d'aujourd'hui adapter
18:13notre média planning
18:14en fonction justement
18:15d'une analyse réelle
18:16des parcours
18:17de fréquentants,
18:18d'enseignes,
18:19de beauté,
18:20de se dire,
18:21je suis vraiment capable
18:22aujourd'hui d'aller toucher
18:23une cible de,
18:24par exemple,
18:25cosmétique addict,
18:26je trouve que ça a
18:27énormément de valeur
18:28pour les clients.
18:29Et pour l'instant,
18:30on est juste sur la mesure
18:31drive to store
18:32et on n'est pas encore
18:33sur l'activation
18:34d'un dispositif média planning
18:35éclairé à l'ONU CDA.
18:36En tout cas,
18:37on est en train justement
18:38de tester
18:39pour voir justement
18:40en quoi cette optimisation
18:41du média planning
18:42peut optimiser aussi
18:43le trafic.
18:44Et c'est vrai
18:45que pour les annonceurs
18:46industriels,
18:47on pourrait se dire
18:48que la problématique
18:49n'est pas obligatoirement
18:50finalement
18:51que le drive to store
18:52mais que,
18:53regarde,
18:54peut-être finalement
18:55les ventes.
18:56Mais c'est vrai
18:57qu'on oublie quand même
18:58ce rôle quand même
18:59du média planning
19:00parce qu'il y a
19:01beaucoup d'annonces
19:02qui sont faites
19:03par les médias
19:04et on oublie
19:05ce rôle quand même
19:06du média
19:07qui est de générer
19:08du trafic
19:09dans le point de vente.
19:10Après,
19:11il y a quand même
19:12toute l'armée
19:13de moyens
19:14mis en place
19:15par nos clients
19:16dans le point de vente
19:17qui doivent aller
19:18travailler
19:19les derniers mètres
19:20ou les médias
19:21qu'on peut avoir
19:22des médias
19:23des derniers mètres.
19:24Oui,
19:25donc ça permet peut-être
19:26d'identifier aussi
19:27des lacunes in store
19:28parce que je vois
19:29que j'ai généré
19:30beaucoup de trafic
19:31et moins de vente
19:32en réalité.
19:33Sur ce volet
19:34média planning
19:35augmenté ?
19:36Sur le média planning
19:37ça m'amène
19:38à dire rapidement
19:39quels datas
19:40on collecte
19:41parce qu'en termes de data
19:42on a toutes les informations
19:43genre, âge
19:44de la population
19:45mais on a également
19:46et c'est capital
19:47pour le média planning
19:48la catégorie intéresse.
19:49C'est-à-dire que
19:50sur le même modèle
19:51que sur le digital
19:52quand sur le digital
19:53on va aller visiter
19:54un site cosmétique
19:55on est cosmétique addict.
19:56C'est formidable
19:57dans un moule
19:58c'est qu'on a
19:59énormément de boutiques
20:00qui sont toutes représentatives
20:01de segments particuliers.
20:02Donc à travers
20:03une donnée historisée
20:04on est totalement capable
20:05de capter l'information
20:07et de dire
20:08si vous voulez toucher
20:09des femmes
20:1015-40 ans
20:11intéressées par la cosmétique
20:12on va vous dire
20:13où, quand
20:14communiquer
20:15pour les toucher
20:16en plus grand nombre.
20:17Donc ça en termes
20:18de média planning
20:19c'est extrêmement précieux
20:20et puis derrière
20:21on pourra donner
20:22des coûts
20:23des CPM
20:24par audience
20:25des REACH
20:26et puis des coûts
20:27par visite
20:28des coûts par increment
20:29de visite
20:30et même du ROS
20:31on a des boutiques
20:32donc si on nous autorise
20:33et la boutique nous autorise
20:34à l'utiliser
20:35on est capable
20:36de calculer le rapport
20:37et ça on a des trucs.
20:38Donc en média planning
20:39ça va être une source
20:40d'information ultra riche
20:41et puis l'enjeu à venir
20:42ça va être
20:43que cette data
20:44qui est chaude
20:45l'or je crois
20:46l'a qualifié de froide
20:47mais je pense qu'on est
20:48sur la même notion
20:49en tout cas
20:50elle est hyper réactive
20:51cette data
20:52elle va devoir intégrer
20:53des systèmes
20:54qui vont être capables
20:55aussi je pense
20:56dans l'avenir
20:57de pouvoir rectifier
20:58des plans médias
20:59en cours
21:00de campagne
21:01c'est à dire
21:02qu'aujourd'hui
21:03nous on a une population
21:04qui reste en moyenne
21:05deux heures dans nos centres
21:06en deux heures
21:07entre le moment
21:08où ils rentrent
21:09le moment où ils sont
21:10rentrés dans une boutique
21:11parce qu'ils sont intéressés
21:12par les fringues
21:13la mode pardon
21:14à ce moment là
21:15on va pouvoir
21:16dans le temps
21:17des deux heures
21:18pouvoir rectifier
21:19le plan
21:20pour améliorer
21:21le reach
21:22et améliorer
21:23les résultats de la campagne
21:24C'est quoi les cahiers
21:25sur ce sujet de la latence ?
21:26C'est la communication
21:27de cette data
21:28vers les outils d'achat
21:29pour pouvoir récolter
21:30cette data
21:31de manière hyper récente ?
21:32Dans le process
21:33on est sur
21:34d'ici à fin 2024
21:35on aura équipé
21:36l'ensemble
21:37des centres
21:38Westfield
21:39en Europe
21:40donc c'est un objectif
21:41à terme
21:42de 712 millions
21:43d'individus
21:44qu'on touchera
21:45ensuite
21:46cette data
21:47on est en cours
21:48de discussion
21:49avec les DSP
21:50pour pouvoir les intégrer
21:51et les ingérer
21:52dans leur système
21:53on a également
21:54un gros partenariat
21:55avec Google
21:56au niveau mondial
21:57pour étudier
21:58le rapprochement
21:59du DOH
22:00et du digital
22:01et arriver
22:02à des outils
22:03beaucoup plus fluides
22:04et réactifs
22:05Merci beaucoup
22:06à tous les trois