Près d’un an après l’instauration d’un modèle d’achat à la visite incrémentale en ligne, le Cost Per Landing Page (CPLP). La société S4M étend aujourd’hui ce modèle au monde offline avec le Cost Per Incremental Visit (CPIV) afin de mesurer l’impact réel de la publicité en ligne sur les points de vente physiques.
Si le Cout par Visite est en passe de devenir un standard du marché, il repose sur la simple mesure de trafic et soulève un problème majeur : Comment garantir que le trafic mesuré en magasin est bien généré par la campagne et ne repose pas sur des clients organiques de la marque, qui seraient dans tous les cas venus dans son point de vente ?
Pour solutionner ce problème, S4M lance le Cost Per Incremental Visit (CPIV), un indicateur de mesure des campagnes digitales basé sur les visites incrémentales en points de vente physiques. Ce modèle d’achat permet aux marques de ne payer que pour des visiteurs additionnels, générés par une campagne digitale, et qui n’ont pas été influencés par d’autres médias (TV, radio, imprimé publicitaire)
« Des visites additionnelles en magasin et le potentiel de chiffre d’affaire qu’elles représentent ont un coût. Ce coût est bien entendu différent selon qu’on cherche à attirer des consommateurs en fast food pour acheter un sandwich ou en concession automobile pour tester un nouveau modèle. Avec le Cost Per Incremental Visit, nous apportons aux retailers et marques présentes en points de vente un nouveau standard, qui va être adopté massivement par le marché de la publicité en ligne. » explique Christophe Collet, CEO et Fondateur de S4M.
S4M propose une méthodologie permettant de définir un cout par visite incrémentale sur mesure pour la marque et propre à chaque campagne, basé sur une analyse factuelle de son secteur d’activité, la période de sa campagne, sa notoriété, son produit et son message. Cette analyse repose sur FUSIO by S4M, la seule plateforme publicitaire au monde capable de mesurer en temps réel les visites incrémentales en magasin. Le trafic en points de vente est comptabilisé par un tiers mesureur impartial, sélectionné par l’annonceur parmi les nombreux partenaires intégrés à FUSIO by S4M. L’intelligence artificielle de la plateforme compare au fil de la campagne le trafic en magasin généré par les utilisateurs exposés à la publicité et celui d’un groupe d’utilisateurs non exposés afin de mettre en évidence les visites additionnelles obtenues grâce à la campagne. L’algorithme de machine learning optimise alors en temps réel la campagne sur base de ces visites incrémentales et des paramètres qui performent le mieux (zones de chalandise spécifiques, format créatif, liste d’éditeurs, type de terminal, …).
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