Le paysage marketing a subi une métamorphose profonde ces deux dernières décennies. L'émergence des technologies numériques a fondamentalement transformé la façon dont les marques communiquent avec leurs clients. Cette évolution n'est pas simplement une question d'outils, mais représente un changement de paradigme dans la conception même des stratégies marketing. Les frontières entre le marketing traditionnel et le marketing digital s'estompent progressivement, donnant naissance à des approches hybrides qui capitalisent sur les forces de chaque méthode.
La révolution numérique a introduit de nouvelles dimensions dans l'écosystème marketing : l'instantanéité, l'interactivité et la mesurabilité précise des actions. Ces caractéristiques, absentes ou limitées dans le marketing traditionnel, ont redéfini les attentes des consommateurs et les pratiques des professionnels. Aujourd'hui, les entreprises doivent maîtriser un éventail de compétences techniques et analytiques pour rester compétitives sur un marché en constante évolution.
Cette transformation ne signifie pas pour autant l'obsolescence du marketing traditionnel. Les principes fondamentaux qui sous-tendent toute stratégie marketing efficace restent invariables : comprendre les besoins des clients, communiquer une proposition de valeur claire et bâtir une relation de confiance durable. L'art du marketing moderne réside dans l'orchestration harmonieuse des canaux traditionnels et numériques pour créer une expérience client cohérente et mémorable.
Fondements techniques du marketing numérique versus traditionnel
Le marketing traditionnel s'appuie sur des principes établis depuis des décennies : segmentation démographique, positionnement par rapport à la concurrence et déploiement de campagnes via des médias de masse comme la télévision, la radio ou la presse écrite. Cette approche suit généralement un modèle "one-to-many", où un message unique est diffusé largement dans l'espoir d'atteindre une fraction du public cible. Les données recueillies sont souvent limitées aux études de marché préalables et aux analyses post-campagne, avec un délai significatif entre l'action et la mesure de ses effets.
À l'inverse, le marketing numérique repose sur une infrastructure technique complexe qui permet un ciblage comportemental précis et une personnalisation poussée des messages. Les plateformes digitales collectent en temps réel d'immenses volumes de données sur les interactions des utilisateurs, permettant aux marketeurs d'ajuster leurs stratégies quasi instantanément. Cette réactivité constitue l'un des avantages majeurs du marketing digital par rapport à son homologue traditionnel.
L'architecture technique du marketing numérique s'articule autour de plusieurs composants fondamentaux : les systèmes de gestion de contenu (CMS), les plateformes publicitaires programmatiques, les outils d'automation marketing et les solutions d'analyse de données. Ces technologies permettent de créer, déployer et optimiser des campagnes avec une précision et une agilité inégalées dans le monde du marketing traditionnel.
La véritable innovation du marketing digital ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans sa capacité à transformer des interactions ponctuelles en relations continues et évolutives avec les consommateurs.
Un autre aspect distinctif du marketing numérique est son modèle économique. Alors que le marketing traditionnel implique souvent des coûts fixes élevés (production publicitaire, achat d'espace), le digital fonctionne davantage sur un modèle de coûts variables liés aux performances (cost-per-click, cost-per-acquisition). Cette structure permet aux entreprises de toutes tailles d'accéder à des outils marketing sophistiqués avec des investissements initiaux relativement modestes, démocratisant ainsi l'accès aux techniques marketing avancées.
Évolution des canaux de distribution depuis le marketing traditionnel
La transition du marketing traditionnel vers le marketing digital a profondément modifié le paysage des canaux de distribution. Autrefois dominé par la télévision, la radio, la presse écrite et l'affichage, l'écosystème marketing s'est considérablement enrichi avec l'apparition de nouveaux canaux numériques. Cette évolution ne s'est pas faite par simple substitution, mais plutôt par une expansion continue des possibilités offertes aux marketeurs pour atteindre leurs cibles.
L'un des changements les plus significatifs concerne la directionnalité de la communication. Le marketing traditionnel fonctionne principalement sur un modèle unidirectionnel, où la marque émet un message et le consommateur le reçoit passivement. Le marketing digital, en revanche, a introduit un paradigme bidirectionnel, voire multidirectionnel, où consommateurs et marques dialoguent en temps réel, et où les conversations entre consommateurs au sujet des marques deviennent elles-mêmes des vecteurs d'influence marketing.
De la publicité imprimée aux campagnes google ads et meta business suite
La publicité imprimée, pilier du marketing traditionnel, se caractérise par ses contraintes spatiales et temporelles : un espace défini, un message statique et une durée d'exposition limitée. Les campagnes Google Ads et Meta Business Suite ont révolutionné cette approche en introduisant une flexibilité sans précédent. Ces plateformes permettent de modifier instantanément les messages publicitaires, de cibler des segments d'audience hyperprécis et d'optimiser continuellement les campagnes en fonction des performances observées.
L'introduction du search marketing représente peut-être la rupture la plus fondamentale avec le modèle traditionnel. Contrairement à la publicité imprimée qui interrompt le consommateur, le référencement payant sur les moteurs de recherche répond à une intention explicite de l'utilisateur. Cette approche "pull" plutôt que "push" transforme radicalement la dynamique publicitaire, en alignant parfaitement le message avec les besoins immédiats du consommateur.
La sophistication des systèmes d'enchères en temps réel (RTB) et l'intelligence artificielle qui sous-tend les plateformes publicitaires digitales permettent aujourd'hui un niveau d'optimisation impossible à atteindre avec les méthodes traditionnelles. Les algorithmes de machine learning ajustent continuellement les paramètres des campagnes pour maximiser leur efficacité, une capacité d'adaptation qui contraste fortement avec la rigidité relative des campagnes imprimées.
Transformation des relations publiques à l'ère des influenceurs et du content marketing
Les relations publiques traditionnelles reposaient principalement sur les relations avec la presse et les événements corporatifs pour générer de la visibilité et façonner la perception des marques. Cette approche centralisée, dominée par quelques gatekeepers médiatiques, a été profondément transformée par l'avènement des réseaux sociaux et l'émergence du marketing d'influence.
Aujourd'hui, les marques collaborent avec des influenceurs qui possèdent des communautés engagées et dont l'authenticité perçue dépasse souvent celle des médias traditionnels. Cette décentralisation de l'influence marketing représente un changement de paradigme majeur : la crédibilité ne découle plus uniquement de l'autorité institutionnelle, mais de la relation de confiance établie entre l'influenceur et sa communauté.
Le content marketing a également redéfini l'approche des relations publiques en déplaçant l'accent de la promotion explicite vers la création de valeur pour l'audience. En produisant des contenus informatifs, éducatifs ou divertissants, les marques construisent progressivement leur autorité et leur notoriété sans recourir aux techniques publicitaires traditionnelles. Cette stratégie de long terme contraste avec l'approche plus ponctuelle et événementielle des relations publiques classiques.
Du marketing direct au marketing automation avec HubSpot et marketo
Le marketing direct traditionnel, incarné par le courrier postal et le télémarketing, visait à établir un contact personnalisé avec les prospects. Cependant, cette personnalisation restait limitée par des contraintes logistiques et économiques. L'avènement des plateformes d'automation marketing comme HubSpot et Marketo a propulsé cette personnalisation à un niveau supérieur tout en démultipliant l'efficacité opérationnelle.
Ces outils permettent de créer des parcours client automatisés mais hautement personnalisés, réagissant en temps réel aux comportements des utilisateurs. Par exemple, un prospect qui consulte une page spécifique sur un site web peut automatiquement recevoir un contenu complémentaire sur ce sujet, puis être progressivement guidé dans son parcours d'achat en fonction de ses interactions avec ces contenus.
L'intégration des technologies de lead scoring permet également d'évaluer automatiquement la maturité des prospects et de prioriser les efforts commerciaux en conséquence. Cette capacité à qualifier automatiquement les leads et à adapter la communication en fonction de leur position dans le tunnel de conversion représente une évolution majeure par rapport au marketing direct traditionnel, où ces processus étaient largement manuels et moins précis.
Transition des études de marché vers l'analyse big data et le machine learning
Les études de marché traditionnelles reposaient sur des échantillons limités et des méthodologies qui introduisaient inévitablement des biais dans la collecte et l'interprétation des données. L'analyse big data a fondamentalement transformé cette approche en permettant d'analyser les comportements réels de populations entières plutôt que d'échantillons représentatifs.
Cette évolution quantitative s'accompagne d'une révolution qualitative dans le traitement des données. Les algorithmes de machine learning peuvent aujourd'hui identifier des corrélations et des patterns comportementaux qu'il aurait été impossible de détecter avec les méthodes d'analyse traditionnelles. Cette capacité prédictive permet aux marketeurs d'anticiper les tendances et de personnaliser leurs offres avec une précision inédite.
La collecte de données en temps réel constitue un autre avantage majeur du marketing digital par rapport aux études de marché traditionnelles. Alors que ces dernières fournissaient des instantanés périodiques des attitudes et comportements des consommateurs, les plateformes digitales permettent de surveiller en continu l'évolution de ces paramètres, offrant ainsi une vision dynamique plutôt que statique du marché.
Métriques et KPIs spécifiques au marketing digital
L'une des distinctions les plus fondamentales entre le marketing traditionnel et le marketing numérique réside dans la nature et la granularité des métriques disponibles. Le marketing traditionnel s'appuie généralement sur des indicateurs macro tels que la notoriété de marque, les parts de marché ou les intentions d'achat, mesurés à travers des études périodiques. Ces métriques, bien qu'utiles, fournissent une vision agrégée et différée de la performance marketing.
Le marketing digital a introduit un niveau de précision et d'immédiateté sans précédent dans la mesure de l'efficacité des actions marketing. Chaque interaction entre un utilisateur et une marque peut être tracée, analysée et corrélée avec d'autres comportements pour construire une compréhension holistique du parcours client. Cette traçabilité transforme radicalement la façon dont les marketeurs évaluent leurs initiatives et prennent des décisions.
Taux de conversion et ROAS dans les campagnes digitales
Le taux de conversion représente la proportion de visiteurs qui accomplissent une action souhaitée (achat, inscription, téléchargement) sur un site web ou une application. Cette métrique, centrale dans l'évaluation des performances digitales, n'a pas d'équivalent direct dans le marketing traditionnel. Elle permet de mesurer précisément l'efficacité d'une campagne à générer des actions concrètes, au-delà de la simple exposition au message publicitaire.
Le Return On Ad Spend (ROAS) constitue une autre métrique fondamentale du marketing digital. Il calcule le rapport entre le chiffre d'affaires généré par une campagne et son coût, offrant ainsi une mesure directe de son efficacité économique. La précision avec laquelle le ROAS peut être calculé dans l'environnement digital contraste fortement avec les approximations nécessaires dans l'évaluation des campagnes traditionnelles.
Ces métriques permettent non seulement d'évaluer la performance globale des campagnes, mais aussi d'optimiser continuellement leur efficacité à travers des tests A/B et d'autres méthodes d'expérimentation. Cette culture de l'optimisation continue, facilitée par la disponibilité immédiate des données de performance, constitue l'une des différences fondamentales entre les approches marketing traditionnelles et digitales.
Attribution multi-touch et customer journey analytics avec google analytics 4
L'attribution, c'est-à-dire la façon dont on répartit le crédit d'une conversion entre les différents points de contact marketing, représente un défi majeur dans l'évaluation de l'efficacité des campagnes. Les modèles d'attribution traditionnels, souvent rudimentaires (dernier clic, premier clic), ne rendaient pas compte de la complexité réelle des parcours d'achat.
L'introduction de modèles d'attribution multi-touch dans des outils comme Google Analytics 4 a révolutionné cette approche en permettant une compréhension plus nuancée de la contribution de chaque point de contact au processus de conversion. Ces modèles reconnaissent que les décisions d'achat résultent généralement d'une séquence d'interactions plutôt que d'un événement isolé.
Les capacités de customer journey analytics vont encore plus loin en permettant d'analyser les parcours clients dans leur globalité, à travers différents canaux et appareils. Cette vision holistique du comportement des consommateurs permet aux marketeurs d'identifier les séquences d'interactions les plus efficaces et d'optimiser l'ensemble de l'expérience client, plutôt que des touchpoints isolés.
| Modèle d'attribution | Description | Avantages | Limitations |
|---|---|---|---|
| Dernier clic | Attribue 100% du crédit au dernier canal avant conversion | Simple à comprendre et implémenter | Ignore l'influence des interactions précédentes |
| Premier clic | Attribue 100% du crédit au premier canal découvert | Valorise l'acquisition initiale | Ne reconnaît pas le rôle des interactions ultérieures |
| Linéaire | Distribue le crédit équitablement entre tous les points de contact |
Reconnaît la contribution de chaque touchpointNe reflète pas l'importance variable des interactionsBasé sur les donnéesUtilise l'IA pour attribuer le crédit selon les patterns observésPrécision et adaptation aux spécificités de chaque parcoursComplexité technique et "boîte noire" difficile à interpréter
Analyse comparative du CAC et LTV entre canaux traditionnels et digitaux
Le Coût d'Acquisition Client (CAC) et la Lifetime Value (LTV) constituent des métriques fondamentales pour évaluer la rentabilité des stratégies marketing. La comparaison de ces indicateurs entre canaux traditionnels et digitaux révèle des différences structurelles significatives dans leur modèle économique. Les canaux traditionnels se caractérisent généralement par un CAC initial plus élevé, compensé par une LTV potentiellement plus importante due à la fidélité générée par ces approches.
Dans l'environnement digital, le CAC présente une granularité beaucoup plus fine, permettant d'identifier précisément le coût d'acquisition par canal, campagne, créative et même segment d'audience. Cette transparence permet d'optimiser continuellement les investissements marketing en réallouant les budgets vers les canaux les plus performants. Par contraste, l'évaluation du CAC dans les canaux traditionnels reste souvent approximative, reposant sur des estimations plutôt que sur des mesures directes.
Le calcul de la LTV bénéficie également de la richesse des données disponibles dans l'environnement digital. Les plateformes CRM modernes permettent de suivre avec précision la valeur générée par chaque client tout au long de sa relation avec la marque, et d'identifier les facteurs prédictifs de la valeur future. Cette capacité prédictive permet d'affiner les stratégies d'acquisition en ciblant les profils présentant le potentiel de LTV le plus élevé.
L'un des avantages majeurs du marketing digital réside dans sa capacité à mesurer avec précision le ratio LTV/CAC par canal d'acquisition, permettant ainsi d'optimiser les investissements marketing selon des critères de rentabilité tangibles.
Métriques d'engagement social et algorithmes de portée organique
L'émergence des médias sociaux a introduit un ensemble de métriques d'engagement spécifiques qui n'ont pas d'équivalent direct dans le marketing traditionnel. Les likes, partages, commentaires et autres formes d'interactions représentent des signaux de résonance immédiate du contenu avec l'audience, offrant un feedback instantané sur la pertinence des communications de marque. Ces indicateurs, bien que parfois qualifiés de vanity metrics, constituent des précurseurs importants des comportements de conversion.
La compréhension des algorithmes qui régissent la portée organique sur les plateformes sociales est devenue une compétence essentielle pour les marketeurs digitaux. Contrairement aux médias traditionnels où l'audience est relativement prévisible, les algorithmes de Facebook, Instagram ou LinkedIn déterminent dynamiquement la visibilité du contenu en fonction de sa qualité perçue, mesurée à travers diverses métriques d'engagement. Cette mécanique crée une boucle de rétroaction continue entre la performance initiale du contenu et sa diffusion ultérieure.
Les outils d'analytique sociale permettent aujourd'hui d'analyser finement ces métriques d'engagement et de les corréler avec des objectifs business plus tangibles comme le trafic web ou les conversions. Cette capacité à établir des liens entre l'engagement social et la performance commerciale représente une évolution significative par rapport aux approches de mesure plus cloisonnées du marketing traditionnel.
Stratégies de ciblage et personnalisation à l'ère numérique
Le ciblage dans le marketing traditionnel reposait principalement sur des variables démographiques et géographiques, avec une granularité relativement limitée. Une campagne télévisée pouvait, au mieux, cibler une tranche d'âge spécifique via le choix du programme, ou une région via les chaînes locales. Cette approche "macro" du ciblage impliquait inévitablement un degré élevé de déperdition, avec une proportion significative de l'audience exposée au message sans correspondre au profil cible.
Le marketing digital a révolutionné les possibilités de ciblage en introduisant des variables comportementales et contextuelles beaucoup plus prédictives de l'intérêt pour une offre. Les annonceurs peuvent désormais cibler des utilisateurs en fonction de leurs recherches récentes, des sites qu'ils ont visités, des achats qu'ils ont effectués ou même des contenus qu'ils ont consommés. Cette capacité à atteindre des "micro-segments" hautement qualifiés représente l'une des ruptures les plus fondamentales avec les approches marketing traditionnelles.
La personnalisation, autrefois limitée à l'insertion du nom du destinataire dans un courrier promotionnel, atteint aujourd'hui des niveaux de sophistication sans précédent. Les techniques de dynamic content optimization permettent d'adapter automatiquement le message, les images, les offres et même la structure d'une page web ou d'un email en fonction du profil et du comportement de chaque utilisateur. Cette personnalisation contextuelle transforme radicalement l'expérience client en créant un sentiment d'adéquation parfaite entre l'offre et les besoins individuels.
Les plateformes de Customer Data Platform (CDP) ont émergé comme l'infrastructure centrale permettant cette personnalisation avancée. En unifiant les données clients provenant de multiples sources (site web, app mobile, CRM, point de vente physique), ces plateformes construisent une vision à 360° de chaque client, permettant des interactions cohérentes et contextualisées à travers tous les points de contact. Cette capacité à maintenir une conversation continue et personnalisée avec chaque client constitue une rupture fondamentale avec l'approche plus statique et segmentée du marketing traditionnel.
Marketing programmatique et automatisation absents du marketing classique
Le marketing programmatique représente peut-être la rupture technologique la plus radicale avec les pratiques du marketing traditionnel. Ce système d'achat publicitaire automatisé, basé sur des enchères en temps réel (RTB), a transformé un processus autrefois manuel et relationnel en une transaction algorithmique instantanée. Chaque impression publicitaire est désormais évaluée et achetée individuellement en quelques millisecondes, en fonction de sa valeur estimée pour l'annonceur.
Cette automatisation s'étend bien au-delà de l'achat média. Les plateformes de marketing automation orchestrent des séquences complexes d'interactions personnalisées déclenchées par le comportement des utilisateurs. Par exemple, l'abandon d'un panier peut automatiquement générer une séquence d'emails de relance personnalisés, ajustés en fonction des réactions du destinataire à chaque message. Cette capacité à réagir instantanément aux signaux comportementaux contraste fortement avec les cycles plus lents du marketing traditionnel.
L'intelligence artificielle et le machine learning amplifient encore cette capacité d'automatisation en permettant d'optimiser continuellement les paramètres des campagnes sans intervention humaine. Des algorithmes d'optimisation peuvent ajuster automatiquement les enchères, les ciblages ou les créatives pour maximiser la performance, créant ainsi un système marketing auto-adaptatif qui apprend et s'améliore en permanence.
La gestion des campagnes digitales elle-même a été largement automatisée grâce à des plateformes comme Google Marketing Platform ou Adobe Experience Cloud. Ces environnements intégrés permettent de planifier, exécuter, mesurer et optimiser des campagnes cross-canal à partir d'une interface unifiée, réduisant considérablement la charge opérationnelle des équipes marketing par rapport aux processus plus fragmentés du marketing traditionnel.
Convergence des techniques marketing traditionnelles et digitales chez les leaders du marché
Si les différences entre marketing traditionnel et digital sont substantielles, les organisations les plus performantes ont compris que ces approches sont complémentaires plutôt qu'exclusives. Les leaders du marché déploient aujourd'hui des stratégies intégrées qui capitalisent sur les forces spécifiques de chaque canal dans une vision unifiée de l'expérience client. Cette convergence se manifeste notamment par l'émergence du concept d'omnicanalité, qui dépasse la simple juxtaposition de canaux pour créer une expérience fluide et cohérente.
L'intégration des données collectées à travers les touchpoints physiques et digitaux constitue la pierre angulaire de cette convergence. Les technologies comme le marketing cloud et les customer data platforms permettent de créer une vision unifiée du client, abolissant les silos traditionnels entre canaux online et offline. Cette vision holistique permet d'orchestrer des parcours client transparents qui traversent naturellement les frontières entre physique et digital.
Étude de cas sephora : intégration omnicanale du programme de fidélité
Sephora illustre parfaitement cette convergence avec son programme de fidélité Beauty Insider, qui unifie l'expérience client à travers les points de vente physiques, le site e-commerce et l'application mobile. Chaque interaction du client, qu'elle se produise en magasin ou en ligne, est capturée dans un profil unifié qui enrichit sa "beauty history" et personnalise ses futures expériences sur tous les canaux.
L'application mobile Sephora joue un rôle central dans cette stratégie omnicanale en servant de pont entre les expériences physiques et digitales. En magasin, elle permet aux clients de scanner des produits pour accéder à des avis, des tutoriels vidéo ou des recommandations personnalisées basées sur leur historique d'achat. Cette hybridation transforme l'expérience d'achat traditionnelle en une expérience augmentée qui combine les avantages du toucher physique avec la richesse informationnelle du digital.
Le système de recommandation personnalisée de Sephora illustre également cette convergence des approches. Il s'appuie sur des algorithmes sophistiqués qui analysent les données d'achat online et offline, les interactions avec les conseillers en magasin, les résultats des consultations beauté et les retours produits pour générer des recommandations hautement pertinentes. Cette approche data-driven de la personnalisation, traditionnellement associée au digital, est ainsi appliquée à l'ensemble de l'expérience client, y compris en point de vente physique.
Stratégie phygitale de décathlon avec decathlon connect
Décathlon a développé une approche innovante de convergence avec son concept Decathlon Connect, des espaces de vente de taille réduite qui fusionnent expérience physique et digitale. Ces boutiques proposent un assortiment limité de produits physiques, mais donnent accès à l'intégralité du catalogue via des bornes interactives. Les clients peuvent ainsi manipuler certains produits tout en explorant l'offre complète, bénéficiant simultanément des avantages du commerce physique et de la profondeur de gamme du e-commerce.
L'application Décathlon Scan & Go pousse cette logique encore plus loin en transformant le smartphone du client en assistant personnel pendant son parcours en magasin. Elle permet de scanner les produits pour accéder à des informations détaillées, vérifier la disponibilité des tailles et coloris, et même finaliser l'achat sans passer par la caisse. Cette digitalisation du parcours en magasin physique illustre parfaitement la fusion des approches traditionnelles et digitales au service d'une expérience client optimisée.
La stratégie de contenu de Décathlon témoigne également de cette convergence. Les conseillers en magasin, experts dans leur discipline sportive, participent à la création de contenus digitaux (articles de blog, vidéos tutorielles, réponses aux questions clients) qui alimentent l'écosystème digital de la marque. Cette approche transforme les vendeurs traditionnels en créateurs de contenu, brouillant la frontière entre marketing traditionnel et digital.
LVMH et sa transformation digitale centrée sur l'expérience client
Le groupe LVMH illustre comment le secteur du luxe, traditionnellement attaché à l'expérience physique et au service personnalisé, intègre aujourd'hui les technologies digitales pour enrichir plutôt que remplacer cette approche. La maison Louis Vuitton, par exemple, utilise la réalité augmentée pour permettre aux clients de visualiser des pièces de maroquinerie dans leur environnement avant l'achat, combinant ainsi l'exclusivité du luxe traditionnel avec l'interactivité du digital.
La plateforme "LVMH 24 Sèvres" (devenue "24S") représente une autre facette de cette convergence. Ce site e-commerce haut de gamme reproduit digitalement l'expérience de shopping du grand magasin parisien Le Bon Marché, avec des "personal shoppers" virtuels qui conseillent les clients via chat vidéo. Cette approche transpose dans l'univers digital les codes du service personnalisé caractéristiques du marketing traditionnel du luxe.
Les événements physiques de LVMH, comme les "Journées Particulières" qui ouvrent les ateliers des maisons du groupe au public, sont désormais amplifiés par des dispositifs digitaux avant, pendant et après l'événement. Cette stratégie d'event marketing hybride maximise l'impact en combinant l'émotion de l'expérience physique avec la portée et la persistance des contenus digitaux.
Carrefour et sa stratégie data-driven pour unifier parcours online et offline
Carrefour a entrepris une transformation profonde de son approche marketing en plaçant la donnée client au cœur de sa stratégie omnicanale. Le programme de fidélité "Act for Food" illustre cette convergence en unifiant la collecte et l'activation des données à travers tous les formats de magasins, le e-commerce et les applications mobiles. Cette vision à 360° du client permet à Carrefour de personnaliser ses communications et offres promotionnelles indépendamment du canal utilisé.
L'application Carrefour joue un rôle pivot dans cette stratégie en enrichissant l'expérience en magasin avec des fonctionnalités digitales. Elle propose notamment un système de géolocalisation indoor qui guide le client vers les produits recherchés et lui suggère des promotions personnalisées en fonction de sa position dans le magasin. Cette utilisation de la technologie mobile pour enrichir l'expérience physique représente une forme avancée d'intégration entre approches traditionnelles et digitales.