Résumé:
Ce mémoire étudie l'optimisation de la sélection des influenceurs dans les campagnes de marketing sur Instagram en Algérie. Avec l'essor du marketing d'influence, les marques cherchent à collaborer avec des créateurs de contenu pour atteindre des audiences spécifiques. Cependant, la sélection des influenceurs repose souvent sur des critères qualitatifs subjectifs, entraînant des inefficacités budgétaires. Ce travail propose l'utilisation de l'algorithme glouton pour maximiser l'impact des campagnes tout en respectant les contraintes budgétaires. Cet algorithme permet de sélectionner les influenceurs en fonction d'un ratio optimal entre leur coût et leur potentiel d'influence. La recherche se concentre sur deux hypothèses : d'une part, l'existence d'une relation inverse entre la taille de l'audience et le taux d’engagement des influenceurs, et d'autre part, l'amélioration du retour sur investissement (ROI) grâce à l'application d'un modèle d'optimisation budgétaire. La première partie du mémoire analyse théoriquement le marketing d'influence, tandis que la seconde teste l'algorithme glouton dans le contexte algérien et compare ses résultats avec ceux des méthodes qualitatives traditionnelles. Ce travail fournit des outils analytiques pratiques pour améliorer l’efficacité des campagnes en Algérie
