Der Drive-to-Store-Ansatz von madvertise basiert auf Machine Learning und Daten-Layern. Dabei werden Bewegungsmuster mobiler Nutzer:innen an und um die Points of Interest (POI) in Echtzeit analysiert und mit Targeting-Personas und soziodemogafischen Daten verbunden. So lassen sich Prognosemodelle erstellen, die eine Optimierung von Mediabudgets auf diejenigen Orte und Nutzer:innen erlauben, bei denen sie die größte Wirkung erzielen – und das vollständig datenschutzkonform.