As ferramentas de medição do Footfall Attribution estão em alta, mas depender de SDKs instalados significa que a medição do Footfall - em muitos países/geo's - não é possível. Ou será que é?

Neste post do blog, descrevemos como é possível medir o footfall em países onde há poucos ou nenhum SDK instalado (de provedores de dados de terceiros).

Vamos dar um passo atrás. A Atribuição de Footfall está relacionada à medição do efeito físico de (qualquer) campanha - na forma de visitas reais/físicas à loja. Como você pode imaginar, as campanhas de atribuição de tráfego são principalmente (e somente) relevantes para empresas com lojas físicas.

Normalmente, para provar a atribuição de tráfego, um provedor de dados terceirizado é escalado. Um provedor de dados terceirizado tem seu Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) - ou o de seus associados/parceiros - instalado em muitos aplicativos. Isso permite que esses provedores de dados terceirizados rastreiem a localização de um dispositivo. O problema é que, em muitos países, poucos ou nenhum aplicativo popular tem um SDK instalado. Não é possível fazer - provar - a Atribuição de Footfall. Sem mencionar o GDPR implantado/ativado na Europa (alguns provedores de dados de terceiros não oferecem mais o Footfall Attribution na UE por causa disso). No entanto, encontramos uma maneira de comprovar a atribuição de tráfego em países onde há poucos ou nenhum SDK instalado, contando com o grande volume que podemos aumentar, com base nas muitas integrações de troca de anúncios que temos. Sem mencionar o fato de que essa solução não está em conflito com o GDPR, que está em vigor na Europa.

Footfall Attribution by Targetoo
Testamos essa técnica/solução em vários países até o momento. Para começar, lançamos uma campanha "normal". Seja direcionada para todo o país (qualquer que seja o país) ou implantando cercas GEO significativas nas áreas ao redor das lojas dos anunciantes/clientes em questão. Nós nos certificamos de que essas cercas GEO principais não cubram o local real das lojas físicas, aplicando uma margem "segura" de 250 metros ao redor de cada local/loja. Em seguida, lançamos pequenas cercas GEO no local exato das lojas físicas do anunciante em questão. Nesse ponto, começa a diversão: exportamos os IDs dos dispositivos que receberam um banner dentro da linha normal. Depois de alguns dias, exportamos os IDs de dispositivos que receberam um banner dentro das pequenas cercas GEO (localizadas sobre/acima das lojas físicas). Nesse momento, simplesmente analisamos se foi exibido um banner dentro das pequenas cercas GEO, que antes foi exibido um banner dentro da campanha principal/normal. E com isso, comprovamos o Footfall. E para todos os que duvidam/não acreditam, essa técnica realmente funciona!

Isenção de responsabilidade; estávamos céticos - ao testar essa técnica - para dizer o mínimo. Como qualquer especialista pode lhe dizer, uma impressão (no aplicativo) precisa ser servida para que possamos registrar a posição/localização de um dispositivo. Isso significa que o usuário/consumidor precisa abrir um aplicativo enquanto estiver na loja. Isso é muito diferente de um SDK instalado que envia a localização de um dispositivo. Na maioria dos casos, o usuário/consumidor nem precisa abrir o aplicativo. O SDK encaminha a localização apenas com base no fato de que o aplicativo está presente/instalado no dispositivo em questão. Mas, novamente, em muitos países não há SDKs suficientes instalados para fazer uma análise adequada do Footfall. Sem mencionar os problemas de privacidade que esse método traz à mesa. Em suma, uma ferramenta adequada de GEO-Fencing e uma análise antiga podem ser os fatores decisivos para você determinar o Footfall da sua marca ou cliente.

Entre em contato se quiser saber mais sobre essa técnica e/ou quiser testá-la em sua marca/cliente.