Footprints AI: Retail Media para lojas físicas

O Footprints for Retail é a ferramenta de automação de marketing mais avançada, que permite, pela primeira vez na história, que os shoppings se dirijam às audiencias com base em dados comportamentais gerados dentro do próprio shopping.

Um dos principais recursos da plataforma Footprints for Retail é o mecanismo Retail Analytics, que fornece dados precisos e em tempo real coletados dentro do seu shopping center e que podem ser posteriormente utilizados, com a ajuda do nosso recurso exclusivo Homomorphism, para definir audiencias específicas para campanhas de marketing personalizadas, destinadas a atender aos objetivos de marketing específicos do seu shopping center. O Homomorphism representa nossa estrutura avançada de IA que capacita nossa tecnologia exclusiva a enriquecer qualquer banco de dados online, no nível do usuário individual, com suas características comportamentais de compras físicas (saiba mais sobre o Homomorphism aqui). Para entender melhor os recursos do Retail Analytics e como a tecnologia por trás desse recurso pode ajudar sua empresa a avançar na digitalização de suas propriedades físicas, revelamos algumas definições das palavras-chave mais utilizadas para compreender o Retail Analytics.

Os conceitos de “Negócio” e “Visita”

Um “Negócio”, na terminologia do Footprints Retail Analytics, é uma área bem definida dentro de um prédio monitorado.

O principal tipo de entidade que rege toda a plataforma é o conceito chamado “Visita”. Uma visita é representada por uma série de detecções consecutivas e/ou contínuas do mesmo identificador (MAC) em um determinado período de tempo, em uma determinada área. Todas as visitas e métricas são calculadas para vários intervalos de tempo: hora, dia, semana, mês e ano.

Lista Negra

A lista negra representa o conceito de eliminar do sistema todos os dispositivos considerados irrelevantes para as análises e relatórios, como, por exemplo: funcionários e colaboradores que trabalham no prédio (ex.: equipe de segurança, vendedores, operadores etc.) ou dispositivos expostos em showrooms e vitrines de lojas.

Relatórios e insights

Os relatórios e insights são apresentados em vários formatos de gráficos, dependendo da relevância dos dados em relação ao tipo de análise.

A maioria dos relatórios inclui:

  •  Valores semanais e mensais no nível do prédio, com comparação em relação ao intervalo semelhante anterior ou ao intervalo paralelo do ano anterior;
  •      Detalhamento por andar e por área de negócios;
  •      Comparação com médias, médias ponderadas e referências;
  •      Visão detalhada hora a hora;
  •      Exportação para arquivo PDF.

Total de visitas

Mostra o número total de visitas na área selecionada e compara-o com o número de visitas no intervalo anterior.

Footprints AI total visits analytics dashboard showing store traffic data

Padrão de visitas: mostra a distribuição do número total de visitas por hora.

Footprints AI visitor analytics dashboard

Duração média da visita

Mostra a duração média das visitas sem rejeição e compara-a com o intervalo anterior.

Footprints AI visitor analytics dashboard

Segmentação do tempo de permanência

Segmentação do número de visitas sem rejeição distribuídas entre as durações mais longas e mais curtas

Footprints AI dwell time analytics showing how long shoppers stay in each zone

Duração da visita x clima

A evolução diária da duração média das visitas sem rejeição, correlacionada com o clima, nos intervalos correspondentes. Os valores climáticos exibidos são a condição climática média e a temperatura para cada um dos intervalos, coletados da API do Open Weather Map.

Footprints AI visitor analytics dashboard

Taxa média de rejeição

A porcentagem de visitas com rejeição em relação ao número total de visitas.

Footprints AI average bounce rate dashboard for store entrances

Áreas de interesse

Um mapa de calor indicando o tráfego (número de visitas) em cada uma das áreas mapeadas.

Footprints AI area of interest heatmap showing high-traffic store zones

Visitas x Clima

A evolução diária do número total de visitas, correlacionada com o clima, nos intervalos correspondentes.

Footprints AI visitor analytics dashboard

Análise de compras cruzadas

Uma estatística sobre as visitas consecutivas relacionadas entre os principais pares de lojas mapeados no sistema. Com este painel, você entenderá quais são as marcas que atuam como âncoras do seu shopping center e também qual é o fluxo de visitas dos seus shoppers. As informações fornecidas são de enorme importância para compreender o que realmente está acontecendo dentro do seu shopping center e, com base nelas, você poderá desenvolver não apenas campanhas específicas, mas também estratégias de negócios.

Footprints AI cross-shopping analytics showing how shoppers move between stores

Análise do Fluxo de Visitantes

Uma análise mais aprofundada dos hábitos dos shoppers dentro do seu shopping center é fornecida pelo painel de análise de fluxo de visitantes. A análise das visitas interligadas entre até cinco lojas visitadas consecutivamente, com a opção de visualizar os insights por ponto de partida ou destino, o que significa que agora você pode ver para onde os shoppers da Zara vão após uma sessão de compras na Zara ou quais são os hábitos de compra dos visitantes da Starbucks.

Footprints AI visitor analytics dashboard

Análise de Percursos Comuns

Ao analisar o tráfego nos corredores e entre as lojas nas áreas mapeadas, nossa plataforma é capaz de fornecer a você os percursos mais utilizados pelos visitantes do seu shopping center. As informações fornecidas por este painel também podem ser usadas para o desenvolvimento de estratégias de marketing e de negócios de forma integrada.

Footprints AI common paths analysis showing popular shopper routes in store

Funil de conversão

Uma análise completa que mede a conversão de simples visitantes em clientes engajados, com base em seu comportamento nas áreas monitoradas.

Footprints AI conversion funnel dashboard tracking purchase completion rates

Pronto para ver como isso funciona na prática?

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