Numa época em que a fusão entre os ambientes de varejo digitais e físicos é essencial, a Footprints AI se destaca com seu mecanismo de recomendação de última geração, projetado para hiperpersonalizar as experiências in-store e impulsionar a premiumização e altas margens de lucro para as receitas de Retail Media.
Revolucionando a Retail Media nas lojas
Essa tecnologia inovadora da Footprints AI adapta os anúncios de recomendação de produtos patrocinados, altamente eficazes, que conhecemos de empresas como Amazon.com e Walmart.com, aos ambientes de lojas físicas.
Personalização avançada com IA
Equipado com tecnologias avançadas de IA, posicionamento em tempo real in-store e análise comportamental, o mecanismo de recomendação da Footprints AI oferece a varejistas e anunciantes recursos sem precedentes para segmentar e engajar os clientes de forma mais eficaz.
Modelo sofisticado de IA
IA proprietária avançada
A Footprints AI utiliza um modelo sofisticado de IA que integra dados comportamentais em tempo real in-store com técnicas avançadas de criação de perfis. Esse sistema vai além da análise tradicional, aproveitando o aprendizado de máquina para compreender e prever comportamentos e preferências dos clientes. Ele ajusta dinamicamente as recomendações de produtos e os anúncios com base nas ações em tempo real do cliente in-store.
Integração de dados em tempo real e modelagem preditiva
O cerne do mecanismo de recomendação da Footprints AI é sua capacidade de processar e analisar instantaneamente dados de múltiplas fontes. Isso inclui dados de aplicativos móveis, telas digitais e ambientes de loja equipados com sensores. Ao sintetizar essas informações, o Footprints AI pode prever os movimentos dos clientes e suas prováveis intenções de compra. Seus modelos preditivos também permitem um engajamento proativo, enviando recomendações e promoções personalizadas para os dispositivos móveis dos clientes antes mesmo de eles entrarem na loja, com base na probabilidade prevista de sua visita.
In-store Contextual Retail Media
A Footprints AI transforma lojas físicas em Plataformas de Retail Media interativas. Por meio de pontos de contato digitais integrados em todo o ambiente de varejo, como quiosques interativos, aplicativos móveis e sinalização digital inteligente, anúncios e sugestões de produtos são perfeitamente incorporados à jornada do cliente. Isso cria uma experiência de compra coesa e envolvente que não apenas impulsiona as vendas, mas também oferece aos anunciantes espaços premium para exibir conteúdo direcionado que ressoa com os shoppers e gera um retorno de 5 a 10 vezes maior sobre o investimento em publicidade para seus orçamentos de Retail Media.
Abordagem tecnológica e visão geral dos recursos
Abordagem tecnológica e visão geral dos recursos
Objetivo: Aprimorar os cenários de próximos melhores produtos/ofertas para aumentar as taxas de conversão e o valor da cesta de compras.
Recursos: as recomendações incluem uma coleção selecionada de itens, adequada para canais de comunicação específicos (como web, e-mail, aplicativos móveis) ou dispositivos específicos (como telas digitais).
Tempo e relevância: as recomendações podem ser emitidas em tempo real durante a compra ou antes da visita, adaptadas aos comportamentos de compra in-store e em todos os canais, superando as limitações dos mecanismos exclusivamente online.
Desencadeadores: Ativadas por ações do usuário, detecção de presença, “pontos-chave” da loja, fatores contextuais (hora, dia, semana etc.) e um modelo preditivo de “propensão à visita”.
Início a frio: Capaz de engajar novos usuários por meio de suas interações iniciais e dados contextuais.
Consideração da distância na prateleira: garante que os produtos recomendados estejam a uma distância razoável para evitar confundir ou dissuadir os compradores.
Treinamento do modelo de IA hiperlocal
- Personalização: O modelo para cada local de negócio é treinado de forma exclusiva, incorporando dados específicos da área de influência para levar em conta os padrões locais de compra.
- Dados: envolve a categorização de intenções de compra para diversificar o conjunto de dados de treinamento, que inclui uma variedade de atributos (pontuações de afinidade, fatores socioeconômicos etc.).
- Metodologia: utiliza uma combinação de modelos, aprende as preferências dos compradores com base em interações físicas dentro da loja e ajusta o contexto (clima, hora do dia, dia da semana, semana do mês e do ano, feriados, comemorações, eventos locais, país de origem dos voos, etc.).
- Reaprendizado: realizado mensalmente para se adaptar às mudanças na sazonalidade, no layout da loja, na oferta de produtos e no feedback dos compradores.
- Composição do modelo: integra filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, com opções para priorizar recomendações pagas, mantendo a relevância.
O futuro da Retail Media
A Footprints AI é pioneira em uma nova era da Retail Media, na qual o valor da publicidade in-store é maximizado por meio de segmentação e personalização precisas.
A premiumização é crucial para o futuro da Retail Media e seu índice de rentabilidade. Assim como na evolução da publicidade digital, ter um banner em uma tela digital para ser visto por todos e por qualquer cliente a qualquer momento não resolve mais o problema. As expectativas das marcas e das agências de mídia são de ter os mesmos recursos baseados em IA tanto in-store quanto online quando se trata de seus orçamentos de publicidade e do retorno esperado sobre seus gastos.
É por isso que a Footprints AI não está apenas aprimorando a experiência in-store; ela está redefinindo o que é possível na Retail Media.
Pronto para ver como isso funciona na prática?
A Footprints AI ajuda marcas e varejistas a medir o que realmente importa. Confira nossas histórias de sucesso de clientes ou entre em contato para discutir sua estratégia de Retail Media.
