In-Store Shopper Intelligence

Transforme o comportamento in-store em crescimento mensurável para retail media.

O Footprints AI mede como os shoppers se movimentam, permanecem na loja, interagem com a mídia e convertem em lojas físicas, para que varejistas monetizem o tráfego nas lojas e anunciantes comprovem quais campanhas mudaram as cestas de compra.

LANÇAR UMA CAMPANHA IN-STORE
CRIAR UMA REDE DE IN-STORE RETAIL MEDIA

Visitas validadas

Presença real de shoppers, separada de transeuntes, funcionários, sinais curtos e sinais ruidosos

Movimento e permanência

Percursos, zonas, duração da visita, qualidade do engajamento e picos de tráfego.

Segmentos de público baseados no comportamento

Segmentos criados com base no comportamento de compra em lojas físicas, na frequência e no engajamento.

Atribuição de vendas

Exposição conectada a cestas, SKU e resultados de campanha.

App activity in-store

Loyalty app, scan, coupon, list and checkout moments connected to the same shopper journey.

In-store measurement

Transforme o comportamento in-store em crescimento mensurável para retail media.

O Footprints AI mede como os shoppers se movimentam, permanecem na loja, interagem com a mídia e convertem em lojas físicas, permitindo que varejistas monetizem o tráfego nas lojas e anunciantes comprovem quais campanhas mudaram as cestas de compra.

1

Planejar público-alvo

Segmente os consumidores com base no comportamento real de compra, e não em suposições.

2

Movimentação de clientes

Mapeie a permanência, as zonas, as compras cruzadas, os fluxos de visitantes e os percursos mais comuns.

3

Segmentos de público baseados no comportamento

Crie segmentos de público acionáveis a partir do comportamento real in-store.

4

Impacto da mídia

Meça a exposição, a incidência na cesta decompra e o aumento de vendas gerado por campanhas in-store.

EXPLORE A CAPACIDADE
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Overview

Analytics de varejo criado para os momentos que fazem shoppers permanecerem, se movimentarem, interagirem e comprarem

A plataforma começa com sinais anônimos in-store, valida visitas reais, mapeia movimento e tempo de permanência, cria públicos-alvo baseados em comportamento e conecta a exposição à mídia a resultados mensuráveis em cestas de compra e SKU.

1

Captura

Colete comportamento anônimo de visita no ambiente devarejo.

2

Validar

Exclua transeuntes, funcionários, dispositivos de demonstração, sondagens aleatórias e visitas curtas.

3

Mapear

Avalie zonas, percursos, tempo de permanência equalidade do engajamento.

4

Segmentar

Agrupe shoppers por frequência, duração, comportamentoe visitas de retorno.

5

Atribuir

Conecte exposição a cestas, SKUs e impacto em vendas.

Visit intelligence

Entenda a qualidade do tráfego, as janelas de atenção ea profundidade do engajamento

Essas métricas mostram se um local está simplesmente recebendo tráfego ou criando condições para a compra: número suficiente de visitantes, tempo de permanência adequado, forte engajamento e momentos claros para a ativação de mídia.

Retarget Shoppers

Presença validada de shoppers

Conta apenas as visitas após o cumprimento das regras de validação, excluindo transeuntes, funcionários, dispositivos de demonstração, sondagens aleatórias e pings curtos.

Visit Pattern

Quando os clientes chegam

Agrupa visitas por hora e por dia, destacando picos, vales e variações em relação a benchmarks semanais ou mensais.

Average Visit Duration

Quanto tempo duram as visitas

Mede a duração de visitas não rejeitadas, da primeira à última detecção, mostrando se os shoppers exploram a loja em profundidade ou compram rapidamente.

Dwell Time Segmentation

Qualidade do engajamento

Divide as visitas em faixas de duração, revelando áreas de destino, zonas de trânsito e maior potencial de gastos.

Visit Duration vs Weather

O contexto por trás do comportamento

Analisa a relação entre a duração das visitas e as condições meteorológicas para que os varejistas possam antecipar mudanças na demanda e oferecer experiências relevantes.

Average Bounce Rate

Oportunidade perdida

Mostra a porcentagem de visitas que terminam rapidamente, ajudando a identificar zonas de baixa atração, pontos de atrito ou problemas operacionais.

Engaged vs Passive Visits

Nível de conversão

Distingue estadias significativas de visitas curtas e com pouca interação para mostrar se o local funciona como um destino.

Traffic Highpoints

Horas douradas

Identifica os horários de maior movimento para alocação de equipe, promoções, eventos e entrega de mídia in-store.

Wi-Fi Sessions

Alcance digital dentro da loja

Mostra quantos visitantes validados se conectam ao Wi-Fi, revelando a diferença entre a presença física e o engajamento digital.

Movement analytics

Mapeie as jornadas na loja que geram valor de mídia

Essas métricas mostram onde a atenção se concentra, quais zonas alimentam umas às outras, como os shoppers se movem entre missões de compra e onde a presença física se transforma em engajamento significativo.

Áreas de interesse

Visualização em mapa de calor das zonas que atraem mais visitas e tempo de permanência, útil para posicionamento, merchandising, leasing comercial e inventário de mídia.

Análise de compras cruzadas

Mostra quantos clientes visitam mais de uma área, loja ou andar na mesma visita, revelando sinergias entre categorias e lojistas.

Análise do fluxo de visitantes

Mapeia a sequência de paradas durante uma visita, mostrando como os clientes se deslocam de uma área para outra.

Análise de caminhos comuns

Destaca as rotas mais percorridas e os corredores principais dentro do shopping ou da loja.

Funil de conversão

Divide o tráfego em visitantes rejeitados, internos, de lazer, engajados, passivos e convertidos, revelando onde shoppers são conquistados ou perdidos.

Platform view

Uma camada visual para percursos, zonas e movimentos

Veja como os percursos dos clientes, a atividade nas zonas e os sinais de movimento podem ser visualizados na experiência da plataforma.

Demonstração de rastreamento in-store

Behavioral segmentation

Crie públicos-alvo com base no comportamento real dos compradores

Os públicos-alvo in-store mais fortes vêm do comportamento observado: com que frequência as pessoas visitam, quantas áreas exploram, quanto tempo permanecem e se retornam.

Exploradores de Baixa Frequência

Visitaram menos áreas e permaneceram por menos tempo do que a média. Útil para aquisição e experiências de primeiro contato.

Visitantes de alto potencial

Visitaram menos áreas, mas permaneceram por mais tempo do que a média. Útil para conversão e engajamento direcionado.

Clientes habituais

Visitaram mais áreas, mas permaneceram por menos tempo do que a média. Útil para estratégias de conveniência, frequência e uso recorrente.

Visitantes fiéis

Visitaram mais áreas e permaneceram por mais tempo do que a média. Útil para retenção, ofertas premium e crescimento cross-category.

Novos visitantes

Dispositivos detectados pela primeira vez no período de análise, indicando aquisição ou campanha de captação.

Visitantes recorrentes

Visitantes pseudônimos reconhecidos de visitas anteriores, indicando fidelidade e força do destino.

Behavioral segmentation

Transforme o comportamento na loja em públicos-alvo para mídia e campanhas mensuráveis

Os públicos-alvo in-store mais fortes vêm do comportamento observado: com que frequência as pessoas visitam, quantas áreas exploram, quanto tempo permanecem e se retornam.

Segmentar

Crie públicos-alvo com base na localização, no engajamento, na frequência, na jornada e no comportamento de retorno.

Expor

Meça o alcance, a frequência, a sobreposição e o contexto nas zonas de mídia in-store.

Atribuir

Relacione a exposição com a incidência na cesta de compras, o impacto do SKU, as vendas incrementais e os resultados da categoria.

In-store measurement FAQ

How does in-store retail media measure exposure?

In-store retail media measures exposure by connecting what played on screens, radio, POS displays or in-store app placements with shopper presence, dwell time, store zone, visit context and purchase outcomes. This separates ad playback from real shopper exposure.

How are screen, radio and app ads measured in-store?

Footprints AI joins screen and radio playout data, mobile app activity used during the shopping trip, in-store sensor signals and POS transactions. This shows which shoppers were likely exposed, what they did next and which baskets or sales changed after the ad.

In-Store Shopper Intelligence

Monetize o tráfego na loja. Comprove o impactonas vendas da marca.

Os varejistas transformam tráfego físico, zonas de shoppers e públicos-alvo comportamentais em uma rede de mídia mensurável. Os anunciantes ativam campanhas nas lojas onde o Footprints AI está em operação e veem o impacto em cestas, SKUs e aumento de vendas.

Para varejistas

Ative In-Store Retail Media com analytics potencializado por AI, personalização, empacotamento de públicos-alvo e closed-loop measurement.

CONSTRUA SUA REDE DE In-Store Retail Media

Para anunciantes

Lance campanhas em lojas onde o Footprints AI está ativo, segmente com base em shopper behavior real e meça resultados da exposição às vendas.

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