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.

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.

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Table of Content
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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 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.

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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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