As ferramentas de medição de atribuição de tráfego estão em alta, mas depender de SDKs instalados significa que medir o tráfego - em muitos países/geo - não é possível. Ou será que é?

Neste post do blogue, descrevemos como é possível medir a afluência de pessoas em países onde existem poucos ou nenhuns SDK instalados (de fornecedores de dados terceiros).

Vamos dar um passo atrás. A atribuição do número de pés está relacionada com a medição do efeito físico de (qualquer) campanha - sob a forma de visitas reais/físicas à loja. Como seria de esperar, as campanhas de atribuição do efeito de queda são principalmente (e apenas) relevantes para empresas com lojas físicas.

Normalmente, para provar a atribuição do efeito de queda, é utilizado um fornecedor de dados terceiro. Um fornecedor de dados de terceiros tem o seu kit de desenvolvimento de software (SDK) - ou o dos seus associados/parceiros - instalado em muitas aplicações (apps). Isto permite a estes fornecedores de dados de terceiros seguir a localização de um dispositivo. O problema é que, em muitos países, poucas ou nenhumas aplicações populares têm um SDK instalado. Não é possível fazer - provar - a atribuição de tráfego pedonal. Já para não falar do RGPD implementado/ativado na Europa (alguns fornecedores de dados terceiros já não oferecem a Atribuição da queda na UE devido a este facto). No entanto, encontrámos uma forma de provar a atribuição da afluência em países onde os SDKs instalados são escassos ou inexistentes, confiando e utilizando o volume absoluto que conseguimos aumentar - com base nas muitas integrações de adexchange que temos. Já para não falar do facto de esta solução não entrar em conflito com o RGPD - que está em vigor na Europa.

Footfall Attribution by Targetoo
Testámos esta técnica/solução em vários países até à data. Para começar, lançamos uma campanha "normal". Quer seja direccionada para todo o país (qualquer que seja o país) ou implantando GEO-Fences significativas na área em redor das lojas dos anunciantes/clientes em questão. Certificamo-nos de que estas cercas GEO principais não cobrem a localização efectiva das lojas físicas - aplicando uma margem "segura" de 250 metros à volta de cada local/loja. Em seguida, lançamos pequenas cercas GEO na localização exacta das lojas físicas do anunciante em questão. Nessa altura, começa a diversão: exportamos as identificações dos dispositivos aos quais foi apresentado um banner dentro da linha normal. Passados alguns dias, exportamos as identificações dos dispositivos aos quais foi apresentado um banner, dentro das pequenas cercas GEO (localizadas nas/sobre as lojas físicas). Nessa altura, analisamos simplesmente se foi apresentado um banner dentro dos pequenos GEO-Fences, que antes tenha sido apresentado um banner dentro da campanha principal/normal. E com isso; provar o Footfall. E para todos os que duvidam/não acreditam, esta técnica funciona mesmo!

Aviso legal; estávamos cépticos - ao testar esta técnica - para dizer o mínimo. Como qualquer perito lhe pode dizer, tem de ser apresentada uma impressão (in-app) para que possamos registar a posição/localização de um dispositivo. Isto significa que o utilizador/consumidor tem de abrir uma aplicação enquanto está na loja. Isto é muito diferente de um SDK instalado que envia a localização de um dispositivo. Na maioria dos casos, o utilizador/consumidor nem sequer precisa de abrir a aplicação. O SDK envia a localização apenas com base no facto de a aplicação estar presente/instalada no dispositivo em questão. Mas, mais uma vez, em muitos países não há SDKs suficientes instalados para efetuar uma análise adequada do número de pés. Para não falar das questões de privacidade que este método acarreta. Em suma, uma ferramenta GEO-Fencing adequada e uma análise à moda antiga podem ser os factores decisivos para determinar o Footfall da sua marca ou cliente.

Entre em contacto connosco se quiser saber mais sobre esta técnica e/ou se quiser testá-la para a sua marca/cliente.