Não é apenas na segmentação de audiências que o GeoBehavior pode agregar valor às estratégias de mídia, tanto online quanto offline. Plataformas especializadas permitem o uso dos dados, da inteligência e da base de dados, para gerar análises e insights durante e após a campanha, trazendo mais efetividade e possibilidades de otimização e performance.

O foco principal está em utilizar os dados de geolocalização, enriquecidos pelas possibilidades do GeoBehavior. Desta forma, podemos utilizar os filtros precisos como por exemplo; pontos específicos no mapa (seja por raios ou por polígonos), data e hora das visitas, tempo de permanência e recorrência das visitas, além de diversos outros insights para gerar uma série de análises e métricas O2O (Online to Offline).

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Drive to Store (DtS)

Trata-se de uma estratégia de marketing cujo objetivo é levar usuários do ambiente digital para visitas físicas a lojas, pontos de venda ou estabelecimentos pré definidos.

É o “guarda-chuva” sob o qual se encontram várias ações e métricas, como por exemplo Store Visits e Store Lift. 

Vale ressaltar que o Drive to Store não é uma métrica em si, mas sim uma estratégia de campanha, que visa gerar tráfego offline. 

Exemplos

• Uma campanha mobile com geotargeting que mostra um anúncio de promoção quando o usuário está próximo a uma loja.

• Um anúncio programático que leva o usuário a clicar em “Como chegar” e abre o Google Maps com a rota até o ponto físico.

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Store Visits

Sendo parte de uma estratégia Drive to Store, o Store Visits é uma métrica, ou mecânica de campanha que utiliza a métrica na otimização.

O Store Visits tem como objetivo mensurar quantos usuários expostos a um anúncio digital visitaram fisicamente lojas ou PDVs pré determinados. Essa medição é feita por plataformas específicas que integram dados de geolocalização com exposição publicitária.

Como funciona?

• O usuário é impactado por um anúncio digital que permite a mediação de quais usuários (IDs) foram expostos e/ou impactados pela campanha.
• A plataforma verifica, via dados de geolocalização, quantos dos usuários impactados visitaram os locais.
  
• Se o local visitado, bem como data e horário da visita, assim como o tempo de permanência, forem compatíveis com uma visita real, é registrado um “Store Visit”.
  

Exemplo prático

• João é impactado pela mídia digital de uma rede de farmácias no celular.
• Dois dias depois, João entra em uma das lojas físicas.
• A plataforma reconhece o dispositivo e registra a visita.

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Store Lift

Sendo também é uma métrica, ou mecânica de campanha que utiliza a métrica como forma de otimização, o Store Lift tem como objetivo medir o impacto incremental de uma campanha digital sobre o tráfego físico de visitas em lojas. Ou seja, quantas visitas adicionais foram geradas pela campanha, comparando com um grupo de controle (não exposto) ou versus um período pré campanha.

Importante:

• Store Visits = quantas pessoas impactadas foram até à loja.
• Store Lift = qual o fluxo incremental foi gerado em decorrência da campanha.

Como é calculado?

• Divisão entre grupo exposto e grupo controle (usuários semelhantes que não viram o anúncio) ou divisão das visitas pós campanha versus pré campanha.

Store Lift realizado com Grupo Exposto vs Grupo Controle:

Como é calculado: (Visitas expostos – Visitas controle) / Visitas controle

Exemplo prático:

• 1.000 usuários viram a campanha, e 150 visitaram a loja.
• 1.000 usuários não viram a campanha, e 100 visitaram.
• Store Lift = (150 – 100) / 100 = 50% de lift

Store Lift realizado analisando Pós Campanha vs Pré Campanha:

Como é calculado: (Visitas Pós Campanha – Visitas Pré Campanha) / Visitas Pré Campanha

Exemplo prático:

• Uma rede de lojas teve 10.000 visitas somadas em suas lojas da Região de Campinas no período pré campanha (30 dias).
• Após campanha realizada na mesma região, com foco em gerar visitas, o número de visitas no período posterior (30 dias), foi de 14.250 visitas.
• Store Lift = (14.250 – 10.000) / 10.000 = 42,50% de lift

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Pontos Importantes do Store Lift:

• O Store Lift pode ser utilizado por necessidade ou por estratégia.
• O Store Lift por necessidade está relacionado aos casos nos quais não é possível ter a certeza sobre quais usuários foram, ou não foram, literalmente impactados por uma campanha.
  • Ou seja, sabemos que uma audiência esteve na segmentação de potencial impacto, mas não temos como ter a certeza e nem a identificação técnica do impacto para analisar a visita.
  • Isso pode ocorrer no caso de veiculação em plataformas digitais que não forneçam esse tipo de informação pós impacto e/ou interação.
• O Store Lift por estratégia acontece quando, mesmo nos casos nos quais exista a possibilidade de fazer a análise de usuários impactados, existe o interesse de analisar a efetividade versus outras estratégias, outros períodos etc. Isso porque o Store Visits, por essência, analisa o impacto individual da campanha, enquanto o Store Lift mensura o incremento de estratégias e segmentações. Desta forma, o Store Lift por estratégia é utilizados em situações como:
  • Existe o interesse em comparar períodos
  • Existe o interesse em comparar cenários
  • Existe o interesse em realizar a análise em canais alternativos, ou offline, como no caso de OOH, no qual podemos analisar as audiências que estiveram na região de potencial impacto, opportunity to see (OTS) das campanhas, mas não temos certeza sobre o real impacto, mas podemos comparar o quando a audiência de um mesmo local de OOH (uma estação de metrô por exemplo) aumento o volume de visitas em determinada loja ou rede de lojas (mais detalhes no Capítulo OOH + Mobile). 
• O Store Lift e o Store Visits, não são excludentes e podem ser utilizados de forma combinada, lembrando apenas que, toda análise de Store Visits pode conter uma análise de Store Lift porém, nem toda análise de Store Lift pode conter uma análise de Store Visits.

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Store Share Lift (SSL)

Sendo um conceito complementar ao Store Lift, mas com foco em mensurar a participação de mercado nas visitas físicas, o Store Share Lift (SSL) mede o quanto uma campanha ajudou uma marca a aumentar sua fatia de visitas a lojas comparado aos concorrentes, em vez de apenas medir o aumento absoluto de visitas.

O Store Share Lift (SSL) é então a variação incremental na participação de visitas em loja geradas por uma campanha em relação à concorrência. Ele permite entender se a marca ganhou mais share de tráfego físico após uma campanha de mídia – ou seja, eficiência competitiva.

Enquanto o Store Lift responde:
“A campanha levou mais pessoas à minha loja?”

O Store Share Lift responde:
“A campanha fez com que mais pessoas escolhessem minha loja ao invés do concorrente?”

Como é calculado?

• Antes da campanha é analisada, via dados de geolocalização, a participação da marca nas visitas totais às lojas da categoria.
  
  • Exemplo:
    • Marca A: 25%
    • Concorrente B: 35%
    • Concorrente C: 40%

• Depois da campanha é realizada novamente a análise dessa distribuição.
• Fórmula de Calculo: Store Share Lift (%) = ((Share pós-campanha – Share pré-campanha) / Share pré-campanha) × 100
• No exemplo prático acima, em que antes da campanha a marca A tinha 25% das visitas entre todas as lojas da categoria, imagine que ela conseguiu subir esse share para 32%, o calculo seria: SSL = ((32 – 25) / 25) × 100 = 28% de Store Share Lift

Quando o Store Share Lift é utilizado?

• Além de, obviamente trazer um olhar importante sobre concorrência, o Store Share Lift é utilizado no caso de categorias que possuem muita sazonalidade e flutuação de visitas, e desta forma analisar puramente a sua campanha, sem comparar com os concorrentes, pode trazer análises equivocadas de sucesso ou insucesso de campanhas quando na verdade, comparando com os demais concorrentes, o cenário pode ser outro.

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Pontos importantes ao utilizar geolocalização como estratégia ou métrica de campanhas:

• Não confundir relatórios de Drive to Store com métricas de resultados efetivos de visitas, pois em muitos casos esse tipo de relatório costuma reportar o número de usuários impactados pela campanha que “passaram” pelo ponto determinado, mas não que visitaram o local. Na dúvida, sempre questione as métricas e parâmetros de análise.
• Para quaisquer relatórios de mensuração e análise de visitas é importante sempre pedir a transparência, analisar e considerar:
  • Raio ou polígono determinado para a análise, para garantir que está sendo considerado apenas o Ponto de Venda ou Loja e não uma região maior que o local.
  • Data e horário das visitas para garantir que ocorreram nos horários em que o ponto estava aberto.
  • Tempo de permanência, para garantir que não foram usuários que simplesmente passaram pela frente. Cada caso, estabelecimento ou estratégia pode contar com tempos de permanência distintos, mas sempre vale a atenção.
• Outro ponto importante é separar na análise os tipos de visitas, que de forma geral podem ser agrupadas em:
  • Novas visitas: ou seja, usuários (IDs) que não tinham visitado os pontos anteriormente, dentro do período definido entre as partes. Esse tipo de visita tem como valor o fato de estar atraindo novos clientes para o ponto de venda.
  • Recorrentes: ou seja, usuários (IDs) que já frequentam os pontos. Esse tipo de visita deve ser analisada como uma estratégia de; (a) retenção, garantido a manutenção das visitas dos clientes atuais ou (b) upsell, analisando se neste grupo houve um incremento no volume de visitas.
  • Reengajamento: ou seja, usuários (IDs) que já frequentaram os pontos no passado mas deixaram de frequentar desde um período pré determinado. Esse tipo de visita deve ser analisada como uma estratégia de recuperação de clientes, seja porque deixaram de visitar a categoria de PDVs do anunciante, ou porque passaram a frequentar lojas ou PDVs de concorrentes.
• Uma estratégia bem desenhada de geolocalização tende a analisar, ter métricas e KPIs, bem como valor de visita, diferentes para cada tipo de visita, em cada período.
• Outro ponto a ser considerado é o período de análise pós campanha, ou seja, qual o prazo de atribuição de visitas após a campanha e/ou impacto.
• Por fim, considerando todas as diversas possibilidades e variáveis, um grande desafio hoje em dia é comparar estratégias e canais sem antes padronizar essa análise para se comparar números, dados e resultados com base nos mesmos critérios.

Como muitas Plataformas de Mídia Digital, sejam DSPs ou Ad Managers, não possuem todos os parâmetros de filtros de uma estratégia de GeoBehavior, o padrão de uso de geolocalização é o GeoFence, que agrupa os devices (usuários) que estiverem em determinado raio durante o período da campanha.

Porém, com o uso combinado de uma plataforma de GeoBehavior e uma DSP ou Ad Manager, é possível criar audiências customizadas, com toda inteligência de comportamento baseado em geolocalização, incluir filtros por data, horário, tempo de permanência etc, para ativação nestes canais.

Isso é possível através de Plataformas que possuam os dados, a inteligência, e as integrações necessárias para viabilizar a criação das audiências, como no caso da plataforma Audience Hub da Hands.

O match das audiências, entre a base de dados do GeoBehavior e os canais de ativação da mídia, é realizado através dos IDs de smartphones, e o % deste match pode variar de 30% a 85%, isso porque alguns usuários de smartphone podem utilizar ID dinâmico, ou podem não ser usuários das plataformas nas quais será realizado o match.

Para simplificar e demonstrar como o GeoBehavior pode atuar de forma complementar, enriquecendo uma estratégia de mídia digital em diversos canais, trazemos abaixo um resumo prático das possibilidades e limitações do uso das soluções nativas de geolocalização em cada uma das principais plataformas de Mídia Digital.

As informações abaixo são as disponibilizadas pelas fontes oficiais e demonstram o que cada plataforma oferece como possibilidade de segmentação por geolocalização.
Deixamos também os respectivos links para eventuais consultas, validações e para atualizações em casos de novidades por parte das plataformas:

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Google Ads / YouTube

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, estado, cidade, CEP e raio personalizado
• Raio mínimo disponível: 1km
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Os locais podem incluir países, regiões dentro de um país e um raio em torno de um local ou grupos por locais.
  • Com a segmentação por raio (também conhecida como área de segmentação por proximidade ou “Segmentar um raio”), você pode mostrar seus anúncios aos clientes que estiverem a uma determinada distância da sua empresa, em vez de escolher cidades, regiões ou países específicos. Esse método exige a configuração de um raio de pelo menos 1 km ao redor de um local.
  • Lembrete: a segmentação por local se baseia em diversos indicadores, incluindo as configurações, os dispositivos e o comportamento do usuário na nossa plataforma. (…) Como esses indicadores variam, não é possível garantir 100% de precisão em todas as situações.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Google Ads Help – Segmentar anúncios por localizações geográficas

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Display & Video 360 (DV 360)

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, estado, cidade, CEP, latitude e longitude e raio personalizado
• Raio mínimo disponível: mínimo de 1km
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • A segmentação geográfica no Display & Video 360 apresenta dois tipos de opções de segmentação por local: Região e Proximidade. É possível usar os dois tipos de segmentação ao mesmo tempo.
  • Segmentação por região: use a segmentação por região para procurar estados,
  • cidades e CEPs. Você também pode subir uma lista de CEPs.
  • Segmentação por proximidade: use a segmentação por proximidade para procurar franquias, pontos de interesse individuais (PDIs), endereços e coordenadas de latitude/longitude. Também é possível colar uma lista separada por linhas de endereços e coordenadas de latitude/longitude. A segmentação por lista de locais não está disponível para itens de linha do YouTube e parceiros.
    • Procure uma rede de lojas e escolha uma região. A região pode ser definida como: país, estado, cidade ou CEP. A segmentação por franquia não está disponível para itens de linha do YouTube e parceiros.
    • Procure um endereço ou PDI, por exemplo, “Parque Ibirapuera, São Paulo”.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Display & Video 360 Help – Segmentação geográfica

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Meta: Facebook / Instagram

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, estado, cidade, CEP, endereço específico
• Raio mínimo disponível: mínimo de 1,6km (1 mi)
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Localizações que você pode pesquisar:
    • Países (até 25)
    • Estados e Províncias
    • Cidades (até 250)
    • CEPs ou códigos postais (até 50 mil)
  • Na plataforma você pode selecionar Adicionar um pino (pin) de localização e ajustar a área com o zoom.
  • Os raios mínimo e máximo variam por tipo de localização e não se estendem para outros países, mesmo quando o mapa visual ultrapassa uma fronteira. É necessário incluir cada país separadamente.
  • O alcance do público inclui todas as outras localizações que estão dentro do raio.
  • Não é possível selecionar o raio usando CEP, códigos postais, estados, regiões ou países. Nesses casos, o raio incluiria uma área inteira.
  • O direcionamento por localização permite alcançar pessoas que moram ou estiveram recentemente em locais como países, regiões ou cidades
  • Não é possível garantir a precisão total com o direcionamento por localização.
  • As tecnologias da Meta usam uma variedade de sinais para mostrar anúncios a pessoas que fazem parte das suas seleções de direcionamento por localização. Devido às variações dos sinais, não é possível garantir a precisão total. Você pode ver algumas impressões de anúncios ou receber mensagens ou leads fora das suas configurações de localização.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Meta Business Help Center e Meta Business Location

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TikTok Ads

• Níveis de Segmentação Disponíveis: Países, Regiões, Estados, Províncias, Áreas Metropolitanas e Cidades.
  • Segmentação por Zipcode / CEP existe mas não está disponível no Brasil
• Raio mínimo disponível: não existe possibilidade de definição de raio
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Algumas opções de segmentação não estão disponíveis em todos os países ou regiões.
  • A segmentação por localização se baseia em uma variedade de sinais para veicular anúncios para usuários que estão alinhados com as seleções de segmentação por localização. Porque os sinais variam, o TikTok não garante a veiculação nem a precisão em todas as situações.
  • O TikTok não permite a exclusão de localizações ou códigos postais e recomenda que sejam selecionadas as localizações que desejam segmentar em vez de excluir aquelas que não desejam segmentar.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: TikTok Business Help Center

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Pinterest Ads

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, Região, Estado e Cidade
  • Segmentação por Zipcode / CEP existe mas não está disponível no Brasil
• Raio mínimo disponível: não existe possibilidade de definição de raio
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • You can target by country, region, metro area, postal code, or designated market area (DMA). We recommend choosing targeting locations based on places where your customers live and where your business can serve them.
  • The default location used in Ads Manager is your business’ country. For example, US businesses will default to targeting people located in the United States.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Pinterest Business Help Center – Location Targeting

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Linkedin Ads

• Níveis de Segmentação Disponíveis: Continente, Grupo de Países, País, Estado, Região/Área de Mercado, Cidade e Município.
• Raio mínimo disponível: não existe possibilidade de definição de raio
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Você pode alcançar contas de usuários com base no local em que eles residem ou visitam pesquisando por localidades.
  • Você pode segmentar contas de usuários com base na localização geográfica:
    • Localidade permanente – Tem como alvo a localidade permanente ou de longo prazo especificado pela conta de usuário no seu perfil. 
    • Localidade recente ou permanente – A localidade geográfica baseia-se na localidade permanente ou de longo prazo especificada pela conta de usuário no seu perfil e/ou no seu endereço IP para visitas de curto prazo.
  • Devido aos diferentes métodos de segmentação por local, você poderá ver resultados diferentes nos relatórios ao usar uma ferramenta de terceiros, como o Google Analytics.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Linkedin Ads – Help – Opções de Segmentação

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Netflix Ads

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, Estado, Cidade e CEP (com base no endereço IP)
• Raio mínimo disponível: não aplicável pois não segmentam por ponto de interesse
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Ads may be selected based on your interactions with Netflix (such as the genre of content being viewed), your general location (such as city and state), and information that you provide to Netflix. 
  • We use this basic demographic data, as well as general location information based on your IP address, to help tailor the advertising and improve the product offering.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Netflix Help Center – Ads On Netflix – Netflix Advertising – Targeting – Geolocation

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Spotify Ads

• Níveis de Segmentação Disponíveis: País, Estado e Cidade (com base no endereço IP)
• Raio mínimo disponível: não aplicável pois não segmentam por ponto de interesse
• Uso de polígonos para definir local: não
• Possibilidade de combinar locais visitados: não
• Possibilidade de filtrar data, horário e tempo de permanência: não
• Descritivo técnico (Fonte Oficial):
  • Our location targeting product leverages IP address to determine which users are eligible for targeting, based on the IP address(es) provided in an ad request. You can target your ad sets by the following locations depending on your account country.
• Os dados da Fonte Oficial são reproduzidos na íntegra para evitar divergências de interpretações e podem ser consultados nos links abaixo para dúvidas e/ou atualizações.
• Fonte Oficial: Spotify Ads – Help Center – Targeting on Ad Studio

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O GeoBehavior permite uma série de análises que podem enriquecer e muito as segmentações, insights e métricas na mídia digital.

Enquanto o uso da Geolocalização foca em “apenas” entender devices que estão ou estiveram em determinada região, com um raio amplo, e sem inferências de data, hora, frequência etc, o GeoBehavior consegue aprofundar muito mais a análise para a criação de audiências personalizadas considerando:

• Raios e Polígonos: possibilidade de definir locais no mapa com maior precisão, seja através de raios menores (metros e não quilómetros) ou mesmo polígonos, que desenham no mapa o contorno real de qualquer local.
  • Exemplo: definir no mapa a região exata de uma loja, um aeroporto ou de uma avenida com circuito de OOH.
• Data e hora: possibilidade de filtrar devices que estiveram em determinados locais em datas (dia do mês ou da semana) e horários específicos.
  • Exemplo: definir pessoas que estiveram em shoppings na hora do almoço, ou em estádios em dias de jogo de times específicos etc
• Permanência: possibilidade de filtrar devices com base no tempo mínimo e máximo que permaneceram em determinados locais.
  • Exemplo: filtrar quem trabalha num shopping versus quem visita um shopping para compras 
• Frequência: possibilidade de filtrar devices com base no números de vezes que estiveram em determinado local.
  • Exemplo: filtrar quem frequenta academia 3x por semana
• Rescência: possibilidade de filtrar devices com base na última vez que estive em determinado local.
  • Exemplo: filtrar quem viajou pelo Aeroporto de Guarulhos a mais de 6 meses, ou que não frequenta determinado Shopping a mais de 2 meses

Plataformas de GeoBehavior, com a da Hands, conseguem cruzar os dados e parâmetros disponíveis com objetivo de criar audiências customizadas para usos estratégicos e práticos.

No exemplo acima um mesmo local, como um Parque, pode conter diversas Personas diferentes que no uso simples da geolocalização seriam considerados como um grupo único, mas utilizando o GeoBehavior, combinando variáveis como data, horário, tempo de permanência e recorrência é possível inferir sub comportamentos, como (1) trabalhadores do parque, (2) corredores e esportistas e (3) família.

Exemplos práticos do uso da Midia via GeoBehavior com foco em negócios:

• Gerar recorrência e upsell: criando audiências baseadas em usuários que já frequentam determinadas redes de lojas com foco em divulgar novos produtos ou estimular novas visitas
• Expandir área de cobertura: criando audiências com o público que esteja no raio de atuação de determinadas lojas mas que ainda não as frequenta
• Guerrilha: criando audiências com o público que frequentam lojas ou PDVs de concorrentes
• Extensão de Shows e Eventos: criando audiências com base em usuários que estiveram em estádios, shows ou quaisquer outros eventos geolocalizados como feiras, congressos, maratonas etc
• Extensão de OOH: criando audiências com base em usuários que passaram pelos circuitos de OOH no geral, ou em pontos específicos durante a veiculação de determinada campanha
• Personas: criando audiências com base no comportamento de locais frequentados