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Store Visits: como saber se uma campanha digital gerou fluxo em lojas

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Durante muito tempo, o mundo da midia seja online ou offline tinha um grande desafio. Uma campanha rodava em Display, Social, Video, Push etc. E os resultados eram medidos “apenas”; pelos atributos de mídia: impressões, cliques, CTR, viewability, ou de conversão, quando direcionadas para receptivos digitais.

Porém, com o foco era em divulgar lojas ou PDV’s físicos, a pergunta que o varejista realmente queria responder era, “No final qual o impacto real de cada campanha na geração de fluxo em lojas?”

O Surgimento de métricas como o Store Visits que fecha esse loop.


O que é Store Visits

Store Visits é a métrica que mede visitas físicas verificadas a um ponto de venda, atribuídas a uma campanha de mídia digital ou OOH, desde que tenha na sua essência a analise da audiência exposta.

É uma métrica de conversão física. E ela só é possível porque o mesmo dado de geolocalização que permite construir audiências comportamentais também permite verificar se essas audiências se moveram no mundo real depois de serem impactadas.


Por que CTR e viewability não respondem a pergunta do varejista

CTR mede a proporção de pessoas que clicaram no anúncio. É um indicador de interesse imediato dentro do ambiente digital, útil para avaliar criativo e relevância de mensagem, mas sem nenhuma relação direta com visita física.

Viewability mede se o anúncio foi efetivamente exibido na tela do usuário por tempo suficiente para ser visto. É um indicador de qualidade de inventário, importante para garantir que o orçamento não foi desperdiçado em impressões que nunca foram visualizadas, mas também sem conexão com o que acontece fora do ambiente digital.

Nenhuma das duas responde a pergunta central de uma campanha orientada a resultado físico: a exposição à mídia influenciou o comportamento de visita ao PDV?

Essa é a pergunta que o Store Visits foi desenhado para responder.


Como funciona tecnicamente

O processo de mensuração de Store Visits combina duas camadas de dado de geolocalização: a audiência que foi impactada pela campanha e o registro de presença física nos PDVs mapeados após a veiculação.

O fluxo funciona assim:

1. Definição do grupo de análise. A audiência impactada pela campanha é o grupo que será monitorado. Em paralelo, um grupo controle é definido: devices com perfil similar que não foram expostos à campanha.

2. Monitoramento de presença pós-campanha. Durante e após o período de veiculação, o sistema verifica quais devices do grupo impactado registraram presença dentro do polígono mapeado do PDV, com critérios de permanência mínima que distinguem visita real e que são definidos caso a caso, para cada tipo de varejo, loja ou PDV.

3. Comparação com o grupo controle. A taxa de visita do grupo impactado é comparada com a taxa do grupo controle. A diferença entre as duas é o incremento atribuível à campanha, o efeito real da mídia sobre o comportamento físico.

4. Resultado. O anunciante recebe não apenas o número bruto de visitas registradas, mas o incremento causado pela campanha, quantas visitas aconteceram por influência direta da exposição à mídia que não teriam acontecido sem ela.


Por que o polígono é fundamental nessa mensuração

A precisão do Store Visits depende diretamente da precisão com que o PDV foi mapeado.

Se o ponto de venda é definido por raio, um círculo de 500 metros ao redor do endereço, a mensuração captura todo mundo que passou pela região, incluindo pedestres na calçada, clientes de estabelecimentos vizinhos e motoristas que passaram pela rua. O dado de visita fica contaminado com presença que não tem relação com o PDV.

Quando o PDV é mapeado por polígono, com o contorno exato da área interna ou da entrada do estabelecimento, só conta como visita quem esteve dentro dos limites reais do local, com tempo de permanência mínimo que descarta passagens acidentais.

É a mesma lógica de precisão que se aplica à construção de audiências com polígonos: quanto mais fiel ao contorno real do espaço, menor o ruído e maior a confiabilidade do resultado.


Casos de uso: onde Store Visits faz mais diferença

Store Visits é especialmente relevante para categorias em que a decisão de compra acontece fisicamente, mesmo que a jornada comece no digital.

Varejo de moda e eletroeletrônicos: o consumidor pesquisa online, vê a campanha, e vai à loja para experimentar ou comprar. O Store Visits conecta a exposição digital à visita que antecede a compra.

Redes de fast food e alimentação: campanhas de produto ou promoção com objetivo de gerar fluxo imediato ao PDV. O Store Visits mede com que velocidade e em que volume a campanha gerou presença.

Concessionárias de veículos: ciclo de compra longo, visita ao showroom como etapa crítica de consideração. O Store Visits identifica quantas pessoas que foram impactadas durante a jornada de pesquisa efetivamente foram ao ponto de venda.

Farmácias e redes de saúde: campanhas sazonais, gripe, alergia, prevenção, com objetivo de converter interesse em visita. O Store Visits quantifica o efeito da campanha sobre o fluxo ao PDV.

Redes de academia e serviços recorrentes: campanhas de captação em que a visita ao espaço é o primeiro passo do ciclo de conversão. O Store Visits identifica quantas visitas a campanha gerou antes de qualquer fechamento.

Em todos esses casos, o Store Visits responde uma pergunta que nenhuma métrica puramente digital consegue responder: a campanha moveu pessoas?


Store Visits e o ciclo completo do GeoBehavior

O Store Visits fecha um ciclo que começa e termina no comportamento físico verificado.

A campanha começa com audiências construídas a partir de comportamento geolocalizado: quem frequentou determinados locais, com que frequência, em quais horários. Esse dado comportamental é a base da segmentação.

A campanha é ativada em canais digitais, impactando esse cluster com mensagens relevantes para o contexto identificado.

O Store Visits verifica se o cluster impactado se moveu, se a exposição à mídia influenciou o comportamento físico subsequente.

Dado comportamental → campanha → dado comportamental. O loop se fecha, e o resultado da mídia passa a ser medido não apenas pelo que aconteceu no ambiente digital, mas pelo que aconteceu no mundo real.

Essa é a diferença entre uma campanha que entrega relatório e uma campanha que entrega evidência.

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Hands Precision Marketing na prática: quando a audiência vem antes do canal

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Nem toda campanha depende de falar com mais pessoas. Em muitos casos, o resultado está em falar com as pessoas certas, no momento em que a decisão acontece.

Foi esse o desafio da campanha #VaiDeEtanol, desenvolvida pela Hands junto com a Biglink para a Única, organização que representa os produtores de cana-de-açúcar e etanol. O objetivo da campanha era incentivar o abastecimento com etanol em seis regiões metropolitanas do país, aproximando a comunicação dos proprietários de veículos que utilizam etanol e ativar o momento em que o motorista realmente escolhe qual combustível colocar no tanque.

Em vez de depender de segmentações disponíveis nas plataformas de mídia, a Hands começou pela pergunta de negócio: quem realmente possui maior probabilidade de abastecer com etanol?

Por se tratar de uma audiência super específica, a Hands estruturou uma estratégia de Precision Marketing, combinando diferentes sinais de comportamento em clusters customizados em uma audiência exclusiva. A construção da audiência considerou GeoBehavior para definir clusters de (a) Frequentadores dos Postos de Gasolina participantes e (b) Motoristas que circulavam por rodovias das praças selecionadas, já através de AppBehavior foram criados cluster de usuários que tinham Aplicativos de (c) Postos de Gasolina e (d) Manutenção de Veiculos. E, através de 2nd Party Data, em parceria com data providers específicos do segmento, utilizando o conceito de Branded Data da Hands, no qual garantimos a origem, qualidade e governança dos dados, habilitamos uma audiência de dados declarados de (e) Proprietários de veículos flex.

Em vez de depender de uma única segmentação, a audiência passou a refletir diferentes contextos que indicavam maior probabilidade de abastecimento.

Toda a inteligência foi estruturada no Audience Hub, plataforma proprietária de Precision Marketing da Hands, que permite combinar diversos tipos e fontes de dados, bem como operar a geolocalização com critérios e atributos exclusivos como; definição de polígonos, filtros por horário, frequência e tempo de permanência, itens que ajudam a otimizar o perfil GeoBehavior de quem realmente frequenta os locais de interesse.

Depois de criada a Audiência, os Clusters foram ativados de forma independente em diversos canais de ativação de mídia como Google, Instagram, Facebook, TikTok e Push Notifications, empoderando o anunciante para comparar o desempenho de cada cluster em cada canal, criando uma matriz de performance entre Audiências e Canais, dando transparência sobre qual Cluster performa melhor em cada Canal, e com autonomia para migrar investimentos entre os canais sem perder a segmentação e a inteligência criada. 

Mais do que um case, esse projeto demonstra uma mudança de paradigma. Através do Precision Marketing a inteligência deixa de estar concentrada nas plataformas de mídia e passa a ser construída como um ativo estratégico da marca e sua agência.

Quando a audiência se torna um ativo proprietário, marcas e agências ganham mais transparência sobre os dados, mais controle sobre as segmentações além de autonomia e liberdade para ativar campanhas em diferentes canais sem abrir mão da inteligência construída.

Quer saber mais sobre como levar o conceito de Precision Marketing para suas campanhas?

Entre em contato com nosso Time de Especialistas.

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Brasil em Cannes: os cases que ganharam Leões

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O Brasil voltou a mostrar em Cannes uma força que vai além da criatividade pela criatividade. Os cases premiados combinam cultura, mídia, tecnologia, comportamento e ideias simples de entender, exatamente o tipo de construção que transforma campanhas em conversa.

O principal destaque foi “Cupom em Campo”, da GUT São Paulo para Mercado Livre, vencedor do Grand Prix em Outdoor. A campanha transformou o gramado do Pacaembu em um código de barras gigante, permitindo que o público escaneasse a imagem durante a transmissão de uma partida e acessasse descontos em tempo real.

A LePub também levou Ouro com “Podia ser uma Heineken”, campanha criada para Heineken que conectou mídia exterior, comportamento social e o convite para encontros presenciais. Já a VML conquistou Ouro com “The Last Coke in the Desert”, para Coca-Cola, ao valorizar pequenos comerciantes que mantêm a bebida gelada mesmo em regiões remotas.

Na área de Health & Wellness, a Publicis Brasil foi premiada com “Save the Day”, para o Grupo Pulsa, iniciativa que transformou o dia de folga após a doação de sangue em uma oportunidade para jogar, aproximando a causa do universo gamer.

A Africa Creative também apareceu entre os Ouros com “Searching for Birds on Wires”, para Abradee, usando o áudio como ferramenta para chamar atenção aos riscos enfrentados por aves em fios elétricos.

Outro destaque veio em Design, com “Dancebook Brasil”, da Lovely para Bradesco, projeto que registrou danças brasileiras em partituras coreográficas, preservando movimentos culturais como samba, frevo, toada e chula.

Mais do que celebrar troféus, os cases brasileiros mostram uma direção importante: criatividade premiada hoje não vive só da grande ideia. Ela precisa conectar contexto cultural, uso inteligente de mídia, comportamento real e uma execução simples o suficiente para ser entendida rápido e forte o suficiente para circular.

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Data Lions: quando o uso dos dados ajuda a criar novas idéias e experiências.

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O Creative Data Lions surgiu em 2015 como resposta a uma mudança de mercado: o dado deixava de ser camada de mensuração para virar matéria-prima de criação, de produtos, serviços e experiências, não só de argumento de campanha.

A categoria nasceu para reconhecer trabalhos em que dados, tecnologia, estratégia e criatividade atuam juntos para gerar impacto real. Não basta usar dado como prova de resultado. O ponto é mostrar como a inteligência de dados pode ser a base da própria ideia, o esqueleto, não a maquiagem.

Logo no primeiro ano, a categoria recebeu 609 inscrições e premiou 28 trabalhos. O júri decidiu não dar Grand Prix naquela edição, justamente por entender que a régua ainda estava sendo desenhada.O Brasil apareceu com um Leão de Bronze para “Meeting Murilo“, da Huggies/Kimberly-Clark (agência Mood).

O primeiro Grand Prix só veio na edição seguinte, em 2016: “The Next Rembrandt“, para o ING, criado pela J. Walter Thompson Amsterdam, um quadro impresso em 3D, treinado com dados de 346 pinturas originais de Rembrandt, que também levou o Grand Prix de Cyber no mesmo ano.

Para nós da Hands, Creative Data sempre foi a parte da premiação com maior expectativa, não pelo tema em si, mas porque conversa direto com como enxergamos mídia, comportamento e tecnologia: dado não como fim, mas como infraestrutura para criar contexto, resolver problema e gerar ação.

Em 2026, a categoria recebeu 391 inscrições e premiou 13 cases: 1 Grand Prix, 2 Ouros, 4 Pratas e 6 Bronzes. O Brasil chegou com 5 finalistas e converteu 2 Leões, Prata para “Unwatched Goals“, da Africa Creative para a Brahma, e Bronze para “Nigrum Corpus“, da Artplan para IDOMED e Instituto Yduqs (que também levou o Grand Prix de Glass: The Lion for Change nesta edição, tornando-se a primeira campanha brasileira a vencer dois Grand Prix diferentes na história do festival).

O Grand Prix mostrou onde a régua está agora

O Grand Prix de Creative Data 2026 foi para SOS POS, criado pela Circus Grey Lima para o BCP, o maior banco do Peru. E o que esse case prova é o oposto do que a maioria do mercado assume sobre “dado criativo”: não é sobre complexidade, é sobre encontrar um problema e entender como o uso inteligente de dados pode resolvê-lo, nesse caso ainda com o brilhantismo de utilizar uma infraestrutura já existente.

O ponto de partida é um problema concreto: no Peru, mais de 4 mil celulares são roubados por dia. O ladrão desbloqueia o aparelho em minutos e esvazia contas pelos apps bancários antes que a vítima consiga reagir. Todo banco tem linha de emergência para bloqueio, mas como ligar sem o celular? A pessoa depende de pedir emprestado, ou correr até uma agência, perdendo os minutos que mais importam.

A resposta do BCP não foi criar um canal novo, foi reaproveitar uma infraestrutura que já está em praticamente toda esquina: a maquininha de cartão. O POS (máquina de cartão de crédito) deixou de ser só ponto de venda e virou ponto de bloqueio de emergência. A vítima vai até o comércio mais próximo, digita documento e senha em qualquer maquininha participante, e a conta é bloqueada na hora, sem app, sem ligação, sem depender do aparelho roubado. O banco mapeou as regiões de maior incidência de furto e instalou mais de 17,5 mil pontos de bloqueio, cada um a menos de dois minutos de distância, com meta de chegar a 120 mil ao longo de 2026.

O que faz esse case ser forte em Creative Data não é sofisticação técnica, é o contrário disso. A ideia usa dados de localização (onde o roubo acontece mais), dado de autenticação (documento + senha) e uma rede física já madura (a malha de POS) para resolver, em minutos, um problema que hoje custa horas. Simples, rápido, escalável, e sem inventar nenhuma tecnologia nova. A criatividade estava em reconhecer que o dado certo já existia dentro de um sistema que ninguém tinha pensado em usar daquele jeito.

É a mesma lógica que sustenta qualquer estratégia de segmentação geolocalizada: o valor não está em coletar mais dados, está em reconhecer o padrão que já está ali, visita, frequência, permanência e transformar isso em ação no momento certo. O SOS POS não inventou uma nova camada de dado. Ele leu o que já tinha, e resolveu um problema real com ela.

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