{"id":412,"date":"2025-06-16T19:03:24","date_gmt":"2025-06-16T22:03:24","guid":{"rendered":"https:\/\/hands.com.br\/academy\/?p=412"},"modified":"2025-07-04T17:33:02","modified_gmt":"2025-07-04T20:33:02","slug":"geobehavior-com-foco-em-metricas-e-otimizacoes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hands.com.br\/academy\/index.php\/2025\/06\/16\/geobehavior-com-foco-em-metricas-e-otimizacoes\/","title":{"rendered":"GeoBehavior com foco em m\u00e9tricas e otimiza\u00e7\u00f5es"},"content":{"rendered":"\n

N\u00e3o \u00e9 apenas na segmenta\u00e7\u00e3o de audi\u00eancias que o GeoBehavior<\/strong> pode agregar valor \u00e0s estrat\u00e9gias de m\u00eddia, tanto online quanto offline. Plataformas especializadas permitem o uso dos dados, da intelig\u00eancia e da base de dados, para gerar an\u00e1lises e insights durante e ap\u00f3s a campanha, trazendo mais efetividade e possibilidades de otimiza\u00e7\u00e3o e performance<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

O foco principal est\u00e1 em utilizar os dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o, enriquecidos pelas possibilidades do GeoBehavior. Desta forma, podemos utilizar os filtros precisos como por exemplo; pontos espec\u00edficos no mapa (seja por raios ou por pol\u00edgonos), data e hora das visitas, tempo de perman\u00eancia e recorr\u00eancia das visitas, al\u00e9m de diversos outros insights<\/em> para gerar uma s\u00e9rie de an\u00e1lises e m\u00e9tricas O2O (Online to Offline).<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n

Drive to Store (DtS)<\/b><\/h2>\n

Trata-se de uma <\/span>estrat\u00e9gia de marketing<\/b> cujo objetivo \u00e9 levar usu\u00e1rios do ambiente digital para <\/span>visitas f\u00edsicas a lojas<\/b>, pontos de venda ou estabelecimentos pr\u00e9 definidos.<\/span><\/p>\n

\u00c9 o \u201cguarda-chuva\u201d sob o qual se encontram v\u00e1rias a\u00e7\u00f5es e m\u00e9tricas, como por exemplo <\/span>Store Visits<\/i><\/b> e <\/span>Store Lift<\/i><\/b>. <\/span><\/p>\n

Vale ressaltar que o <\/span>Drive to Store n\u00e3o \u00e9 uma m\u00e9trica em si<\/b>, mas sim uma <\/span>estrat\u00e9gia de campanha, <\/b>que visa gerar tr\u00e1fego offline. <\/span><\/p>\n

Exemplos<\/b><\/h4>\n
    \n
  • Uma campanha mobile com geotargeting que mostra um an\u00fancio de promo\u00e7\u00e3o quando o usu\u00e1rio est\u00e1 pr\u00f3ximo a uma loja.<\/span>\n

    <\/p>\n

    <\/p><\/span><\/li>\n

  • Um an\u00fancio program\u00e1tico que leva o usu\u00e1rio a clicar em \u201cComo chegar\u201d e abre o Google Maps com a rota at\u00e9 o ponto f\u00edsico.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n
    \n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n
    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Store Visits<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Sendo parte de uma estrat\u00e9gia Drive to Store, o Store Visits<\/strong> \u00e9 uma m\u00e9trica<\/strong>, ou mec\u00e2nica<\/strong> de campanha que utiliza a m\u00e9trica na otimiza\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    O Store Visits tem como objetivo mensurar<\/strong> quantos usu\u00e1rios expostos<\/strong> a um an\u00fancio digital visitaram fisicamente <\/strong>lojas ou PDVs pr\u00e9 determinados. Essa medi\u00e7\u00e3o \u00e9 feita por plataformas espec\u00edficas que integram dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o com exposi\u00e7\u00e3o publicit\u00e1ria.<\/p>\n\n\n\n

    Como funciona?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
    • O usu\u00e1rio \u00e9 impactado por um an\u00fancio digital que permite a media\u00e7\u00e3o de quais usu\u00e1rios (IDs) foram expostos e\/ou impactados pela campanha.<\/li>
    • A plataforma verifica, via dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o, quantos dos usu\u00e1rios impactados visitaram os locais.
      <\/li>
    • Se o local visitado, bem como data e hor\u00e1rio da visita, assim como o tempo de perman\u00eancia, forem compat\u00edveis com uma visita real, \u00e9 registrado um \u201cStore Visit\u201d.
      <\/li><\/ul>\n\n\n\n

      Exemplo pr\u00e1tico<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
      • Jo\u00e3o \u00e9 impactado pela m\u00eddia digital de uma rede de farm\u00e1cias no celular.<\/li>
      • Dois dias depois, Jo\u00e3o entra em uma das lojas f\u00edsicas.<\/li>
      • A plataforma reconhece o dispositivo e registra a visita.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
        \n\n\n\n
        <\/div>\n\n\n\n

        Store Lift<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Sendo tamb\u00e9m \u00e9 uma m\u00e9trica,<\/strong> ou mec\u00e2nica<\/strong> de campanha que utiliza a m\u00e9trica como forma de otimiza\u00e7\u00e3o, o <\/strong>Store Lift<\/em><\/strong> tem como objetivo medir o impacto incremental<\/strong> de uma campanha digital sobre o tr\u00e1fego f\u00edsico de visitas em lojas. Ou seja, quantas visitas adicionais<\/strong> foram geradas pela campanha, comparando com um grupo de controle (n\u00e3o exposto) ou versus um per\u00edodo pr\u00e9 campanha.<\/p>\n\n\n\n

        Importante:<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
        • Store Visits<\/em> = quantas pessoas impactadas foram at\u00e9 \u00e0 loja.<\/li>
        • Store Lift<\/em> = qual o fluxo incremental foi gerado em decorr\u00eancia da campanha.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

          Como \u00e9 calculado?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
          • Divis\u00e3o entre grupo exposto<\/strong> e grupo controle<\/strong> (usu\u00e1rios semelhantes que n\u00e3o viram o an\u00fancio) ou divis\u00e3o das visitas p\u00f3s campanha<\/strong> versus pr\u00e9 campanha<\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
            <\/div>\n\n\n\n

            Store Lift<\/em> <\/strong>realizado com Grupo Exposto<\/strong> vs Grupo Controle:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Como \u00e9 calculado: <\/strong>(Visitas expostos – Visitas controle) \/ Visitas controle<\/p>\n\n\n\n

            Exemplo pr\u00e1tico:<\/p>\n\n\n\n

            • 1.000 usu\u00e1rios viram a campanha, e 150 visitaram a loja.<\/li>
            • 1.000 usu\u00e1rios n\u00e3o viram a campanha, e 100 visitaram.<\/li>
            • Store Lift = (150 – 100) \/ 100 = 50% de lift<\/em><\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
              <\/div>\n\n\n\n

              Store Lift<\/em><\/strong> <\/strong>realizado analisando P\u00f3s Campanha<\/strong> vs Pr\u00e9 Campanha:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

              Como \u00e9 calculado: <\/strong>(Visitas P\u00f3s Campanha – Visitas Pr\u00e9 Campanha) \/ Visitas Pr\u00e9 Campanha<\/p>\n\n\n\n

              Exemplo pr\u00e1tico:<\/p>\n\n\n\n

              • Uma rede de lojas teve 10.000 visitas somadas em suas lojas da Regi\u00e3o de Campinas no per\u00edodo pr\u00e9 campanha (30 dias).<\/li>
              • Ap\u00f3s campanha realizada na mesma regi\u00e3o, com foco em gerar visitas, o n\u00famero de visitas no per\u00edodo posterior (30 dias), foi de 14.250 visitas.<\/li>
              • Store Lift = (14.250 – 10.000) \/ 10.000 = 42,50% de lift<\/em><\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
                <\/div>\n\n\n\n
                \n\n\n\n
                <\/div>\n\n\n\n

                Pontos Importantes do <\/strong>Store Lift:<\/em><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
                • O Store Lift<\/em><\/strong> pode ser utilizado por necessidade<\/strong> ou por estrat\u00e9gia<\/strong>.<\/li>
                • O Store Lift <\/em><\/strong>por necessidade<\/strong> est\u00e1 relacionado aos casos nos quais n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel ter a certeza sobre quais usu\u00e1rios foram, ou n\u00e3o foram, literalmente impactados por uma campanha.
                  • Ou seja, sabemos que uma audi\u00eancia esteve<\/strong> na segmenta\u00e7\u00e3o de potencial impacto<\/strong>, mas n\u00e3o temos<\/strong> como ter a certeza e nem a identifica\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica do impacto<\/strong> para analisar a visita.<\/li>
                  • Isso pode ocorrer no caso de veicula\u00e7\u00e3o em plataformas digitais que n\u00e3o forne\u00e7am esse tipo de informa\u00e7\u00e3o p\u00f3s impacto e\/ou intera\u00e7\u00e3o.<\/li><\/ul><\/li>
                  • O Store Lift <\/em><\/strong>por estrat\u00e9gia<\/strong> acontece quando, mesmo nos casos nos quais exista a possibilidade de fazer a an\u00e1lise de usu\u00e1rios impactados, existe o interesse de analisar a efetividade versus outras estrat\u00e9gias, outros per\u00edodos etc. Isso porque o Store Visits, por ess\u00eancia, analisa o impacto individual da campanha, enquanto o Store Lift<\/em><\/strong> mensura o incremento de estrat\u00e9gias e segmenta\u00e7\u00f5es. Desta forma, o Store Lift<\/em><\/strong> por estrat\u00e9gia<\/strong> \u00e9 utilizados em situa\u00e7\u00f5es como:
                    • Existe o interesse em comparar per\u00edodos<\/li>
                    • Existe o interesse em comparar cen\u00e1rios<\/li>
                    • Existe o interesse em realizar a an\u00e1lise em canais alternativos, ou offline, como no caso de OOH<\/strong>, no qual podemos analisar as audi\u00eancias que estiveram na regi\u00e3o de potencial impacto, opportunity to see<\/em><\/strong> (OTS) das campanhas, mas n\u00e3o temos certeza sobre o real impacto, mas podemos comparar o quando a audi\u00eancia de um mesmo local de OOH (uma esta\u00e7\u00e3o de metr\u00f4 por exemplo) aumento o volume de visitas em determinada loja ou rede de lojas (mais detalhes no Cap\u00edtulo OOH + Mobile). <\/li><\/ul><\/li>
                    • O Store Lift<\/em><\/strong> e o Store Visits<\/strong>, n\u00e3o s\u00e3o excludentes e podem ser utilizados de forma combinada, lembrando apenas que, toda an\u00e1lise de Store Visits<\/em><\/strong> pode conter uma an\u00e1lise de Store Lift<\/em><\/strong> por\u00e9m, nem toda an\u00e1lise de Store Lift<\/em><\/strong> pode conter uma an\u00e1lise de Store Visits.<\/em><\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
                      \n\n\n\n
                      <\/div>\n\n\n\n

                      Store Share Lift (SSL)<\/em><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

                      Sendo um conceito complementar ao Store Lift, mas com foco em mensurar a participa\u00e7\u00e3o de mercado nas visitas f\u00edsicas, 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) \u00e9 ent\u00e3o a varia\u00e7\u00e3o incremental na participa\u00e7\u00e3o de visitas em loja geradas por uma campanha em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 concorr\u00eancia. Ele permite entender se a marca ganhou mais share de tr\u00e1fego f\u00edsico ap\u00f3s uma campanha de m\u00eddia \u2013 ou seja, efici\u00eancia competitiva.

                      Enquanto o Store Lift responde:<\/strong>
                      \u201cA campanha levou mais pessoas \u00e0 minha loja?\u201d

                      O Store Share Lift responde:<\/strong>
                      \u201cA campanha fez com que mais pessoas escolhessem minha loja ao inv\u00e9s do concorrente?\u201d<\/p>\n\n\n\n

                      Como \u00e9 calculado?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
                      • Antes da campanha \u00e9 analisada, via dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o, a participa\u00e7\u00e3o da marca nas visitas totais \u00e0s lojas da categoria.
                        • Exemplo:
                          • Marca A: 25%<\/li>
                          • Concorrente B: 35%<\/li>
                          • Concorrente C: 40%<\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\n
                            • Depois da campanha \u00e9 realizada novamente a an\u00e1lise dessa distribui\u00e7\u00e3o.<\/li>
                            • F\u00f3rmula de Calculo: <\/strong>Store Share Lift (%) = ((Share p\u00f3s-campanha – Share pr\u00e9-campanha) \/ Share pr\u00e9-campanha) \u00d7 100<\/li>
                            • No exemplo pr\u00e1tico 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) \u00d7 100 = 28% de Store Share Lift<\/li><\/ul>\n\n\n\n
                              <\/div>\n\n\n\n

                              Quando o <\/strong>Store Share Lift <\/em><\/strong>\u00e9 utilizado?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
                              • Al\u00e9m de, obviamente trazer um olhar importante sobre concorr\u00eancia, o Store Share Lift<\/em><\/strong> \u00e9 utilizado no caso de categorias que possuem muita sazonalidade e flutua\u00e7\u00e3o de visitas, e desta forma analisar puramente a sua campanha, sem comparar com os concorrentes, pode trazer an\u00e1lises equivocadas de sucesso ou insucesso de campanhas quando na verdade, comparando com os demais concorrentes, o cen\u00e1rio pode ser outro.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
                                <\/div>\n\n\n\n
                                \n\n\n\n
                                <\/div>\n\n\n\n
                                \"\"
                                Exemplo de report de Store Visits da Hands<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

                                Pontos importantes ao utilizar geolocaliza\u00e7\u00e3o como estrat\u00e9gia ou m\u00e9trica de campanhas:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
                                • N\u00e3o confundir relat\u00f3rios de Drive to Store com m\u00e9tricas de resultados efetivos de visitas, pois em muitos casos esse tipo de relat\u00f3rio costuma reportar o n\u00famero de usu\u00e1rios impactados pela campanha que \u201cpassaram\u201d pelo ponto determinado, mas n\u00e3o que visitaram o local. Na d\u00favida, sempre questione as m\u00e9tricas e par\u00e2metros de an\u00e1lise.<\/li>
                                • Para quaisquer relat\u00f3rios de mensura\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de visitas \u00e9 importante sempre pedir a transpar\u00eancia, analisar e considerar:
                                  • Raio ou pol\u00edgono determinado<\/strong> para a an\u00e1lise, para garantir que est\u00e1 sendo considerado apenas o Ponto de Venda ou Loja e n\u00e3o uma regi\u00e3o maior que o local.<\/li>
                                  • Data e hor\u00e1rio das visitas<\/strong> para garantir que ocorreram nos hor\u00e1rios em que o ponto estava aberto.<\/li>
                                  • Tempo de perman\u00eancia<\/strong>, para garantir que n\u00e3o foram usu\u00e1rios que simplesmente passaram pela frente. Cada caso, estabelecimento ou estrat\u00e9gia pode contar com tempos de perman\u00eancia distintos, mas sempre vale a aten\u00e7\u00e3o.<\/li><\/ul><\/li>
                                  • Outro ponto importante \u00e9 separar na an\u00e1lise os tipos de visitas<\/strong>, que de forma geral podem ser agrupadas em:
                                    • Novas visitas:<\/strong> ou seja, usu\u00e1rios (IDs) que n\u00e3o tinham visitado os pontos anteriormente, dentro do per\u00edodo definido entre as partes. Esse tipo de visita tem como valor o fato de estar atraindo novos clientes para o ponto de venda.<\/li>
                                    • Recorrentes:<\/strong> ou seja, usu\u00e1rios (IDs) que j\u00e1 frequentam os pontos. Esse tipo de visita deve ser analisada como uma estrat\u00e9gia de; (a) reten\u00e7\u00e3o<\/strong>, garantido a manuten\u00e7\u00e3o das visitas dos clientes atuais ou (b) <\/strong>upsell<\/em><\/strong>, analisando se neste grupo houve um incremento no volume de visitas.<\/li>
                                    • Reengajamento:<\/strong> ou seja, usu\u00e1rios (IDs) que j\u00e1 frequentaram os pontos no passado mas deixaram de frequentar desde um per\u00edodo pr\u00e9 determinado. Esse tipo de visita deve ser analisada como uma estrat\u00e9gia de recupera\u00e7\u00e3o de clientes, seja porque deixaram de visitar a categoria de PDVs do anunciante, ou porque passaram a frequentar lojas ou PDVs de concorrentes.<\/li><\/ul><\/li>
                                    • Uma estrat\u00e9gia bem desenhada de geolocaliza\u00e7\u00e3o tende a analisar, ter m\u00e9tricas e KPIs, bem como valor de visita, diferentes para cada tipo de visita, em cada per\u00edodo.<\/li>
                                    • Outro ponto a ser considerado \u00e9 o per\u00edodo de an\u00e1lise p\u00f3s campanha, ou seja, qual o prazo de atribui\u00e7\u00e3o de visitas ap\u00f3s a campanha e\/ou impacto.<\/li>
                                    • Por fim, considerando todas as diversas possibilidades e vari\u00e1veis, um grande desafio hoje em dia \u00e9 comparar estrat\u00e9gias e canais sem antes padronizar essa an\u00e1lise para se comparar n\u00fameros, dados e resultados com base nos mesmos crit\u00e9rios.<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                                      N\u00e3o \u00e9 apenas na segmenta\u00e7\u00e3o de audi\u00eancias que o GeoBehavior pode agregar valor \u00e0s estrat\u00e9gias de m\u00eddia, tanto online quanto offline. Plataformas especializadas permitem o uso dos dados, da intelig\u00eancia e da base de dados, para gerar an\u00e1lises e insights durante e ap\u00f3s a campanha, trazendo mais efetividade e possibilidades de otimiza\u00e7\u00e3o e performance. 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