Narzędzia do pomiaru Footfall Attribution są popularne, ale poleganie na zainstalowanych SDK oznacza, że pomiar Footfall - w wielu krajach/geo - nie jest możliwy. A może jest?

Raportowanie atrybucji footfall bez konieczności korzystania z SDK

Raportowanie atrybucji footfall bez konieczności korzystania z SDK


W tym wpisie na blogu opisujemy, w jaki sposób można mierzyć liczbę odwiedzin w krajach, w których nie ma zainstalowanych zestawów SDK (od zewnętrznych dostawców danych).

Cofnijmy się o krok. Atrybucja Footfall odnosi się do pomiaru fizycznego efektu (dowolnej) kampanii - w postaci rzeczywistych/fizycznych wizyt w sklepie. Jak można się domyślić, kampanie Footfall Attribution są głównie (i tylko) istotne dla firm posiadających fizyczne sklepy/sklepy.

Zwykle, aby udowodnić Footfall Attribution, skalowany jest zewnętrzny dostawca danych. Zewnętrzny dostawca danych ma swój - lub swoich współpracowników/partnerów - Software Development Kit (SDK) zainstalowany w wielu aplikacjach. Umożliwia to tym zewnętrznym dostawcom danych śledzenie lokalizacji urządzenia. Problem polega na tym, że w wielu krajach niewiele popularnych aplikacji ma zainstalowany SDK. Uczynienie - udowodnienie - Footfall Attribution niemożliwym. Nie wspominając nawet o RODO wdrożonym/aktywowanym w Europie (niektórzy zewnętrzni dostawcy danych nie oferują już Footfall Attribution w UE z tego powodu). Znaleźliśmy jednak sposób na udowodnienie atrybucji footfall w krajach, w których zainstalowanych zestawów SDK jest niewiele lub nie ma ich wcale, polegając i wykorzystując samą ilość, którą jesteśmy w stanie skalować - w oparciu o wiele integracji adexchange, które posiadamy. Nie wspominając o tym, że to rozwiązanie nie jest sprzeczne z RODO - które jest aktywne w Europie.

Footfall Attribution by Targetoo
Do tej pory przetestowaliśmy tę technikę/rozwiązanie w kilku krajach. Na początek uruchamiamy "normalną" kampanię. Ukierunkowaną na cały kraj (niezależnie od kraju) lub rozmieszczającą znaczące ogrodzenia GEO w okolicy sklepów danego reklamodawcy/klienta. Upewniamy się, że te główne ogrodzenia GEO nie obejmują rzeczywistej lokalizacji fizycznych sklepów - stosując "bezpieczny" margines 250 metrów wokół każdej lokalizacji/sklepu. Następnie uruchamiamy małe ogrodzenia GEO na dokładnej lokalizacji fizycznych sklepów danego reklamodawcy. W tym momencie zaczyna się zabawa: eksportujemy identyfikatory urządzeń, którym wyświetlono baner w normalnej linii. Po kilku dniach eksportujemy identyfikatory urządzeń, którym wyświetlono baner, w obrębie małych ogrodzeń GEO (znajdujących się na/powyżej fizycznych sklepów). W tym momencie po prostu analizujemy, czy w ramach małych ogrodzeń GEO został wyświetlony baner, który wcześniej został wyświetlony w ramach głównej/normalnej kampanii. I w ten sposób udowadniamy Footfall. A dla wszystkich wątpiących/niewierzących; ta technika naprawdę działa!

Zastrzeżenie; podczas testowania tej techniki byliśmy co najmniej sceptyczni. Jak każdy ekspert może ci powiedzieć; wrażenie (w aplikacji) musi zostać wyświetlone, abyśmy mogli zarejestrować pozycję / lokalizację urządzenia. Oznacza to, że użytkownik/konsument musi otworzyć aplikację, będąc w sklepie. Różni się to znacznie od wysyłania lokalizacji urządzenia przez zainstalowany pakiet SDK. W większości przypadków użytkownik/konsument nie musi nawet otwierać aplikacji. SDK przesyła lokalizację wyłącznie w oparciu o fakt, że aplikacja jest obecna/zainstalowana na danym urządzeniu. Ale znowu; w wielu krajach nie ma zainstalowanych wystarczających zestawów SDK, aby dokonać właściwej analizy Footfall. Nie wspominając już o kwestiach związanych z prywatnością, jakie niesie ze sobą ta metoda. Podsumowując, odpowiednie narzędzie GEO-Fencing i oldschoolowa analiza - mogą być decydującymi czynnikami przy określaniu Footfall dla Twojej marki lub klienta.

Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tej technice i/lub przetestować ją dla swojej marki/klienta.


Top