Gli strumenti di misurazione dell'attribuzione del footfall sono molto richiesti, ma affidarsi agli SDK installati significa che la misurazione del footfall - in molti paesi/geo - non è possibile. O forse sì?

In questo blogpost descriviamo come sia possibile misurare il footfall in paesi in cui gli SDK installati (di fornitori di dati terzi) sono scarsi o inesistenti.

Facciamo un passo indietro. La Footfall Attribution si riferisce alla misurazione dell'effetto fisico di (qualsiasi) campagna, sotto forma di visite effettive/fisiche ai negozi. Come si può intuire, le campagne di Footfall Attribution sono rilevanti soprattutto (e solo) per le aziende con negozi fisici.

Normalmente, per dimostrare la Footfall Attribution, si ricorre a un fornitore di dati terzo. Un fornitore di dati di terze parti ha il proprio kit di sviluppo software (SDK), o quello dei suoi associati/partner, installato in molte applicazioni (app). Ciò consente a questi fornitori di dati terzi di tracciare la posizione di un dispositivo. Il problema è che in molti Paesi le applicazioni più diffuse non hanno installato alcun SDK. L'attribuzione del footfall non è quindi possibile da dimostrare. Per non parlare poi del GDPR, introdotto/attivato in Europa (alcuni fornitori di dati di terze parti non offrono più Footfall Attribution nell'UE per questo motivo). Tuttavia, abbiamo trovato un modo per dimostrare l'attribuzione del footfall in Paesi in cui gli SDK installati sono scarsi o inesistenti, facendo affidamento sul volume puro che siamo in grado di scalare, grazie alle numerose integrazioni con gli adexchange. Per non parlare del fatto che questa soluzione non è in conflitto con il GDPR - che è attivo in Europa.

Footfall Attribution by Targetoo
Ad oggi abbiamo testato questa tecnica/soluzione in diversi Paesi. Per cominciare, lanciamo una campagna "normale". Sia che si tratti di una campagna mirata a livello nazionale (qualunque sia il paese), sia che si tratti di una campagna con GEO-Fence significative nell'area circostante i negozi dell'inserzionista/cliente in questione. Ci assicuriamo che queste GEO-fence principali non coprano l'effettiva ubicazione dei negozi fisici, applicando un margine "sicuro" di 250 metri intorno a ogni luogo/negozio. Successivamente, lanciamo piccole recinzioni GEO sulla posizione esatta dei negozi fisici dell'inserzionista in questione. A questo punto inizia il divertimento: esportiamo gli id dei dispositivi a cui è stato servito un banner all'interno della linea normale. Dopo qualche giorno, esportiamo gli id dei dispositivi a cui è stato servito un banner all'interno dei piccoli recinti GEO (situati sopra i negozi fisici). A quel punto analizziamo semplicemente se è stato servito un banner all'interno dei piccoli recinti GEO, che prima è stato servito un banner all'interno della campagna principale/normale. E con questo, dimostriamo il Footfall. E per tutti i dubbiosi/non credenti là fuori, questa tecnica funziona davvero!

Disclaimer: quando abbiamo testato questa tecnica eravamo a dir poco scettici. Come ogni esperto può dirvi, per poter registrare la posizione di un dispositivo è necessario che venga servita un'impressione (in-app). Ciò significa che l'utente/consumatore deve aprire un'app mentre si trova nello store. Questo è molto diverso da un SDK installato che invia la posizione di un dispositivo. Nella maggior parte dei casi, l'utente/consumatore non ha nemmeno bisogno di aprire l'app. L'SDK trasmette la posizione solo in base al fatto che l'app è presente/installata sul dispositivo in questione. Ma anche in questo caso, in molti Paesi non sono installati SDK sufficienti per effettuare una corretta analisi del Footfall. Per non parlare dei problemi di privacy che questo metodo comporta. In definitiva, un adeguato strumento di GEO-Fencing e un'analisi vecchio stile possono essere i fattori decisivi per determinare il Footfall del vostro marchio o cliente.

Contattateci se volete saperne di più su questa tecnica e/o volete testarla per il vostro marchio/cliente.