Spatial.ai

O Spatial.ai parte de uma premissa simples: dois consumidores com demografia idêntica podem se comportar de forma totalmente diferente, então a demografia sozinha é base fraca para marketing de varejo e escolha de pontos. Seu sistema PersonaLive classifica cada domicílio dos EUA em 17 grupos principais e 80 segmentos comportamentais derivados de quatro dimensões observadas — demografia, atividade em redes sociais, dados de mobilidade e transações com cartão. A empresa afirma que essa abordagem multiorigem melhora a previsão de comportamento de varejo em 17% em média e gera campanhas até 50% mais eficazes.

O fluxo de trabalho tem três etapas. Primeiro, o profissional de marketing identifica seus melhores segmentos em minutos, enviando listas de contatos do CRM para ver quais segmentos são mais valiosos, ou um relatório de visitas — ou simplesmente desenhando um polígono — para ver quais segmentos mais visitam um local. Segundo, posiciona a marca estrategicamente com dados de gastos do consumidor: comparando participação de mercado com concorrentes por segmento e acompanhando quanto cada segmento gasta em diferentes marcas ao longo do tempo. Terceiro, constrói campanhas multicanal sob medida vendo retratos detalhados de segmento, personalizando imagens e textos dos anúncios e exportando audiências para Meta, TikTok, Google, Snapchat, X, plataformas programáticas e mala direta.

Além do PersonaLive, o Spatial.ai oferece o Proximity, para segmentar bairros por comportamentos em redes sociais, e o FollowGraph, para quantificar o interesse social do consumidor em nível geográfico. As aplicações típicas incluem escolha de pontos, marketing digital, análise de participação de mercado por cartão de crédito e programas de retenção e expansão. A plataforma é usada por mais de 750 varejistas, marcas de e-commerce e agências, e os estudos de caso citam clientes como Colliers, HIFI Agency, AAA, SeaQuest e Goodwill. Os dados são autorizados, anonimizados e agregados, então o sistema descreve grupos de comportamento semelhante em vez de identificar pessoas.