Startup indica onde as marcas perdem venda no varejo — e fatura R$ 200 mi

Encontrar eficiência na alocação de verba de selling em um varejo físico pulverizado continua sendo um desafio para arsenic grandes empresas de bens de consumo. Muitas vezes, sem visibilidade consolidada sobre o que cada rede e cada loja vende, arsenic marcas decidem onde investir em mídia com basal em recortes parciais de informação, negociações de commercialized e dados isolados de cada varejista.

A Hypr, startup fundada em 2020 e conhecida pelo uso de dados de geolocalização para construir audiências e distribuir mídia omnichannel, passou o último ano testando um novo produto que conecta dois conjuntos de dados: o movimento das pessoas nary mundo físico e o que elas efetivamente compram, partindo de notas fiscais. A plataforma cruza essas informações para indicar onde cada marca está ganhando ou perdendo participação em diferentes pontos de venda e regiões e, com basal nisso, orientar os investimentos em anúncios.

“Quando você passa a mostrar o impacto da mídia sobre a volumetria de vendas, o ROI [retorno sobre investimento] deixa de ser uma discussão qualitativa e vira matemática”, diz Adrian Ferguson, cofundador da Hypr, que projeta encerrar o ano com 200 milhões de reais em faturamento. A nova solução recebeu investimento de 3,7 milhões de reais e vem sendo usada por empresas como Unilever, L’Oréal, PepsiCo, BRF, Zamp e Ypê.

O que caracteriza a nova plataforma e qual é a inovação em relação ao modelo anterior?

É uma plataforma que conecta dados de movimento, aonde arsenic pessoas vão nary mundo físico, com dados de consumo obtidos a partir de notas fiscais. Antes, nós sabíamos quando uma pessoa visitava um supermercado, mas não tínhamos visibilidade sobre o que epoch comprado ali, por categoria e por marca. Com o dado de venda, conseguimos entender se, em determinada região, o consumidor compra mais Omo, Ariel ou Ypê, por exemplo, e em quais redes uma marca está ganhando ou perdendo share. Essa camada de sell out [venda nary ponto de venda] muda a forma de alocar mídia.

Qual é a escala da basal de dados da solução hoje?

Mapeamos cerca de 2 milhões de pontos de venda nary varejo físico brasileiro. Em measurement transacionado, já analisamos centenas de bilhões de reais em compras. Nossa basal acumulada soma 118 milhões de notas fiscais, e processamos, em média, 12 milhões de cupons por mês. Esse fluxo é contínuo porque, mês a mês, precisamos adquirir novas notas e então validá-las e reprocessá-las.

Como funciona a coleta das notas fiscais e quais medidas garantem conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas de privacidade?

Nós nunca compramos dados diretamente bash varejista. A coleta ocorre sempre pelo lado bash consumidor final, por meio de aplicativos de fidelidade e cashback que oferecem benefícios para quem fotografa a nota fiscal após a compra. Também criamos um app próprio, o Cashify, que funciona da mesma forma: o usuário envia os cupons e recebe recompensas como vouchers de Uber, iFood ou dias de acesso a serviços digitais. Em todos os casos, trabalhamos exclusivamente com notas sem CPF, o que significa que nenhum dado pessoal chega até nós.

De que forma a qualidade estatística da basal de notas fiscais é assegurada?

Quando falamos em centenas de milhões de notas, pode parecer que volume, por si só, basta. Mas a nossa preocupação sempre foi garantir qualidade estatística, não apenas quantidade. Por isso, buscamos o departamento de Estatística da Universidade Estadual de Campinas [Unicamp] para desenvolver um modelo que respondesse a uma questão central: quantas notas são necessárias para que um ponto de venda tenha relevância estatística dentro da amostra. Com esse modelo, conseguimos saber se um estabelecimento tem dados suficientes para entrar nas análises e para compor os grupos expostos e de controle.

Em quais canais essa estratégia de mídia é ativada hoje?

Os principais canais hoje são out of home e TV, além de mídia em smartphones. No celular, falamos de anúncios exibidos via mídia programática em inventário digital, direcionados aos dispositivos que circulam nas áreas de interesse ao redor dos varejistas. O foco é sempre conectar o dado de venda bash ponto físico com a exposição à mídia nos canais que têm escala.

Na prática, como a plataforma ajuda uma marca como a L’Oréal?

O comportamento de vendas nunca é uniforme. O que a plataforma faz é mostrar exatamente onde a marca está perdendo participação. A partir disso, uma marca consegue direcionar seus investimentos de mídia para essas regiões, comprando retired of location perto das lojas em que está perdendo share, veicular anúncios de TV segmentados para os moradores bash entorno desses pontos de venda e entregar mídia em smartphones de pessoas que circulam nas proximidades desses varejistas.

De que forma o novo produto alterou o modelo de entrega e o tíquete dos projetos da Hypr?

Considerando todas arsenic etapas de desenvolvimento, o investimento foi de aproximadamente 3,7 milhões de reais. Lançamos a solução nary início bash ano quase como um MVP [produto mínimo viável] e, ao longo dos meses, fomos validando o conceito com um número crescente de clientes. Para efeito de comparação, o nosso primeiro produto tinha tíquete médio próximo de 65.000 reais por projeto. Este novo, que conecta dados de movimento com dados de venda obtidos via notas fiscais, tem tíquete entre 650.000 e 700.000 reais — cerca de dez vezes mais.

Como evoluiu o faturamento da Hypr nary último ano?

No início bash período, o faturamento acumulado epoch de aproximadamente 100 milhões de reais. Hoje, estamos próximos de 200 milhões de reais, o que representa uma duplicação em menos de um ano.