从印象到交易的客户旅程是营销归因的圣杯。

但是消费者的行为是混乱的。在当今的混合零售环境中，客户可以在商店或互联网上完成购买之前亲自或在线上的窗户商店。或者他们参加“在线购买，在商店里取货”（Bopis）。

Foursquare产品管理高级总监James Kung说，捕捉客户在线和离线行为之间的旅程是Foursquare新的闭环功能的种子，即位置数据平台对其归属产品的最新添加。

该产品升级代表Foursquare扩展到在线和混合转换的归因中，以使营销人员对更广泛的消费者旅程的看法。

整体运动概述

封闭的循环工具旨在使分析混合转换事件更容易。

When a customer buys a product online, then visits a physical store for curbside pickup, or visits a physical store after using an online store locator tool or researching a particular promotion, marketers can see that information in the tool’s dashboard, which is refreshed every couple of days.

通过整合与Foursquare的用户面板数据相关的第一方和第三方跟踪像素（从其自己的应用程序以及放置SDK），Foursquare可以向营销人员展示，如果接触广告活动的人完成了一项交易。然后，根据AI驱动的基线模型来测量这些闭环客户旅程，以确定运动对完成交易的实际影响，无论是在商店内还是在线。

用户界面显示广告系列指标，例如所服务的印象数量，达到唯一用户，消息频率，广告支出，转换次数和每个操作成本。它适合衡量网站，应用程序，CTV，社交媒体，视频游戏，流音频，播客，播客和Digital Out Outh Home的网络媒体跨在线媒体的全渠道广告系列，以及广告牌和线性电视等离线媒体。

每个运行广告系列的单独发布者或平台以及为广告系列的编程显示部分服务的每个DSP都会获得自己的标签，从而破坏了广告商的投资回报率。

功夫说，目标是让客户使用此仪表板对合作伙伴进行优化，从而提供更高的转化率或更低的每个动作成本。

但是Foursquare也正在处理上渠道指标，例如品牌升降机。它从最终用户面板中推断出消费者的行为模式。

机器学习模型使用面板数据来预测更广泛的，假设的受众群体将是什么真实的用户行为；此预测数据集是前宾夕法尼亚用户行为的基线。创业说，营销人员通过分析竞选活动驱动的实际结果与基线模型的预测结果之间的差异来衡量品牌提升。

位置数据需要特殊的隐私注意事项。Foursquare并没有全面跟踪位置，而是依靠一个选择的面板，用户同意共享数据。Foursquare拥有一个数据供应商审核计划，可以评估其合作伙伴的数据收集实践，以遵守隐私立法和最佳实践。

数据来自多个地方。Foursquare的用户面板是使用来自各种来源的数据构建的，包括Foursquare拥有的应用程序，例如其City Guide及其位置数据平台，以及使用Foursquare SDK的第三方应用程序。（提醒您，Foursquare买位置归因公司于2019年从Snap放置。）

例如，对于访问商店的选定面板中的用户，“我们可以在提供广告印象之前的几天内看到该活动。我们还看到了他们的在线活动，包括在特定商店定位器页面上点击或点击在线订单操作。”功夫说。该活动校准了Foursquare的基线，用于混合转化，包括在线和离线活动。

封闭式循环功能在第二季度2022年第1季度的Beta版本中进行了测试，其中未公开的Foursquare广告商合作伙伴来自各种垂直行业，包括QSR（快速服务餐厅）和零售。该功能现在可供所有客户使用。