Caso de estudio · Activaciones y BTL
verifiedCifras publicadasOnce tiendas, una activación, un solo tablero.
Photo Opp con IA de Copa del Mundo: el shopper elegía su jersey, la IA lo convertía en jugador y se llevaba su tarjeta impresa — mientras dos tótems recorrían tiendas Adidas midiendo cada plaza con el mismo criterio.
1.411
registros en 22 días de ejecución
909
tarjetas impresas · 64,4% de conversión
615
correos únicos para reactivar
3,3%
de los 42.336 visitantes de tienda participó
Registros e impresiones son dato duro de EVIUS. El tráfico frente a tienda y los visitantes únicos se midieron con sensores de conteo en una sede — tres días completos — y se modelaron con Mocion Pulse en el resto, calibrando contra esa sede. Fuente: DataHub, ruta Copa del Mundo 2026 (5 jun – 19 jul, 45 tienda-día).
El reto
Una activación itinerante en once tiendas produce once reportes distintos
La marca necesitaba comparar sedes, franjas y días con el mismo criterio para decidir dónde repetir — no once conteos hechos a mano por once equipos distintos. La pregunta de fondo no era cuánta gente participó, sino qué explica que la misma experiencia funcione en una plaza y no en la de al lado.
Qué montamos
Dos tótems, un criterio único de medición
Dos tótems con IA rotando por once tiendas de seis estados, con anfitrión acompañando el flujo
La compra daba derecho a la sesión: el cliente elige jersey, la IA lo convierte en cromo de fútbol y la tarjeta se imprime en el propio tótem
EVIUS captura cada registro con atribución a tótem, tienda, fecha, hora, jersey elegido y duración de la sesión
Connect mide el tráfico frente a tienda y la exposición a la experiencia; DataHub consolida las once sedes en un tablero único
Qué dejó
La ubicación del tótem explicó seis veces la diferencia entre tiendas
La participación sobre visitantes de tienda va de 5,6% a 0,9% entre la mejor y la peor sede, con el mismo formato, el mismo mes y la misma inversión: lo que decide el resultado es dónde se instala el tótem dentro de la tienda, no el tamaño de la plaza — la más grande del recorrido entregó el volumen más bajo. El 79,8% de los registros ocurrió entre las 13:00 y las 18:00, lo que permitió concentrar el personal en esa ventana. Quedaron además 615 contactos únicos para reactivar, con una advertencia útil: la validez del correo va de 97,6% a 1,7% según cómo el anfitrión pide el dato. La mecánica exigía ticket validado por el anfitrión para imprimir, pero el ticket no se digitalizó: la campaña mide participación con compra, no venta incremental ni ticket promedio.
Lectura de EVA
«El retorno de esta activación depende de la ejecución en piso, no de la inversión. La diferencia de 6 a 1 entre tiendas se explica por dónde se instaló el tótem y cómo el anfitrión pidió el dato.»
Las tres lecturas completas —dirección, comercial y marketing— y los diez hallazgos están más abajo.
El insight · DataHub
El embudo físico → digital, con el origen de cada cifra a la vista
Cinco etapas desde el pasillo del centro comercial hasta la tarjeta impresa en la mano. Cada barra lleva su fuente: dato duro de plataforma, medición con sensores o modelo calibrado.
{{e.l}}
{{e.d}}
{{e.badge}}La exposición a la experiencia fueron 95.791 visitas al radio del tótem
Son eventos, no personas: una misma persona puede generar varias visitas al pasar frente a la unidad. Por eso no entra como etapa del embudo — la base de participación son los 42.336 visitantes únicos.
Sexo declarado
{{b.nota}}
El sexo define quién se acerca, no cómo se comporta: la conversión a impresión es prácticamente idéntica.
Jersey elegido
{{b.nota}}
Intención de producto que el ticket no ve: la negra es la que la gente quiere vestir frente a la cámara.
Franja horaria
{{b.nota}}
La tarde trae el volumen — 79,8% entre 13:00 y 18:00 — y la noche trae la calidad del dato.
Contexto Mundial · registros por tienda-día
{{b.nota}}
El torneo restó de forma moderada: la caída fuerte fue un solo día de 22, el de la final.
51,9%
de los correos con formato válido
615
contactos únicos para reactivar · 44,4%
3,4 min
de sesión promedio · 2,9 de mediana
97,6 → 1,7%
validez del correo entre la mejor y la peor sede
La acción · EVA AI Insights
La misma campaña, leída para quien tiene que decidir
EVA interpreta el dato depurado y devuelve tres respuestas por audiencia: qué pasó, qué significa y qué hacer después. Elige quién lee.
¿Qué pasó?
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¿Qué significa?
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¿Qué hacer después?
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Lectura de EVA para {{audNombre}} · {{audSub}}. Cada afirmación es trazable a la medición de la campaña; el reporte se entrega siempre con datos agregados, sin identificar a ninguna persona.
Los diez hallazgos
Hallazgo, evidencia y qué hacer con esto
{{h.h}}
Evidencia
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Qué hacer con esto
{{h.q}}
Mide primero. Paga por entender.
Cada campaña suma a tu histórico: la siguiente se compara contra esta. Con el ticket escaneado, la próxima edición deja de medir participación y empieza a medir venta.
¿Tu caso es el siguiente?