What does MAPE measure?

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) measures the average difference between huq's estimated footfall and independently reported ground-truth figures. Lower percentages indicate greater accuracy, helping validate the reliability of our behavioural intelligence models.

How does huq collect data?

huq combines anonymised, opt-in mobility data with proprietary modelling and validation techniques to measure real-world movement. The platform transforms billions of location signals into actionable insights while maintaining strict privacy standards.

How is privacy protected?

Privacy is built into every stage of the methodology. All data is anonymised, aggregated and processed in compliance with GDPR and other applicable privacy regulations, ensuring individuals can never be identified.

What validation methods are used?

Every dataset is benchmarked against trusted ground-truth sources, including footfall counters, commercial datasets and independent validation studies. Continuous quality checks ensure consistent accuracy across locations and markets.

Do you report correlation?

Yes. huq publishes correlation and accuracy metrics alongside validation methodologies where appropriate, providing transparency into how behavioural signals relate to real-world outcomes and commercial performance.

How often are models updated?

Our behavioural models and datasets are refreshed daily, allowing customers to monitor changing movement patterns, catchment behaviour and location performance using the most up-to-date intelligence available.

Dati & metodologia

Costruito su una metodologia trasparente.

Ogni stima huq viene confrontata con dati di affluenza
rilevati in modo indipendente e pubblichiamo lo scarto:
lo misuriamo con il MAPE, due volte l'anno, per paese.

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92%

MAPE mediano rispetto all'affluenza dichiarata dai proprietari

500M+

Centri commerciali testati in 8 paesi

1.000+

Cicli di valutazione completi pubblicati ogni anno

People relaxing on grass and walking near a restaurant in a courtyard surrounded by apartments.

Come misuriamo l'accuratezza

Un solo numero onesto: quanto ci discostiamo?

Misuriamo il MAPE, Mean Absolute Percentage Error: lo scarto medio tra la stima di affluenza di huq e il dato comunicato dal proprietario per lo stesso luogo. Più è basso, meglio è. Lo verifichiamo su centinaia di centri commerciali reali, pubblichiamo il risultato per paese due volte l'anno e consideriamo una mediana sotto il 30% un intervallo operativo sano.

Misurato su dati di affluenza comunicati in modo indipendente dai proprietari

Pubblicato per paese, due volte l'anno

Supportato da controlli automatici continui tra un ciclo e l'altro

Precisione per mercato

Misurato sul mercato. Risultati pubblicati.

Errore assoluto mediano rispetto ai dati comunicati dai proprietari, per paese. Una mediana sotto il 30% è considerata sana; il nostro mercato migliore, la Germania, si attesta al 13,5%.

Validato su benchmark indipendenti

Esempi concreti, luoghi reali.

Confrontiamo l'output del modello con dati di affluenza rilevati in modo indipendente, luogo per luogo. Eccone due, misurati sui conteggi forniti dal gestore.

Stime responsabili

Stime, vincolate a uno standard pubblicato.

Gli output di huq sono stime modellate dell'attività reale, costruite a partire da segnali comportamentali anonimizzati: e diciamo con chiarezza che cosa significa.

Stime, mai conteggi

Ogni cifra è una stima modellata, presentata con il suo tasso di errore pubblicato, mai spacciata per un conteggio esatto.

Rivalidato a ogni release

Ogni release del modello viene ritestata su benchmark indipendenti e l'errore viene ricalcolato e ripubblicato.

Per informare, non per decidere

I nostri dati servono a sostenere il giudizio professionale: prove solide a supporto di una decisione, non un sostituto.

Come manteniamo la trasparenza

Quattro impegni dietro i numeri.

Qualità dei dati

Monitoraggio continuo di segnale, stabilità del campione e copertura per ogni luogo e ogni finestra temporale.

Verifica indipendente

Gli output del modello sono confrontati con fonti terze affidabili di affluenza e validazione.

Privacy prima di tutto

Anonimizzati, aggregati e deduplicati by design: nessun individuo viene mai identificato. Conforme al GDPR per l'uso commerciale.

Miglioramento continuo

La metodologia viene affinata di continuo man mano che nuovi segnali, fonti di validazione e tecniche di modellazione maturano.

Output di intelligence

Più che semplice affluenza

Capire un luogo richiede più dimensioni comportamentali: sei famiglie di output riunite in un unico livello di intelligence.

Copertura & scala

Costruito su una copertura ampia e continua.

22

Paesi con focus su UE, Medio Oriente e APAC (copertura limitata)

1000+

Località testate per paese

In continuo

Raccolta dati, non panel né conteggi periodici

10+ anni

Di storico nei mercati in cui operiamo da più tempo

FAQ

Domande frequenti sulla metodologia.

Come huq raccoglie, valida e applica l'intelligence comportamentale, e cosa la rende diversa.

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Che cosa misura il MAPE?

Il MAPE (Mean Absolute Percentage Error) misura la differenza media tra l'affluenza stimata da huq e i valori di riferimento riportati in modo indipendente. Percentuali più basse indicano una maggiore accuratezza e aiutano a validare l'affidabilità dei nostri modelli comportamentali.

Come raccoglie i dati huq?

huq combina dati di mobilità anonimizzati e raccolti con consenso esplicito con tecniche proprietarie di modellazione e validazione per misurare gli spostamenti reali. La piattaforma trasforma miliardi di segnali di localizzazione in approfondimenti utilizzabili, nel rispetto di rigorosi standard di privacy.

Come viene protetta la privacy?

La privacy è integrata in ogni fase della metodologia. Tutti i dati sono anonimizzati, aggregati e trattati nel rispetto del GDPR e delle altre normative applicabili, così che nessun individuo possa mai essere identificato.

Quali metodi di validazione vengono usati?

Ogni dataset viene confrontato con fonti di riferimento affidabili: contapersone, dataset commerciali e studi di validazione indipendenti. Controlli di qualità continui garantiscono un'accuratezza costante tra luoghi e mercati.

Pubblicate anche la correlazione?

Sì. Dove ha senso, huq pubblica metriche di correlazione e accuratezza insieme alle metodologie di validazione, rendendo trasparente il legame tra segnali comportamentali, risultati reali e performance commerciale.

Ogni quanto vengono aggiornati i modelli?

I nostri modelli comportamentali e i dataset vengono aggiornati ogni giorno: puoi seguire l'evoluzione degli spostamenti, il comportamento del bacino d'utenza e le performance dei luoghi con i dati più aggiornati disponibili.

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