If you’re a retailer, you know the importance of marketing your business digitally. You also know that your ability to effectively market to a consumer is what wins it for you. But, have you considered location-based marketing through geospatial data?
In this article, we are going to go over what geospatial data is, the benefits of utilizing geospatial data, and examples of retailers who use GIS for location-based marketing.
First, let’s define geospatial data. What is it?
What is Geospatial Data?
Geospatial data is the use of technology, such as GPS, to create and store digital maps that help retailers better understand their customers. This information can be used to geotarget based on location and demographic information allowing marketers to create better-customized marketing campaigns in the long run.
The main use case for geospatial data is to segment audiences based on proximity to a location, but that’s not all it can do. Geospatial data can help you understand who your customers are, where they live, and how they spend their time outside of work hours — which can help you create marketing campaigns that drive results.
Now that we went over the basics of what geospatial data is, we are know going to discuss some of its benefits as it relates to marketing.
3 Benefits (and Examples) of Geospatial Data for Marketing
Did you know that 95% of executives across the globe believe that geospatial data is critical for achieving business success? Well, it’s true! Geospatial data is one factor that can really send your business over the edge allowing you to make better data-driven decisions for your overall business. This includes digital marketing as well.
Still on the fence about marrying the concept of GIS and marketing together? Here are three benefits of GIS marketing and examples of some of the top-name retailers who use GIS to improve their marketing efforts.
Brings More Foot Traffic to Stores
Geospatial data is used to understand where shoppers are, where they’re going, and what they’re doing as they move around both inside and outside their stores. Retailers can then use this information to create tailored marketing campaigns that draw in more customers to their stores. In addition to this, geospatial data can also be used to keep customers in your stores longer.
Example: Sephora is Able to Better Segment Customers with Geospatial Data
Beauty retailer Sephora uses geospatial data to send its rewards members a pop-up notification anytime that a customer is in close proximity to one of its stores. The pop-up will generally have a marketing offer to come in for a “free mini makeover” making it almost too enticing to pass up — especially if they are already in the area.
Once they are in the store, app users can visit the app to get personalized recommendations and to view reviews and product features in the easy-to-use platform.
Better Targeted Advertising
Geospatial data allows your marketing teams to create better, targeted advertising campaigns that’ll drive your bottom line.
For instance, let’s say you have a flower shop. You would want to pinpoint important location information of what neighborhood your ideal customer may live in and work in to ensure that any advertisement you launch online is shown to those specific groups of people.
Through the power of geospatial data, incorporating target market data, you’ll be able to set more precise targeting parameters in your digital advertisements.
Example: Under Armour Uses Location-Based Marketing through App
An example of a company that uses geospatial data for digital marketing is Under Armour. Under Armour uses GIS through its Map my Fitness app to give its users better-targeted advertising. From tracking the type of activities you do to knowing geographically where you’re located, the Under Armour fitness trackers are pretty robust in their tracking features allowing the company to market its users more effectively.
How does this look in action?
If you use the Map my Fitness app to track your runs, you may start to get more advertisements for Under Armour running shoes. If you actively use the app in a location with a colder climate, you may start to see more advertisements for the Under Armour base layer. The list goes on. Through the app, the company is able to up-sell and cross-sell seamlessly without coming off as too “salesy”.
Enhanced Personalized Messaging
Personalized messaging has been proven to have significantly higher engagement rates than non-personalized messages. In fact, 90% of consumers find personalized marketing more appealing than the latter.
Geospatial data allows your teams to send out personalized messaging based on where your customers are located and what they’re doing at any given moment. Pretty neat right? Let’s take a look at how Ritual creates personalized messaging by using geospatial data.
Example: Ritual Ordering Food App utilizes Personalized Messaging with GIS
Ritual food ordering app is known to connect users with restaurants in the area based on historical purchasing habits. (It’s similar to DoorDash or Uber Eats.)
Ritual does a great job when it comes to personalization. The company will send personalized notifications to its users with food recommendations based on both area and taste preferences. These simple but powerful pop-up notifications make the customer more likely to open the app and place an order. They may not exactly purchase from the restaurant you suggest, but it gets them curious (and hungry) to find the right food place to make an order at.
Transform Your Digital Marketing Efforts with Geospatial Data
All in all, geospatial data is everywhere. It’s one of the most important elements for marketers and advertisers to understand if they want to accurately target their audience.
As a recap, geospatial data can:
Bring more foot traffic to your store
Help you create better-targeted ads
Enable you to send out more personalized messaging
As more and more location-based data becomes available to retailers, it has become even more important now than ever before for retailers to use that data to their advantage. If not, you are missing out on the opportunity to improve your reach to those who need to see your message the most: potential customers.
Geospatial analysis is a powerful tool for visualizing and understanding geographic data. It enables us to make connections between different types of geographical information, such as population density, land use patterns and climate change. By applying statistical techniques to the data sets obtained from remote sensing platforms and terrestrial surveys, we can gain insights into how our planet works and uncover hidden trends in the environment.
What can GIS be used for?
This knowledge can be used for a variety of applications, including urban planning, environmental protection, public health initiatives or resource management. Geospatial analysis also helps us gain a deeper understanding of natural disasters, such as floods or hurricanes, by providing an interactive way to study their effects on society at large. In fact, it’s a very common topic to study at universities. However, it’s quite complicated too. So if you were given an assignment on GIS and you need help with it, check the latest tech tools for students. For example, you can use a summary generator for essay that will reduce your time spent on writing. As a result, you will have a chance to spend more time reading about GIS than writing about it.
In short, geospatial analysis provides a powerful means to better understand our world, helping us make more informed decisions about how to manage and protect it.
What are the benefits of geospatial analysis?
Using geospatial data in analytics offers a variety of potential benefits, including improved accuracy and more in-depth insights. Geospatial data can be used to take into account the physical location of events or objects being studied in an analysis. Thus, it provides contextual information that is impossible to deduce from other kinds of data sources.
Geospatial data can aid disaster relief efforts by allowing organizations to track the movement of people, supplies, or equipment in real-time. It can also provide valuable insight into traffic flow patterns and subtle environmental changes through satellite imagery. In addition, geospatial data can help companies better understand their customer base by mapping out where customers live and how they interact with the company’s products or services.
Why GIS in education matters
GIS is an essential tool for understanding our constantly changing world. Through its mapping tools, GIS promotes spatial literacy: awareness of how physical and human phenomena are related to geography. This type of knowledge is increasingly necessary in today’s interconnected world, where decisions made in one location can have a global impact.
The use of GIS in education has been linked to improved academic performance, critical thinking skills, problem-solving abilities, and increased engagement with learning activities. Students who learn about geography through GIS experience more success on tests that measure their geographic knowledge. By combining complex data sets from different sources into interactive maps, students better understand the relationships between data points and gain valuable insights into the trends shaping our planet.
GIS also teaches students to look at data from multiple perspectives, encouraging them to think analytically and challenge assumptions. This type of critical thinking is essential for making informed decisions about the future of our planet. As GIS technology continues to evolve and expand, it will remain a vital tool for educating the next generation’s problem-solvers and innovators. GIS in education helps students develop the skills they need to become responsible global citizens who can make meaningful contributions to their communities and the world at large.
By providing students with an understanding of geography and its related phenomena, GIS helps create an awareness of the role that physical location has on human behavior and decision-making processes. Students gain an appreciation for how the environment can influence our lives and how human actions can shape the earth’s future. As GIS continues to play an important role in education, its potential to inform and educate future generations is immense. In a rapidly changing world, GIS tools are essential for helping students understand their place in it. With access to up-to-date datasets from around the globe, GIS provides invaluable insight into our planet’s current state as well as its possible futures.
Therefore, GIS should be recognized for its importance in education and offered as part of any comprehensive geography curriculum. It is through this kind of instruction that students will gain the knowledge they need to make informed decisions about their own pathways and those of our ever-changing world.
En conclusión
Employing GIS in classrooms and other educational settings is an essential step towards equipping our students with the knowledge they need to make meaningful contributions to society. By leveraging GIS’s mapping tools, educators can provide students with a better understanding of spatial relationships and better equip them to tackle the challenges of tomorrow. Whether it be analyzing population trends or studying natural phenomena such as climate change, GIS provides a valuable platform for teaching students about their place on this planet and how their individual actions can have far-reaching impacts.
Welcome to the wild and wonderful world of geospatial data visualization! If you’re anything like us, you find that maps just have a certain je ne sais quoi that makes them endlessly fascinating. But let’s be real, maps aren’t just for daydreaming about far-off places. They’re powerful tools for understanding and communicating information about the world around us. And that’s where geospatial data comes in.
At Tamoco,we’re used to map vizualizations with our cutting-edge data collection and analysis techniques. We’re providing high quality data that goes into creating those mesmerizing maps we all love so much.
But whether it’s our data or data from another source, what do you do with it? That’s where visualization comes in, and that’s exactly what we’re here to talk about today.
We’ve scoured the depths of the internet and consulted with experts in the field to bring you a comprehensive list of 20 different methods for visualizing geospatial data on a map. Whether you’re a data scientist, a GIS specialist, or just someone who appreciates a good map, we’ve got something for you.
Method 1: Heat Maps
Alright, a heat map is like a choropleth map’s cooler and more sophisticated cousin. Both use colours or shades to represent different values or value ranges, but where a choropleth map uses discrete cells constrained by geographical or political boundaries, a heat map presents them as a smooth and seamless spectrum.
This makes heat maps perfect for uncovering hot spots and low concentrations of a variable with more precision. But, just like anything worth doing, this precision comes with a price. Heat maps often require converting discrete data points into a continuous spectrum via algorithms, which can compromise on accuracy.
Use case: Smart Cities
Let’s say I’m looking to understand where to build a new cycle lane in a city. By generating commuting data and using it to build a heat map, I can identify hotspots where cyclists will cause a lot of disruption. Using this data, I can see the areas which need alleviating.
Example of heat maps
This is a great map of the distribution of restaurants across the US.
These maps use different shades of colour to represent different values or value ranges within geographical or political boundaries. So, in a nutshell, it’s like a colouring book for data nerds where each country, state, or region gets its own colour.
Creating a choropleth map is a piece of cake. You start with a base map, and then you use different shades of colour to represent different values or value ranges within geographical or political boundaries.
But before you get too excited, it’s important to remember that choropleth maps also have their limitations. They don’t give you any information about the magnitude of the variable, and they can be misleading if the geographical or political boundaries aren’t well-defined. But when used correctly, choropleth maps can be a powerful tool for understanding the distribution of a particular variable within geographical or political boundaries.
Use case: marketing
Let’s say you’re a marketer, and you want to see which states in the US have the highest sales of your product. You could use Tamoco’s data to create a choropleth map that shows the visits to your stores by state. The states with the highest sales would be coloured differently than the states with the lowest sales.
Example of a Choropleth map
The classic example which can be seen below is a population density map.
Up next on the geospatial data visualization train is the Proportional Symbol map. These maps use symbols, such as circles or squares, to represent different values or value ranges, and the size of the symbols is proportional to the value of the variable.
Use case: analysis
For example, let’s say you’re a scientist, and you want to see the distribution of a certain species of birds across a region.
You could use a dataset that shows this distribution to create a proportional symbol map that shows the number of sightings of the species by location. The locations with more sightings would have bigger symbols than the locations with fewer sightings.
Proportional symbol maps also have their limitations. They can be misleading if the symbols overlap and they don’t give you any information about the geographical distribution of the variable.
Example of a Proportional Symbol Map
Again it’s a political example where the breakdown of votes in each state are shown by using a pie chart as a symbol on this map of the US.
Let’s have a little look at the next visualization type in this post: the Dot Density Map. These maps are used to represent a variable within a certain area. The more dots within an area indicate that the variable is more abundant.
Use case: health
If you work in public health, then you might need to understand the distribution of a disease across a geographical region. You could use Tamoco’s data to create a dot density map that shows the number of cases of the disease by location. The locations with more cases would have more dots than the locations with fewer cases. In this example, The dots can be colour-coded to represent different types of cases, for example, severe or mild cases.
The limitations of this kind of map are usually that they can be misleading if you don’t have enough detail in the map. There is also no magnitude of the variable in a lot of cases.
These maps are game changers. They take a little bit of everything and make it into a scrumptious feast for the eyes. It blends the beauty of contour lines with the detail of a choropleth map to give you an explosion of information. The lines represent equal values, and as they get closer, the values get higher. Think of it as a topographical map but more impressive.
Use case: meteorologist
Well, let us imagine you’re a meteorologist, and you want to study the precipitation patterns in your city. With an isarithmic map, you can show the rainfall distribution across the city in an easy-to-understand manner. The closer the lines, the higher the rainfall. It’s a visual representation of the data that brings it to life.
Not only do isarithmic maps make data more digestible, but they also add a touch of artistic flair to your presentations. No longer do you have to stare at boring bar graphs or pie charts. With an isarithmic map, you can show the world’s location or geospatial data in all its splendour.
Let’s take a look at a real-world example of flow maps in action. Say you’re the CEO of a large logistics company and you want to visualize the shipping patterns of your fleet of trucks. With a flow map, you can plot the origin and destination of each shipment, creating a web of lines that show the routes taken by your trucks. The thicker the line, the more shipments moved along that route. This allows you to easily see the busiest routes, where bottlenecks might be, and where your fleet is most efficiently moving goods.
Use case: logistics
Let’s take a look at a real-world example of flow maps in action. Say you’re the CEO of a large logistics company and you want to visualize the shipping patterns of your fleet of trucks. With a flow map, you can plot the origin and destination of each shipment, creating a web of lines that show the routes taken by your trucks. The thicker the line, the more shipments moved along that route. This allows you to easily see the busiest routes, where bottlenecks might be, and where your fleet is most efficiently moving goods.
Example of a flow map:
Method 7: Density-Equalizing Maps
Have you ever seen a map that looks like a distorted mess, leaving you feeling discombobulated? That’s where Density-Equalizing Maps come in to save the day! These maps make sure that regions with higher density are represented as larger in area, as opposed to just appearing larger because they’re closer to the center.
Use case: city planning
One classic use case of Density-Equalizing Maps is in the field of population demographics. By accurately visualizing areas with higher population density, policy makers and urban planners can make informed decisions about urban development, resource allocation, and emergency preparedness.
Dot maps are quite beautiful when you think about it. A great representation of multiple data points – that use dots to represent individual parts.
The density of dots in a single location represents the concentration of data points in that area. Each dot represents a single instance of data, so it’s a very, very effective way to visualize the distribution of data.
These maps are even more useful when you have huge amounts of data to understand and want to avoid excess clutter on your map. They are great for visualizing data over a large area, such as a city or country, as they allow you to see patterns and relationships that may not be immediately obvious with other mapping methods. They are also a fantastic way to visualize changes over time, as you can create a series of maps that show the evolution of the distribution of your data.
Use case: store planning (retail)
Let’s say you want to understand every Starbucks in your city. A dot map would be a great way of plotting this on a map. A single dot equals a single Starbucks. The more dots you see in an area, the higher the distribution of Starbucks in the area.
Cartograms are a phenomenal way to visually represent geographical data. Instead of using traditional maps, cartograms distort the size of geographic regions to reflect the magnitude of the data being displayed. Think of it as a funhouse mirror for geospatial/location data, where the size of each region is adjusted to reflect its importance in the data set.
Cartograms provide a unique and fun way to represent geographical data, while still being a powerful tool for visualizing and understanding complex data sets. Whether you’re a data analyst, geographer, or just someone who loves maps, cartograms are sure to add a new dimension to your understanding of the world around you.
Use case: government
An example of a use case for cartograms can be seen in the representation of population data. A population cartogram would adjust the size of each region to reflect the size of its population, with larger regions representing areas with higher populations. This type of representation can quickly bring attention to the areas of the world with the largest populations and help to identify the potential locations for targeted campaigns or resource allocation.
Now we arrive at the world of Hexbin Maps! Picture a world where data isn’t simply scattered like confetti on a map, but is instead grouped into beautiful, hexagonal shapes. That is the wonder of hexbin mapping.
Hexbin maps, as their name suggests, involve aggregating data into hexagonal bins. This is particularly useful when you have a large volume of data points to represent in a small space, and want to avoid clutter. The size of the hexagons represents the density of data points in a given area.
In a nutshell, hexbin maps are a way to take data overload and turn it into a chic and digestible form. They’re perfect for situations where you have large datasets and want to make quick and easy comparisons between areas
Use case: Tamoco
So, let’s take Tamoco for instance. We collect location data from millions of devices every day. Now, imagine if we had to display the data points for each device on a map. It would be a bit of a mess mess! But, with hexbin maps, we can aggregate the data into hexagons, effectively summarizing the data in a visually appealing and meaningful way.
Oh, now we’re getting into some serious geospatial magic. 3D maps take mapping to a whole new dimension (literally!) and can bring a level of realism to your data visualization that’s simply unmatched.
Think about it, with traditional 2D maps, you’re stuck with a flat representation of the world. But with 3D maps, you can now see buildings, terrain, and other features in their actual, three-dimensional form. This allows you to better understand the relationships between various elements and how they interact in the real world.
Use case: real estate
Let’s say you’re a real estate developer and you want to showcase your latest project to potential buyers. You could create a 3D map that allows people to explore the virtual city, walk down the streets, and see the buildings from all angles. This not only gives potential buyers a better sense of the project, but it also provides an immersive, interactive experience that’s simply not possible with 2D maps.
These maps allow you to explore and interact with data in a way that’s both intuitive and engaging. With interactive maps, you can drill down into the details, play with filters, and uncover hidden patterns and insights. It’s like having your very own personal geospatial detective ready and waiting to solve any mapping mystery.
This is exactly what we provide to many of our clients here at Tamoco. We take complex geospatial data and provide our customers with a detailed interactive map where they can filter and change the view depending on their current needs.
Use case: real estate
For example, imagine you’re a real estate agent with a portfolio of properties. You can use an interactive map to showcase your listings, highlight the best neighborhoods, and provide a wealth of information to potential buyers. With an interactive map, you can easily filter properties by price, location, square footage, and more. This helps you to tailor your pitch and demonstrate why your properties are the best investment. Your clients will love the ability to explore the data for themselves, and you’ll love how it streamlines the sales process.
This method uses graduated symbols to represent the dataset – it assigns different sizes of symbols to different values in the data. This size can be related to a metric of your choice in the datset itself.
These maps are a great way to visualize data that has a large range of values, such as population or income. By using different symbol sizes, you can effectively convey the information without overwhelming the viewer with too much detail.
Use case: government
An example of a use case for graduated symbol maps is to visualize population density in cities. By using graduated symbols, you can see which areas have the highest population density and which areas have the lowest population density. For example, in a city with a high population density, the symbols would be large, while in a city with a low population density, the symbols would be small.
It’s time to get a little bit fancy with our maps. Have you ever stumbled upon a choropleth map and thought to yourself, “Well this is nice, but it doesn’t quite capture the real deal”? Enter dasymetric mapping, the map lover’s answer to the choropleth’s limitations.
Dasymetric mapping, also known as “value-by-alpha mapping”, takes the idea of choropleth mapping and adds a little extra oomph by incorporating detailed boundary information to create more accurate and nuanced maps. This method allows you to control the boundaries of your map areas and assign data to specific areas within those boundaries.
At Tamoco, we’ve used dasymetric mapping to help companies better understand the distribution of their customer base. By mapping out population density and overlaying customer data, we’ve been able to identify areas with a high concentration of customers and make more informed decisions about where to open new locations.
Use case: population density
A prime example of where dasymetric mapping can come in handy is when mapping population density. In a typical choropleth map, population density may be portrayed on a large scale, with a single color representing the entire area of a city or even a whole country. But with dasymetric mapping, you can get down to the nitty-gritty by mapping population density at the block or even the building level!
The concept behind these maps is simple – these maps depict changes in elevation with contour lines, much like those you’d see on a topographic map. But why settle for 2D when you can have the whole shabang? With Contour Maps, you can visualize the changes in elevation as a 3D representation of the terrain.
Use case: agriculture
One stellar example of where Contour Maps can be a real game changer is in the world of agriculture. Picture this: you’re a farmer, and you want to maximize the yield of your crops. But, you don’t want to leave anything to chance, you want to know exactly how the elevation of your land affects the growth of your crops. Enter Contour Maps. These bad boys can help you determine the slope of your land, which in turn can help you determine the best irrigation and drainage strategies for your crops. You can even take it a step further and integrate satellite imagery with your Contour Map to get an even more accurate representation of your land.
In a nutshell, bubble maps are maps that use bubbles (or circles) to represent data points. The size of the bubble is proportional to the magnitude of the data being represented, while the color and position of the bubble provide additional metadata or information.
Use case:
Bubble maps are an excellent way to showcase data that has both a geographical and a numerical component. For instance, let’s say you’re trying to visualize the distribution of billionaires across the world. You can use bubble maps to show not only where the billionaires are located, but also how many there are in each location. The bigger the bubble, the more billionaires in that area.
Well, that was fun, wasn’t it? A lot of maps for you to dig into, each with its own quirky strengths and charming quirks. But with so many options, how do you choose the right one for your geolocation data?
So let’s start by asking what you’re trying to accomplish. Are you simply looking to display raw location data, or do you want to do something related to footfall to visits? Do you want to highlight patterns and correlations, or are you more interested in conveying information through symbols and shapes?
Once you’ve got a handle on your end goal, consider the data you’re working with. Is it dense or spread out? Does it have many dimensions, or just a few? Do you need to represent change over time or just a snapshot in time?
And finally, think about your audience. Will they be looking at your map on a screen or holding a printout in their hands? Are they data experts, or will they need a little extra guidance to understand your message?
No matter what method you choose, the key is to ensure your map is visually appealing and easy to understand. After all, the most beautiful map in the world is useless if no one can figure out what it’s trying to say.
At Tamoco, we understand the importance of maps and the role they play in visualizing and communicating data. That’s why we offer a wide range of mapping options for you to choose from, each with its own unique style and capabilities.
So why not give Tamoco a try and see what amazing maps you can create with our data today?
Why Using A Customer Data Platform Will Take Your Customer Experience to the Next Level
No faltan las herramientas de marketing que capturan y analizan los datos de los clientes. ¿El problema? Cuando las empresas analizan los datos de los clientes, cada conjunto de datos suele tratarse como algo independiente. Sin embargo, el hecho de tener que analizar un conjunto de datos tras otro puede ser costoso e ineficaz.
Entonces, ¿cómo combinan los profesionales del marketing diferentes conjuntos de datos en una única visión del cliente?
Los CDP son plataformas de datos que capturan datos de varias fuentes y los muestran en una única base de datos de clientes unificada. En otras palabras, consolidan e integran los datos de los clientes en una plataforma central. De este modo, las empresas pueden obtener información sobre un cliente o prospecto específico durante varios puntos del del viaje del cliente.
Como todas las herramientas de marketing, las empresas utilizan los CDP para conocer las preferencias y los comportamientos únicos de sus clientes.
Pero lo que diferencia a los CDP de otras herramientas es su capacidad para ayudar a las empresas a crear experiencias centradas en el cliente.
Los CDP proporcionan a las empresas los datos que necesitan para crear mensajes relevantes, todo en un solo lugar y en tiempo real. Esto les ayuda a crear mensajes adaptados a las preferencias de sus clientes. Cuando los clientes sienten que una empresa los conoce, es más probable que se queden.
Veamos con más detalle cómo puede utilizar los CDP para llevar su experiencia de cliente al siguiente nivel.
Construir un proceso de ventas
El uso de una plataforma de datos de clientes puede ser muy valioso para construir un proceso de ventas que atraiga a sus clientes para que digan "sí" sin recurrir a tácticas engañosas.
A continuación, hemos enumerado una serie de formas en que las empresas pueden utilizar los CDP.
1. Trazar el recorrido del comprador
Los recorridos de los compradores no son simples líneas rectas que conducen a una venta. Hacen zig, zag, giran y vuelven a hacer zig.
Hoy en día, el recorrido de un comprador puede comenzar en un canal y alternar entre varios pasos. Conocer los flujos y reflujos de ese recorrido da a su organización la oportunidad de asegurarse de que ningún cliente se escapa.
Por eso es esencial trazar el recorrido del comprador de su empresa.
Cada paso e interacción por la que pasa un cliente durante el viaje del comprador produce datos del cliente.
Las empresas que estudian estas interacciones y buscan patrones pueden predecir futuros hábitos de compra. La comprensión de este comportamiento le muestra con qué se alinean los clientes y qué los aleja.
To sum up: Understanding what actions customers complete before or after purchasing helps you nurture leads and create more enjoyable customer experiences.
2. Crear embudos de ventas centrados en el cliente
También podrá elaborar embudos centrados en el cliente.
Los embudos centrados en el cliente utilizan los datos que mapeó en su viaje del comprador para llevar a los clientes a través de un experiencia de venta personalizada.
Cada etapa del embudo está personalizada para sus clientes. Algunas personas necesitarán más apoyo antes de realizar una compra, mientras que otras no necesitarán mucha persuasión.
Por ejemplo, algunos clientes necesitarán toda una serie de ofertas mientras que otros comprarán después de sólo dos.
Los embudos también eliminan parte de la presión de su equipo de ventas y crean ingresos comerciales pasivos.
3. Analizar los perfiles detallados de los clientes
La parte más valiosa de un CDP son los perfiles personalizados de los clientes. Estos perfiles en profundidad, con una sola vista del cliente, son los que diferencian a los CDP de otros sistemas.
Los perfiles detallan a cada persona basándose en datos extraídos de una serie de canales. Esto significa que dondequiera que esté su cliente, está usted. Ya sea en persona o en línea, tienes una recopilación de sus comportamientos y preferencias.
Esto le ayuda a crear experiencias únicas que sabe que el cliente amará.
Al final, los clientes quieren ser vistos como individuos, no como clientes potenciales. La situación puede volverse turbia cuando se analizan los datos. Tarde o temprano, los clientes potenciales parecen objetivos de ventas en una hoja de cálculo. Pero los CDP tienen la capacidad de crear perfiles completos que parecen humanos.
Cada punto de datos sirve para algo, se limpia y se desduplica. A continuación, los conjuntos de datos se agrupan por temas. Por último, los datos generan un perfil de cliente unificado.
En el perfil de un cliente de CDP, verá detalles como:
Los clientes no se comprometen con las campañas que no son personalmente relevantes. Los datos que recopila de un CDP le ayudan a crear mensajes relevantes con los que sus clientes conectarán. Mensajes relevantes a través de campañas de objetivos aumenta la experiencia y la fidelidad del cliente.
Por ejemplo, los Millennials prefieren mensajes diferentes a los Baby Boomers. Los Baby Boomers prefieren mensajes diferentes a los de la Generación Z.
2. Optimización del contenido
Entender a sus clientes también le ayuda a optimizar el contenido a acertar con la intención de búsqueda de un cliente. Esto le ayuda a producir el contenido adecuado en el momento adecuado.
Imagínate esto:
Tienes una marca sencilla de cuidado de la piel y quieres aumentar tu base de productos. Antes de empezar a ser creativo en un laboratorio, analizas los datos de los clientes en tu CDP.
Tras observar una serie de patrones, se da cuenta de que sus clientes están buscando:
Sets de protección solar
Bombas de baño
Rodillos de jade
Aceite para barba
Esto no sólo le muestra qué productos crear, sino que también le muestra qué frases objetivo para optimizar su contenido.
Utiliza esas frases objetivo para planificar los contenidosinvestigar palabras clave secundarias y preparar planes de SEO
Al final de tu preparación, habrás planificado tres meses de trabajo:
A lo largo del camino, sigue vigilando los datos de tus clientes. Si ves un cambio de patrón, simplemente ajusta tu contenido según sea necesario.
Este compromiso de adaptar los contenidos a las preferencias de los clientes mejora su experiencia con su empresa.
Segmentación de clientes
Aunque cada cliente tiene sus propias preferencias y comportamientos, es común que muchos presenten patrones comunes.
Los CDP le ofrecen herramientas para definir su audiencia por segmentos basados en estos atributos y comportamientos compartidos. Los segmentos se basan en reglas, o se construyen utilizando aprendizaje automático e inteligencia artificial. Con estas herramientas, puede enriquecer los perfiles de los clientes con datos que no podría reunir por sí mismo.
Con las funciones de segmentación, puedes:
Predecir la pérdida de clientes
Ofrecer recomendaciones pertinentes basadas en el historial de compras
Identificar a los defensores del cliente y a los compradores frecuentes
Identificar patrones similares
Identificar las oportunidades de ventas adicionales y cruzadas
Segmente a sus clientes utilizando atributos comunes
Adaptar los mensajes a esos segmentos
Las empresas pueden utilizar las herramientas de segmentación de CDP para optimizar todo el recorrido del cliente, desde el descubrimiento hasta la promoción.
Para analizar y segmentar los datos del perfil, busque un CDP que tenga:
Código prediseñado
Visualizaciones que se sienten intuitivas
Características de la caja
Atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana
Un ejemplo de segmentación de la audiencia
Imaginemos que su empresa vende cursos digitales sobre desarrollo personal y profesional. Acabas de crear un CDP y estás deseando probar las funciones de segmentación de la audiencia.
Después de identificar los patrones y comportamientos de los clientes, se observa que hay tres tipos principales de patrones de clientes:
Compradores frecuentes que adquieren principalmente cursos de desarrollo profesional
Compradores poco frecuentes que compran principalmente cursos de desarrollo personal
Compradoresmoderados que compran una mezcla de ambos
Esta información le ayuda a segmentar a sus clientes en los siguientes avatares de clientes:
Clientes dedesarrollo profesional
Clientes dedesarrollo personal
Clientes decarrera y desarrollo personal
Más tarde, se mejora la estrategia de marketing para atender a estos tres avatares de los clientes. Tienes tres tipos diferentes de campañas en redes sociales, boletines de correo electrónico, páginas de destino, sitios web y anuncios de pago.
También puedes reutilizar el contenido con el tiempo lanzando un podcast o produciendo vídeos, por ejemplo. Después de esto: Esto te ayuda a producir el contenido adecuado en el momento adecuado.
Para sus clientes de desarrollo profesional, usted:
Centra tu contenido en la promoción profesional, las habilidades laborales y los consejos para establecer contactos.
Para sus clientes de desarrollo personal, usted:
Centra tu contenido en el crecimiento personal, las habilidades de afrontamiento y el fomento de la confianza en uno mismo.
Para sus clientes de carrera y desarrollo personal, usted:
Centra tu contenido en cómo el crecimiento personal contribuye al crecimiento profesional.
At this point, your planned content strategy is laser-focused and serves your three most common types of customers.
Con el tiempo, se vigila el comportamiento y se hacen los ajustes necesarios. También se mantiene atento a los nuevos avatares de los clientes y a sus hábitos de compra.
¿No es un CDP sólo un CRM?
Tanto los CDP como los CRM trabajan con los datos de los clientes, pero ambos son bastante diferentes.
Quizá se haya preguntado: "¿Por qué necesito un CDP? ¿No es lo mismo una herramienta de gestión de las relaciones con los clientes (CRM)?"
Pero hay más diferencias entre las dos herramientas.
Estas son algunas de las principales diferencias entre un CDP y un CRM.
1. Capacidad de datos
Los CRMs fueron concebidos para hacer un seguimiento de las interacciones con los clientes y prospectos para automatizar el proceso de los equipos de ventas. Son ideales para los equipos de ventas y marketing que necesitan obtener información de los clientes rápidamente.
Los CDP son excelentes para manejar grandes cantidades de datos procedentes de diversos canales.
2. Datos conocidos
Los CRM sólo contienen datos conocidos: no podrán sacar nada de los clientes potenciales que no haya conocido antes.
Los CDP trabajan tanto con datos conocidos como desconocidos, lo que los hace más valiosos que la mayoría de las herramientas de marketing.
3. Información sobre el almacenamiento
Los datos del CRM almacenan información sencilla en unos pocos campos, casi como una tarjeta de memoria. Incluye información básica del cliente, como el nombre y la información de contacto.
Los CDP disponen de información detallada sobre los patrones de compra, la actividad online y offline y los comportamientos de los clientes.
4. Formato de los datos
Los CRMs no pueden manejar los datos de manera libre. El sistema sólo puede reconocer los datos si están formateados de una manera específica (es decir, un archivo CSV).
Los CDP toman información de varias fuentes y actúan como eje central de los datos de los clientes. Pueden manejar tanto información simple como robusta, al tiempo que dan sentido a los datos complejos. Esto incluye datos y comportamientos online y offline.
5. Seguimiento y participación
Los CRM son útiles para supervisar e interactuar con los clientes y prospectos en todas las fases del recorrido del comprador. Funcionan bien en la gestión de la información de contacto y también tienen flujos de trabajo e informes automatizados. Los empresarios individuales y los equipos pequeños suelen utilizar los CRM.
Los CDP son útiles para hacer un seguimiento de todos los aspectos del comportamiento de los clientes dentro y fuera de Internet. Extraen información de varias fuentes sobre los clientes que conoce y los que no conoce por igual. Le ayudan a segmentar las audiencias y a refinar sus mensajes. Las startups, las medianas y las grandes empresas utilizan los CDP.
¿Qué herramienta es mejor para la experiencia del cliente, un CRM o un CDP?
Si bien los CRM son útiles para relacionarse con los clientes en varias partes del recorrido del cliente, siguen siendo limitados en cuanto a la información.
Cuanta más información detallada tenga una empresa sobre sus clientes, más conocimientos tendrá sobre lo que esos clientes desean.
En primer lugar, hay que saber cuáles son sus puntos de dolor. Luego, hay que elaborar mensajes que se ajusten a las necesidades del cliente. Pero un CRM no puede ayudarte con eso. Puede ayudarte a buscar manualmente a los clientes y a relacionarte con ellos directamente, pero no utiliza el aprendizaje automático ni la inteligencia artificial para analizar los comportamientos de los clientes.
¿Listo para transformar su experiencia de cliente al siguiente nivel?
La experiencia del cliente afecta a todos los aspectos del éxito, lo que hace que los CDP tengan un valor incalculable para una empresa.
Con un CDP, entenderá cómo piensa su cliente, qué busca y qué le gusta. No necesitará tres herramientas, ni múltiples herramientas de extracción de conjuntos de datos. En su lugar, su CDP extraerá información de varios canales por usted.
Esto no sólo le ahorra tiempo, sino que también le ayuda a entender cómo llegar a sus clientes de una manera profunda.
Desde saber cómo elaborar los mensajes hasta construir relaciones a largo plazo, un CDP es la herramienta de confianza de toda empresa para mejorar la experiencia del cliente.
Jeremy es cofundador y CEO de uSERP, una agencia de relaciones públicas digitales y SEO que trabaja con marcas como Monday, ActiveCampaign, Hotjar y otras. También compra y construye empresas SaaS como Wordable.io y escribe para publicaciones como Entrepreneur y Search Engine Journal.
Aunque su empresa matriz, Alphabet, diga que su misión es "hacer que el mundo que te rodea sea universalmente accesible y útil", Google es en gran medida el brazo de la información de ese objetivo.
Google necesita información para lograr su objetivo, por lo que recoge toda la que puede de donde puede, ya sea a través de actividades implícitamente permitidas como el raspado de sitios web, sitios de reseñas y sitios de redes sociales para obtener información que pueda transmitir a sus usuarios, o a través de actividades más explícitamente permitidas como la solicitud y el uso de la ubicación GPS de su dispositivo.
Es de esto último de lo que me gustaría hablar hoy: en concreto, de cómo esta geolocalización afecta e informa de lo que ves cuando realizas una búsqueda en Google. Como descubriremos, muy pocas cosas de la experiencia de búsqueda no se ven afectadas por geolocalizacióny, en el caso del SEO local, es una parte integral del algoritmo de búsqueda. Otros métodos para mejorar su SEO incluyen las pruebas de división de SEO, el contenido de calidad, la investigación adecuada de palabras clave, la construcción de enlaces de calidad, la obtención de una certificación de SEO en línea, etc.
¿Por qué necesita Google utilizar geolocalización?
Para entender por qué Google utiliza geolocalización y cómo funciona el scraper de Google, primero tenemos que mirar la historia de la búsqueda local. A veces es difícil de creer, pero hubo un tiempo en que la búsqueda local funcionaba de la misma manera que la búsqueda orgánica. Es decir, había que escribir el término de búsqueda y la ubicación para ver los negocios cercanos, por ejemplo, "pizzas brooklyn new york".
Después, con la introducción de geolocalización recogida a través del GPS, fue más fácil encontrar negocios locales buscando "pizzas cerca de mí". Si avanzamos un poco más, Google está ahora tan en sintonía con la intención de la búsqueda que puede decir simplemente a partir de un término de búsqueda si el buscador está buscando algo local. De hecho, se calcula que el 46% de las búsquedas en Google tienen una "intención local"..
El Local Pack y Google My Business
Hoy en día, basta con escribir "pizza" con geolocalización activado para que se muestren las pizzerías cercanas. Estos se presentan en lo que se denomina "paquete local", una selección de tres negocios que Google considera que se ajustan a la intención de búsqueda, son lo suficientemente locales y tienen una posición lo suficientemente buena como para clasificarse.
Hay muchos factores individuales de clasificación local que desempeñan un papel en la clasificación de una empresa aquí, y que cambian ligeramente cada año, pero no debería sorprender que el factor número 1 se reduzca al uso de un producto de Google. Se llama Google My Businessy es la herramienta más importante en el arsenal de cualquier SEO local.
La información visible en todos los listados que se ven en el paquete local procede del perfil de Google My Business de estas empresas, que se compone de una mezcla de información objetiva enviada por la empresa (por ejemplo, horarios de apertura, categoría, descripción), información subjetiva enviada por los consumidores (por ejemplo, reseñas de Google, preguntas y respuestas de Google) e información extraída del sitio webde la empresa por Google (por ejemplo, servicios, menú, aunque estos pueden sobrescribirse manualmente). También se puede enviar la URL a la consola de Google manualmente para que se indexe el sitio web.
Este es un ejemplo de un perfil de Google My Business tal y como aparece en el Panel de Conocimiento en una búsqueda de marca para este negocio:
Verá que uno de los campos es "Dirección". Esta es una de las informaciones que usted envía cuando establece la dirección de su empresa. Google no la recoge automáticamente basándose en la información de los listados de directorios o de la Oficina de Correos. Sin embargo, vale la pena señalar que la coherencia en todos ellos es clave para generar confianza con Google y los consumidores.
Google utiliza la dirección de su empresa geolocalización no sólo para ubicarla en Google Maps y otorgarle el privilegio de figurar en Google My Business, sino también para asegurarse de que goza de una posición relevante en los resultados de búsqueda local para las búsquedas locales dentro de una proximidad razonable de su empresa.
La proximidad depende en gran medida de algunos factores, pero la saturación de su tipo de negocio y la densidad de población en su área local tienen naturalmente un impacto.
Por ejemplo, en el ejemplo anterior, una búsqueda de un término popular como "pizza" dio como resultado una zona increíblemente reducida en el mapa. Eso es lo que Google tuvo que hacer para encontrar tres negocios relevantes. Sin embargo, si se introduce un tipo de negocio de nicho como "taxidermista", Google tiene que ir tan lejos como todo el sureste de Inglaterra para presentar los resultados.
Esta es una visión general muy básica de cómo se utiliza geolocalización para personalizar los resultados de búsqueda para los tipos de negocio, pero ¿qué sucede cuando la búsqueda no es claramente para un negocio, pero todavía podría tener intención local?
Búsqueda orgánica localizada
Los resultados de búsqueda "orgánicos localizados" son aquellos en los que, como su nombre indica, los resultados de la búsqueda orgánica se han sometido a un filtro local basado en la ubicación de la búsqueda.
Por ejemplo, si busco "las mejores pizzas", se podría deducir de la naturaleza inespecífica de la búsqueda que simplemente estoy buscando una lista de los tipos de pizza más populares, o quizás las mejores pizzerías del mundo. Sin embargo, no es el caso de Google.
Basándose en su colección de millones de términos de búsqueda, resultados y datos sobre los enlaces en los que se ha hecho clic después de las búsquedas, Google piensa que lo que realmente quiere decir es "la mejor pizza cerca de mí".
Cabe destacar que lo anterior aparece debajo de un paquete local similar al compartido anteriormente. Esto indica que Google está seguro de que lo que quiero ver es una lista de las mejores pizzas cerca de mí, según mi ubicación de búsqueda.
Anuncios de Google
Otra área clave en la que Google utiliza geolocalización para informar sobre lo que presenta en los resultados de búsqueda es Google Ads.
Al configurar una campaña de Google Ads, puede determinar si desea que sus anuncios sean vistos por un público que busque desde una ubicación específica. Esto podría ser útil en el ejemplo anterior, si quisiéramos aparecer en la búsqueda de personas en Brighton que buscan pizzas.
Obviamente, dado que los anuncios de Google son un servicio de pago (y una de las principales fuentes de ingresos de Google), los anunciantes disponen de numerosas opciones, en constante evolución, para utilizar la ubicación de las búsquedas con el fin de aumentar la orientación de sus anuncios. Search Engine Land tiene un gran resumen de lo que ha cambiado con Google Ads y la localización recientemente.
¿Cómo recoge Google geolocalización?
El intercambio y el uso de geolocalización han estado durante mucho tiempo entrelazados en los argumentos y la controversia en torno a la privacidad en la web. Ha habido innumerables demandas, contrademandas y leyes que pueden afectar a la información privada que se puede solicitar y utilizar (sobre todo el GDPR en 2018 y, más recientemente, la Ley de Privacidad del Consumidor de California), pero hasta donde yo sé el uso de geolocalización por sí solo no ha sido el centro de ninguna.
Como no es un dato personal identificable por sí solo, tu geolocalización tiende a ser accesible, pero, críticamente, sólo cuando aceptas compartirlo. Esto puede hacerse a nivel de dispositivo (por ejemplo, en los ajustes del iPhone) o a nivel de aplicación (en tu cuenta de Google), pero hay un caso, como veremos a continuación, en el que no puedes evitar que Google sepa un poco dónde estás.
Veamos algunas de las formas en que Google determina la ubicación de la búsqueda.
Localización del dispositivo y GPS
Siempre que hayas configurado el acceso a esta información en tu dispositivo, Google puede ver dónde está (y si es un dispositivo móvil, dónde estás exactamente, al menos si tus hábitos de uso del móvil son como los míos). En el caso de las búsquedas locales, esto es especialmente relevante para los teléfonos inteligentes, ya que es mucho más probable que realicemos búsquedas locales cuando estamos fuera de casa, buscando una cafetería en una ciudad que estamos visitando o consultando una dirección para saber cómo llegar.
La mayoría de los teléfonos inteligentes están equipados con un chip GPS que se comunica con los satélites para permitirle a usted (y a otros) determinar su ubicación con un grado de precisión notable. Si la ubicación de tu dispositivo se utilizó para ayudar a obtener los resultados de tu búsqueda en Google, la información de ubicación en la parte inferior de la página de resultados de búsqueda dirá "Desde tu dispositivo".
Historia de la ubicación
Log in to your Google Account, head to ‘Location History’ in ‘Activity Controls’, and you can see a timeline of exactly where you’ve been telling Google you are and when you were doing so. It even goes as far as telling you how Google uses this information. On top of being a fun feature, you can actually utilize your Google Timeline to transform it into an IRS-Proof mileage log to save you $1000’s for your business. Check out how MileageWise can help you maximize your business tax deductions.
De hecho, tengo que aplaudir la manera descarada de Google de convertir lo que podría ser considerado por algunos como un seguimiento espeluznante en una función divertida. (Por si sirve de algo, compartiría con gusto un ejemplo de mi propia línea de tiempo de localización si no estuviera escribiendo esto en una pandemia y mirando una variedad bastante inexistente de puntos de geolocalización ).
Si eres un gran usuario de Google Maps, es posible que hayas configurado las direcciones de tu casa y tu trabajo en tu cuenta de Google. Esto hace que sea mucho más rápido determinar direcciones y tiempos de ruta en Google Maps.
Sin embargo, lo que quizá no sepas es que, incluso sin conocer tu ubicación exacta a través del GPS, Google puede utilizar esta información para hacer suposiciones sobre el lugar desde el que es probable que realices tus búsquedas. Por ejemplo, si Google sabe, a través de geolocalización, que trabajas de 9 a 5 en una oficina en la ciudad y que generalmente pasas las tardes en casa, puede adaptar los resultados de la búsqueda a esos lugares y horarios, permitiéndote buscar un lugar para comer cerca de ti a la hora del almuerzo sin necesidad de decirle explícitamente a Google dónde estás.
Si se utilizó la ubicación de los lugares etiquetados para ayudar a obtener los resultados de la búsqueda, la información de ubicación en la parte inferior de la página de resultados de la búsqueda dirá "Desde tus lugares (Casa) o (Trabajo)".
"No puedes evitar que las aplicaciones o sitios web que visitas, incluido Google, obtengan la dirección IP de tu dispositivo porque Internet no funciona sin ella. Esto significa que todas las aplicaciones y sitios web que visitas pueden inferir normalmente alguna información sobre tu ubicación". - Google.
Podrías pensar que una dirección IP sólo se aplica cuando se utiliza una conexión wi-fi y no sólo en 3G, 4G o 5G, pero la verdad desordenada es que la IP también está relacionada con estos servicios.
La geolocalización que sistemas como Google pueden obtener de tu IP es mucho, mucho menos precisa que el GPS, ya que cubre una amplia zona en lugar de tu ubicación exacta en el mundo. Aun así, es interesante observar que el mero hecho de utilizar Internet conlleva la firma de un contrato de cesión de parte de tu geolocalización.
Si su dirección IP se utilizó para estimar su área general actual para su búsqueda en Google, la información de ubicación en la parte inferior de la página de resultados de búsqueda dirá "Desde su dirección de Internet".
Negocios geolocalización
Completamente diferente al seguimiento dinámico de la ubicación es el acto de almacenar la dirección de un negocio en Google My Business. Como se ha mencionado anteriormente, esto es fundamental para permitir que los buscadores de Google sepan cómo visitar la ubicación de su negocio. Sin embargo, cabe destacar que incluso empresas de servicios sin ubicación física pueden obtener listados de Google My Business y aparecer en los resultados de búsqueda local según el área de servicio enviada.
Google recopila la información de las empresas a través de un proceso de envío y verificación, pero cuando se trata de puntos de referencia locales, gran parte de ellos son creados por los usuarios o son de dominio público. Por ejemplo, nadie ha tenido que decirle a Google dónde está el Palacio de Buckingham.
Google geolocalización tipos
Hay algunos códigos y URLs diferentes que herramientas de seguimiento de búsqueda local utilizan para definir la ubicación de la búsqueda y el contenido de la reseña. Estos son definidos en su mayoría por Google y son de particular importancia para la ubicación de un negocio.
Ludocida
El Ludocid, a veces denominado "CID", es un ID único que Google asigna a una ubicación comercial específica para identificarla dentro de sus sistemas. El Ludocid se puede utilizar dentro de las URL de búsqueda de Google para devolver el Panel de Conocimiento para ese negocio específico. También se puede utilizar dentro de Google Maps para ver un negocio específico.
Identificación del lugar
El identificador de lugar es otro identificador único que Google utiliza para identificar un negocio específico dentro de sus sistemas. Hay dos usos comunes del ID de lugar. El primero es en la API de Google Places; al pasar este ID a Google se puede obtener una amplia información sobre un negocio, incluyendo su nombre, dirección, URL del sitio web, horario de apertura, etc. Por ejemplo, si tu sitio web utiliza WordPress como CMS, puedes añadir tu cuenta de Google a WordPress. Esto también es válido si utilizas un constructor de sitios web de WordPress, como Elementor. Además, asegúrese de utilizar el alojamiento de WordPress mejor gestionado para que su sitio web sea encontrado más fácilmente.
El segundo uso es en la construcción de una URL de búsqueda de Google para activar una página que muestre todas las reseñas de un negocio, o la página donde los usuarios pueden escribir una nueva reseña para un negocio. Cuando Google ve estos ID en una URL, los convierte automáticamente en una URL diferente que combina el Ludocid con el FID.
FID
El FID es un ID único relacionado con las reseñas que Google tiene sobre un negocio específico. El FID tiene menos usos prácticos que el Ludocid y el ID de lugar, ya que se utiliza principalmente en combinación con el ID de lugar para generar una URL de "escribir opiniones" o "leer opiniones".
Si conoces el ID del lugar, Google lo convierte en el FID por ti, por lo que es poco probable que uses el FID directamente. Es más fácil crear URLs para leer o escribir reseñas utilizando el ID del lugar, pero pensamos en añadirlo aquí por si es de utilidad.
Conclusión:
Como has visto anteriormente, geolocalización es parte integral de la experiencia de búsqueda en evolución. Puede que ahora no salgamos tanto como nos gustaría, pero cuando se levanten los cierres y volvamos a recorrer las calles, el lugar en el que nos encontremos y lo que busquemos volverán a combinarse para ofrecer una experiencia de búsqueda personalizada racionalizada y casi invisible en la que apenas pensamos.
Google ya ha utilizado geolocalización de forma creativa para mostrar lo poco que se mueve el mundo debido a Covid-19 en su Informe sobre la movilidad. Queda por ver qué hará Google con una explosión de movimiento, después de la pandemia.
Biografía del autor
Jamie Pitman lleva más de una década trabajando en el ámbito del marketing digital y actualmente es jefe de contenidos en el proveedor de herramientas de SEO local BrightLocal. Está especializado en marketing local y en los numerosos factores que afectan al rendimiento de las búsquedas locales, desde Google My Business y las reseñas de los consumidores hasta la creación de marcas, el marketing de contenidos y otros aspectos.
Uber, Google, Wendy's, CDM Smith Inc. y Amazon: no se puede encontrar un conjunto de organizaciones mucho más diverso. Desde un motor de búsqueda hasta una cadena de comida rápida, pasando por una tienda minorista en línea: estas empresas pueden ser diversas en cuanto a sus operaciones, pero todas están vinculadas por ciertas prácticas empresariales.
Es decir, todos estos actores empresariales de primer orden utilizan geoespacial para optimizar sus operaciones y mejorar sus resultados. En este artículo, descubrirá qué son los datos geoespaciales y cómo los utilizan estas 5 empresas principales para obtener una ventaja competitiva.
¿Preparado?
Vayamos directamente al grano.
¿Qué son los datos geoespaciales?
Geoespacial datos también se conocen como basados en el lugar o basados en la ubicación como longitudes, latitudes, direcciones de tensión y códigos postales. El análisis de datos geoespaciales recoge, muestra y manipula datos SIG -Sistema de Información Geográfica- como imágenes, fotografías por satélite y datos históricos. El objetivo es recoger, almacenar, recuperar y mostrar grandes cantidades de información en un contexto espacial.
Por ejemplo, ¿se imagina la vida sin GPS?
En este sentido, es probable que recuerde haber comprado un mapa de papel para planificar sus rutas de un lugar a otro. Este sistema era más lento, trabajoso y vulnerable a los errores humanos. Hoy en día, los datos geoespaciales han cambiado las reglas del juego cuando se trata de proporcionar información basada en la ubicación y el lugar. Ya sea MapQuest, Pokémon Go, Google Maps o el sistema de navegación del coche en el salpicadero, los ciudadanos utilizan los datos geoespaciales más de lo que creen.
¿Cómo utilizan las principales empresas los datos geoespaciales?
Al igual que nosotros confiamos en la información geoespacial todos los días, los líderes de todo el mundo utilizan los datos geoespaciales para guiarlos hacia la toma de decisiones correctas en el momento adecuado. Dicho esto, veamos más de cerca cómo Uber y otras empresas importantes utilizan los datos geoespaciales para optimizar sus decisiones estratégicas para lograr operaciones eficientes y un crecimiento empresarial sostenido.
Uber
En 2019, Uber ingresó $14.1 mil millones de dólares en ingresos, mostrando un crecimiento exponencial desde 2013 (donde los ingresos equivalen a 0,1 mil millones de dólares). Fundada en 2009 por Garrett Camp, la organización ha crecido desde entonces hasta convertirse en un magnate disruptivo que ha arrasado el sector del taxi.
La tecnología geoespacial es fundamental para su éxito.
Con la aplicación Uber, el usuario puede solicitar un taxi. A continuación, se toma la ubicación de este usuario y se empareja con el conductor más cercano. El conductor acepta esta coincidencia y se guía aplicándola a la ubicación del usuario para transportarlo a su destino elegido. Todo este proceso se basa en los datos geoespaciales de la aplicación.
Esta no es la única forma en que Uber utiliza los datos geoespaciales: hay muchas más. Por ejemplo, la aplicación identifica las zonas con mayor necesidad de conductores y aconseja a los conductores activos que estén cerca de esos puntos calientes durante las horas de mayor demanda.
Sin los datos geoespaciales, Uber no sería el disruptor empresarial que es hoy.
Google
Google es el goliat del mundo empresarial. En el tercer trimestre de 2020, los ingresos de Google ascendieron a $46.03 mil millones de dólares, frente a los 38 mil millones del trimestre anterior. Una buena parte de estos ingresos proviene de la aplicación de mapas de Google, que aporta $4.3 mil millones al año.
Google maps tiene 154.4 millones de usuarios únicos mensuales. Y detrás de cada mapa hay un sistema mucho más complejo, la clave de sus consultas pero oculto a su vista.
Este sistema más detallado contiene la lógica de los lugares, todos los giros a la izquierda y a la derecha, las rampas de acceso a las autopistas, los límites de velocidad, las condiciones del tráfico, etc. Y para producir dicho sistema, Google utiliza datos geoespaciales proporcionados por un tercero para ofrecer mapas digitales y otros contenidos dinámicos para la navegación y navegación y servicios de localización de navegación y localización.
Wendy's
Hamburguesas cuadradas, patatas fritas con sal marina y el adictivo Frosty, este gigante de la comida rápida se llevó a casa $1.687 mil millones de dólares en ingresos en 2020.
Wendy's investiga cuidadosamente las ubicaciones, aprovechando el software de cartografía y los datos del censo (información sobre la población). La cadena de comida rápida busca lugares con mucha población y clientes potenciales y se fija en la demografía de los hogares, la renta media y los negocios cercanos.
Pero este análisis no se detiene cuando se ha encontrado el emplazamiento adecuado. Wendy's sigue examinando estos datos geoespaciales después de la construcción en un lugar determinado. Antes de la construcción, los resultados de la construcción anterior pueden compararse para ajustar y mejorar continuamente su modelo de análisis GIS y sus procesos.
CDM Smith Inc.
CDM Smith Inc. es una empresa global de ingeniería y construcción que ofrece soluciones en materia de agua, medio ambiente, transporte, energía y otras instalaciones. En 2015 los ingresos de la organización ascendieron a más de $500 millones de dólares, y una de las razones del éxito ha sido el uso de datos geoespaciales por parte de la organización.
Es decir, para CDM Smith Inc, los datos geoespaciales proporcionan capacidades de diseño e ingeniería para crear planos, diseños y mapas. Las aplicaciones SIG para el diseño y la ingeniería hacen uso de las funciones de imagen y planificación. Estas funciones hacen que los datos geoespaciales se utilicen habitualmente en industrias como la ingeniería paisajística, el medio ambiente restauración ambiental, construcción comercial y residencial, y desarrollo. CDM utiliza datos geoespaciales para proyectos de ingeniería medioambiental y restauración.
Amazon
En 2019, la plataforma de venta online, Amazon, reportó un ingreso neto de $11.59 mil millones de dólares, por encima de los 10 mil millones de dólares de ingresos netos en Estados Unidos del año anterior. Para mantenerse a la vanguardia, Amazon siempre está presentando nuevos e innovadoras formas de hacer negocios. Y un ejemplo es el proyecto de drones Prime Air de Amazon, cuyo lanzamiento oficial se espera para el 31 de agosto, 2020.
Al integrar los SIG con la Inteligencia Artificial, es posible hacer volar drones a distancias mucho mayores que otros intentos anteriores. Amazon se ha subido a este carro, entregando paquetes mediante drones. El objetivo es entregar paquetes a los clientes en 30 minutos o menos utilizando vehículos aéreos no tripulados -drones- operativos gracias a los datos geoespaciales.
Obtenga una ventaja competitiva mediante el uso de datos geoespaciales
A medida que la tecnología avanza, los datos geoespaciales se vuelven más complejos, con un potencial de negocio cada vez mayor. Al final de este artículo, vimos cómo Amazon está combinando el software GIS con la Inteligencia Artificial (drones) para ampliar el uso de ambos. ¿Representa esto el futuro de los datos geoespaciales?
El análisis de datos geoespaciales tiene el potencial de:
Cotejar los datos demográficos de los consumidores con la información espacial sobre los lugares en los que viven
Validar los conjuntos de datos SIG existentes
Vigilar e informar del tiempo
Hábitats de la encuesta
Modelos de paisajes
Evaluar los daños de la catástrofe
Aunque estos son sólo algunos ejemplos, al combinar los datos geoespaciales con la IA, las posibilidades de su uso se amplían. Para obtener una ventaja competitivay ser uno de los principales actores en el ámbito empresarial, profundice y vea cómo puede aprovechar la tecnología de datos geoespaciales para sus operaciones comerciales.
In an overwhelmingly competitive digital business landscape, modern businesses depend on their ability to collect, process, and analyze data. There are many types of B2B data, and technographics is one of them.
It’s especially beneficial to IT companies and businesses selling the latest tech solutions. Technographic data or technographics give your business insight into competitors’ tech stack and provide information on the current market demand for your products.
This information could be a competitive edge for a young business looking for a secured position in an overcrowded marketplace. Let’s discuss what technographics are, how to collect them, and how they can benefit your company.
It is a corporate term for business-to-business data that shows users which software tools and technologies their competitors and potential prospects use.
Technographics give you a full scope of information on the type of data platform, SaaS solutions, software, and hardware your competitors and potential customers use.
Sales teams use such insights to create more competitive, customer-centric digital marketing campaigns and drive better results.
Technographics help businesses understand competitors’ technologies and how to improve their services to beat the competition, attract more customers, and expand their operations.
Technographics also provide insights into competitors’ budgets, scalability, flexibility, and infrastructure.
How to gather technographics
The best way to collect technographic data on your prospects depends on your specific business needs. There are three common ways to gather technographics:
Third-party vendors – businesses can buy technographics from various data providers. This option is the safest way to collect accurate, up-to-date technographic data.
Web scraping – data and web scraping are excellent methods for collecting technographics. For example, you can use them to gather details from the source codes of competitors’ websites to ascertain the kind of software solutions they use.
Surveying – distribute surveys by email or phone to ask prospects for feedback on tech solutions they use.
How technographics help businesses
Technographic data gives you various insights into complementary and competitor technology. However, it can do more than that:
Technographics offer insights into the level of expertise of your competitors;
You can tap into the budgets of your competitors to find out how much they’re planning to spend on innovative tech solutions;
You can find out how tech-savvy your competitors are and whether they need additional training or not.
Gathering the latest tech insights on your competitors and their target audiences allows you to adjust your digital marketing approach according to the market demand.
You can combine technographic data with compatible technology to develop solutions for targeting different demographics across markets and provide customers with real-life solutions to their problems.
Technographics help businesses by providing five essential advantages:
Market segmentation – you can segment your target audience by prospects, specific needs, or the tech they use and base marketing campaigns on their preferences;
Customer-centricity – reaching more prospects with your marketing messages is much easier when you know the specific software tools they prefer. Use their preferences to start a conversation and promote your products/services;
Lead generation – capture quality leads from the conversations with prospects and prioritize the highest paying customers;
Shorter customer journey – reach more prospects with your marketing messages at the most appropriate time;
Competitive analysis – learn from your competitors’ business and marketing strategies and identify lucrative market opportunities before they do.
In the data-driven business landscape, technographic data help businesses identify the right audience, target prospects with personalized messages, and understand the type of technology they prefer. It lets your sales team understand the logic behind your customers’ purchasing decisions.
Conclusión:
Technographics provide companies with valuable, accurate, and up-to-date insights into the technology stacks their competitors and target audiences are using.
Businesses can purchase technographic data from third parties or use surveys and web scraping methods to collect the information.
These technographic insights provide more effective solutions for sales, lead generation, list building, and conversion and make your digital marketing campaigns more effective.
The goal of gathering technographics, intent data, and chronographics is to create more effective, targeted marketing strategies for targeting prospects with personalized messages at the right moment.
B2B data is vital to improving your business efforts and approaching wider target audiences with personalized products that can solve real-life problems and make your company stand out.
El año pasado, en un artículo sobre el impacto de los macrodatos en las finanzas, mencionamos la idea de que los conjuntos de geolocalización pueden simplificar la práctica de la inversión. La idea es que los datos precisos sobre el movimiento de los consumidores pueden proporcionar información sobre las tendencias de consumo y, por tanto, potencialmente, los correspondientes movimientos del mercado. En este artículo, vamos a ampliar esa idea general con un examen más detallado de la posible influencia de los macrodatos en las finanzas personales.
Big Data y la inversión en la actualidad
En primer lugar, es necesario discutir brevemente el estado actual del big data en el mundo de la inversión. En el artículo, como se ha mencionado anteriormente, cubrimos principalmente una idea de cómo los datos, y en concreto geolocalizaciónpueden aplicarse a la gestión de los mercados. Sin embargo, lo cierto es que algunos importantes fondos de inversión y empresas financieras ya están utilizando ingentes cantidades de datos de todo tipo para fundamentar sus decisiones de inversión.
A este nivel, la IA y el big data están transformando el proceso de inversión de varias maneras (y a través de empresas tan grandes como JP Morgan, BlackRock, SoFi y otras). En algunos casos, se están utilizando laboratorios de IA para analizar el rendimiento de los inversores y recomendar cambios que den un resultado rápido y significativo. En otros, las aplicaciones avanzadas de IA están utilizando un enfoque de aprendizaje profundo para cribar cantidades asombrosas de datos con el objetivo directo de predecir los precios de las acciones en un futuro próximo. Por ejemplo, se examinan las compras de coches en tiempo real para predecir las acciones de Rolls Royce. Los resultados de este tipo de enfoques son desiguales, pero el potencial de la analítica verdaderamente predictiva en la inversión a gran escala es significativo.
No existen operaciones completas de IA de esta naturaleza centradas explícitamente en el uso de geolocalización. Sin embargo, los enfoques de aprendizaje profundo son razonablemente completos en teoría. Ciertamente, pueden hacer uso de este tipo específico de datos y de los precios de las acciones, los datos de las empresas, los indicadores macroeconómicos, los historiales de los activos, etc. geolocalización puede utilizarse principalmente como una pieza de un esfuerzo analítico más amplio.
Herramientas de inversión automatizada
While significant investment firms may be well situated to take advantage of big data and act on it quickly, most ordinary people can’t do the same. A true day trader with access to adequate data (on locations and otherwise) may be able to make quick decisions to react to fresh information. But for most people who are simply managing and tracking stock portfolios it’s more realistic to attempt to leverage data relating to broader movements. That’s where some of today’s automated investing tools come into play, especially in some online depot tools.
Cuando oyes hablar de herramientas automatizadas, es posible que pienses primero en aplicaciones móviles como Acorns y Stash que pueden, hasta cierto punto, gestionar tus inversiones por ti. Por lo general, estas aplicaciones le permiten crear una cartera -o al menos un tipo de colección- basada en su aversión al riesgo y/o preferencias de categoría. A continuación, llevan a cabo operaciones de acuerdo con sus preferencias, de manera que su dinero se pone a trabajar para usted de forma automatizada.
Sin embargo, la automatización también interviene en los métodos de negociación más tradicionales, e introduce una forma interesante de aprovechar potencialmente los grandes datos. En algunas plataformas, cuando negocian contratos por diferencia o futuros de acciones, por ejemplo, los inversores pueden poner límites de ganancias y pérdidas en sus posiciones. Esto significa que, si bien los inversores siguen determinando los puntos de entrada en las acciones individuales, pueden establecer salvaguardias automatizadas que retirarán el dinero cuando se haya alcanzado un determinado beneficio o se haya producido una determinada pérdida. Mediante este tipo de característica, los inversores pueden seguir estableciendo sus inversiones y contratos, pero confían en la automatización para gestionarlos después.
Todo esto se relaciona con los grandes datos porque puede ser más cómodo para un inversor hacer una jugada a largo plazo basada en los grandes datos que una operación a corto plazo. Para ofrecer un contraste fácil, considere el consumidor geolocalización basado en el lanzamiento de un producto frente al basado en una tendencia más significativa. Una película de éxito sorprendente podría dar lugar a datos que sugieran un aumento a corto plazo del número de espectadores, de modo que un operador diario o un fondo más grande podría beneficiarse invirtiendo en los principales cines. Pero es probable que el inversor medio no pueda reconocer esos datos y actuar con la suficiente rapidez. Por otro lado, si el consumidor geolocalización indicara un retorno generalizado y gradual a los centros comerciales en 2021 (cuando se han abandonado en gran medida en 2020), un inversor podría hacer una jugada para comprar acciones en grandes almacenes, con límites automatizados establecidos. En resumen, las opciones automatizadas permiten tomar posiciones más responsables a largo plazo, de modo que los inversores pueden sentirse más cómodos al intentar aprovechar determinados tipos de datos.
Ubicación y pago digital
Como probablemente haya observado en las secciones anteriores, uno de los problemas de los big data en la inversión personal es que la mayor información y los mejores análisis tienden a pertenecer a los gigantescos fondos y compañías financieras. Aunque hay formas de que los particulares accedan a un análisis más avanzado de los datos relacionados con la inversión, no es fácil competir en el día a día. A veces, los fondos importantes interpretan los datos y se mueven en una tendencia con tanta rapidez que no quedan muchas oportunidades para los demás.
Sin embargo, esta es la razón por la que geolocalización puede resultar especialmente interesante para los inversores particulares. Cuando hablamos de análisis de datos exhaustivos realizados por las principales empresas financieras, nos referimos a todo tipo de material en profundidad que resulta difícil de manejar para un particular o, en algunos casos, incluso de conseguir. En cambio, geolocalización puede resultar más cómodo en un futuro próximo.
Esta afirmación se basa en el simple hecho de que los pagos electrónicos están en alza; se estima que en 2019, unos 2.100 millones de consumidores han utilizado un monedero digital de un tipo u otro, y de cara al futuro, es probable que aún más personas adopten los pagos digitales. Estos tipos de pagos están destinados a ser más seguros y convenientes para los consumidores y las empresas por igual, pero también son generalmente más rastreables. En teoría, es posible que pronto sea fácil acceder a la información sobre el gasto digital de los consumidores (a través de libros de contabilidad públicos, informes de empresas de procesamiento de pagos, etc.). Esto convertiría a la página web de los consumidores geolocalización en algo a lo que los inversores individuales podrían acceder y utilizar con relativa facilidad en comparación con otros tipos de datos relevantes.
En conclusión
El uso de big data en la inversión es todavía un concepto en evolución que tiene menos que ver con los inversores individuales que con los grandes fondos. Sin embargo, ciertos métodos de inversión y ciertos tipos de datos pueden ser de utilidad para los operadores independientes, y probablemente solo serán más útiles para avanzar.
La ciencia de los datos está creciendo enormemente en el mundo moderno impulsado por los datos. La inteligencia empresarial y la ciencia de los datos son dos términos recurrentes en la era digital. Estos implican el uso de datos que son totalmente diferentes entre sí. La ciencia de los datos es un conjunto más grande que contiene una gran cantidad de información; la inteligencia empresarial puede considerarse como una parte del panorama general. Ambos son procesos centrados en los datos, pero hay alguna diferencia entre los dos. La inteligencia empresarial se centra en el análisis de las cosas, mientras que la ciencia de los datos pretende predecir las tendencias futuras. La ciencia de los datos requiere un conjunto de habilidades técnicas eficaces en comparación con la inteligencia empresarial.
La certificación Power BI permite a los candidatos interesados explorar conceptos de Power BI como el diseño de escritorio de Microsoft Power BI, informes de BI, cuadros de mando, comandos DAX de Power BI y funciones. Microsoft Power BI es una plataforma de inteligencia de negocios ampliamente utilizada, y esto sigue un enfoque de aprendizaje práctico aplicado.
Inteligencia empresarial:
This is a means of performing descriptive analysis of data with the help of technology, skills for allowing one to make informed business decisions. The tools which are used for business intelligence collect, govern, and transform data. This allows decision-making by enabling data sharing between internal and external stakeholders. The main aim of BI is to derive actionable intelligence from data. BI enables acton such as gaining a better understanding of the market, uncovering new revenue opportunities, improving business processes, and staying ahead of competitors. This has shown its impact on cloud computing. Cloud has made it possible to collect data from resources and use this efficiently. This deals with the analysis of structured and unstructured data, which paves the way for new and profitable business opportunities. Business intelligence tools enhance the chances of enterprises entering a new market as this helps in studying the impact of marketing efforts.
Importancia de la inteligencia empresarial:
Dado que el volumen de datos es cada vez mayor, la inteligencia empresarial es más esencial que nunca para proporcionar una instantánea completa de la información empresarial. Esto orienta hacia una toma de decisiones informada e incluso identifica el área de mejora, lo que conduce a una mayor eficiencia organizativa e incluso aumenta el resultado final.
La ciencia de los datos:
La ciencia de los datos consiste principalmente en extraer información de conjuntos de datos y crear una previsión. Esto implica el uso de aprendizaje automático, análisis descriptivo y otras herramientas sofisticadas de análisis. Se trata de un proceso de recogida y mantenimiento de datos. Además, esto implica el proceso de datos a través de la minería de datos, el modelado y el resumen. Después de esto, se lleva a cabo el análisis de los datos, etc. Después de analizar los datos, se pueden descubrir los patrones que hay detrás de los datos brutos para predecir las tendencias futuras. La ciencia de los datos se utiliza en diferentes sectores. Las empresas pueden utilizar un enfoque ideado para desarrollar nuevos productos, estudiar las preferencias de los clientes y predecir las tendencias del mercado. En este caso, se puede recopilar un gran volumen de datos de los registros médicos electrónicos y de los rastreadores de fitness individuales.
Importancia de la ciencia de los datos:
La ciencia de datos en diferentes empresas es capaz de predecir, preparar y optimizar sus operaciones. La ciencia de los datos desempeña un papel importante en la experiencia del usuario; para muchas empresas, la ciencia de los datos es lo que les permite ofrecer servicios personalizados y a medida.
Business intelligence vs. Data Science: ¿Es lo mismo o es diferente?
La inteligencia empresarial y la ciencia de los datos desempeñan un papel fundamental en la producción de conocimientos prácticos para las empresas. Veamos algunos atributos comunes entre ambos:
Perspectiva: la inteligencia empresarial se centra en el presente, mientras que la ciencia de los datos mira hacia el futuro y predice lo que ocurrirá después. La inteligencia empresarial trabaja con datos pasados para determinar el curso de acción responsable, mientras que la ciencia de datos crea modelos predictivos que reconocen las posibilidades futuras.
Tipos de datos: la inteligencia empresarial trabaja con datos estructurados, que suelen estar almacenados en almacenes de datos o en silos de datos. La ciencia de los datos trabaja con datos estructurados y, además, resulta en un mayor tiempo, que se dedica a limpiar y mejorar la calidad de los datos.
Entregables: los informes se utilizan cuando se trata de inteligencia empresarial. Los diferentes entregables de la inteligencia empresarial incluyen la creación de cuadros de mando y la realización de solicitudes ad hoc. Los entregables de la ciencia de los datos tienen objetivos finales similares y se centran en proyectos a largo plazo. Estos proyectos incluyen la creación de modelos en producción en lugar de trabajar a partir de herramientas de visualización de la empresa.
Proceso: la diferencia entre los procesos de ambos se remonta al tiempo, lo mismo que influye en la naturaleza de los resultados. La inteligencia empresarial gira principalmente en torno a la analítica descriptiva. Es el primer paso del análisis y establece el escenario de lo que ocurrió en el pasado. Aquí los usuarios empresariales no técnicos pueden entender e interpretar los datos mediante la visualización. La ciencia de los datos adoptaría el enfoque exploratorio y significa investigar los datos a través de sus atributos, probar hipótesis y explorar diferentes tendencias, y responder a preguntas sobre la base del rendimiento.
Toma de decisiones: la inteligencia empresarial y la ciencia de los datos se utilizan para impulsar las decisiones, y esto es fundamental para determinar la naturaleza de la toma de decisiones. La naturaleza prospectiva de la ciencia de datos se utiliza en la vanguardia de la planificación estratégica y determina el curso futuro. Estas decisiones son preventivas en lugar de reactivas. La inteligencia empresarial ayuda a la toma de decisiones basándose en los resultados anteriores que se han producido. Se trata de una forma de proporcionar información, lo que contribuye a la toma de decisiones empresariales.
Conclusión:
Tanto la inteligencia empresarial como la ciencia de los datos tienen diferencias, pero el objetivo final de ambas está alineado en última instancia. Es importante tener en cuenta la perspectiva complementaria de ambos. Desde el punto de vista de la empresa, tanto la ciencia de los datos como la inteligencia empresarial desempeñan funciones similares en los procesos de negocio que proporcionan información basada en hechos y apoyan las decisiones empresariales. La ciencia de los datos y la inteligencia empresarial son facilitadores el uno del otro, y se dice que la ciencia de los datos se realiza mejor junto con el BI. Son necesarios para tener una comprensión eficiente de las tendencias de la empresa que están ocultas en la gran cantidad.
Para resumirlo de forma sencilla, la ciencia de los datos y la inteligencia empresarial no son lo mismo, sino que esto representa la evolución de la inteligencia empresarial; por lo tanto, poner los datos en introspección desempeña un papel central en la empresa. La ciencia de los datos y la inteligencia empresarial son papeles igualmente vitales en el mismo equipo. Los papeles individuales son diferentes, y cuando se juntan, sirven al mundo analítico empresarial más amplio. Aunque hay una diferencia en la forma en que la ciencia de los datos y el BI manejan las herramientas objetivas, el juego final es el mismo.
Independientemente del tipo de negocio al que se dedique, no se puede negar la importancia de los datos geoespaciales, ya que se relacionan literalmente con todas las áreas de su empresa, desde el marketing hasta la planificación y todo lo demás. En lo que respecta al sector inmobiliario, en los próximos años cualquier agencia inmobiliaria que no haga uso de los datos geoespaciales y confíe en ellos se quedará atrás con toda seguridad. Para entender esa afirmación tan marcada y definitiva, primero es importante entender exactamente qué son los datos geoespaciales, cómo se recogen y por qué son especialmente relevantes en el sector inmobiliario.
En su definición más sencilla, los datos geoespaciales son los que describen cualquier acontecimiento, objeto o característica situados en la superficie terrestre o muy cerca de ella. Suele ser una combinación de:
Ubicación (coordenadas)
Características (relativas a objetos, fenómenos o acontecimientos)
Información temporal (punto en el tiempo o duración de la vida)
Todos ellos desempeñan un papel importante en la lectura de datos con la intención de predecir eventos o movimientos futuros.
Por ejemplo, veamos cómo los datos geoespaciales ayudaron a rastrear y predecir el movimiento y la propagación de la pandemia de SARS-CoV-2, Covid-19. Los datos temporales nos dieron una localización a corto plazo de lo que iba a ser la pandemia a finales de 2019. Sabemos que la ubicación fue Wuhan, China, y que se cree que se originó en un mercado específico que luego se convirtió en la zona cero en el gráfico geoespacial. A partir de ahí una progresión a largo plazo de la pandemia mostró su movimiento hacia el exterior que son temporales y geolocalización. Junto con características como la forma de propagación, los científicos fueron más capaces de predecir su movimiento alrededor del mundo y ya en marzo de 2020 se anunció una pandemia global.
Incluso entonces, fue demasiado poco y demasiado tarde porque algunos de los datos tan necesarios no se obtuvieron con la suficiente antelación como para predecir una propagación geográfica y un ritmo de propagación precisos. Si los datos geoespaciales se hubieran compartido mejor en los primeros días, muchos virólogos y epidemiólogos creen que la pandemia podría haber tenido mejores resultados antes. Con esto, se puede ver lo importante que es en la previsión de la dinámica empresarial en el futuro.
Cómo puede beneficiarse el sector inmobiliario
En el mercado inmobiliario, las propiedades en venta siempre se han valorado principalmente en función de su ubicación y de lo que se sabía de esa propiedad en particular en términos de su estado y de lo que ocurría a su alrededor en los alrededores. Había planes de desarrollo futuro y, de ser así, cómo afectaría eso a una propiedad concreta que un propietario quisiera poner en venta. Los agentes inmobiliarios y los tasadores estudiaban otras propiedades de la zona para ver por qué precio se habían vendido y así poder relacionar ese precio con la propiedad en cuestión. Así es como se calculaban los comparables y se determinaba el precio de venta real y la comerciabilidad.
Con los avances de la tecnología, los datos geoespaciales pueden tener un efecto profundo en la rentabilidad de una pieza de propiedad comercial. En lugar de utilizar los datos históricos para predecir el futuro de un mercado determinado, los datos temporales recogidos y analizados en tiempo real pueden indicar el valor actual de ese inmueble en el aquí y ahora. En concreto, comparables los datos calculados incluso una semana antes de una ruptura importante de un oleoducto pueden no ser relevantes hoy. Esa propiedad se devaluaría mucho si las reparaciones tardaran semanas o meses en llegar. Los datos en tiempo real pueden afectar al precio hoy y por eso el mercado inmobiliario tendrá que basarse, en algún momento, en lo que ocurre sobre el terreno en un lugar muy preciso.
Un punto de venta clave
Por el contrario, si se construyen nuevas escuelas, por ejemplo, y se produce una afluencia de familias a un barrio, es posible que una empresa comercial de un parque temático quiera lanzarse a por una parcela de suelo comercial. Las imágenes por satélite mostrarían que los niños están jugando en los campos y en las calles laterales, con pocos parques y nada de entretenimiento. Llevaría semanas, si no más, recopilar ese tipo de datos sin el beneficio de una vista de pájaro literal desde arriba y un conjunto de datos deficiente puede tener un efecto terrible en el mercado inmobiliario.
La IA podría recopilar datos sobre los tipos de inmuebles comerciales o públicos que podrían frecuentar las familias ya existentes, pero incluso eso no es tan exhaustivo como ver realmente el movimiento sobre el terreno. El hecho de que una propiedad exista no significa que sea frecuentada por los lugareños. Las imágenes por satélite lo documentarían e indicarían si hay o no necesidad de entretenimiento familiar en este momento.
¿Imagina lo que podría hacer un agente inmobiliario en las islas griegas con una información así? Al tratarse de un destino turístico muy popular, los datos geoespaciales podrían indicar qué tipo de atracciones se frecuentan, cuáles se ignoran y qué tipos de locales irían bien en las zonas con mayor tráfico actualmente. Es interesante imaginar cómo este tipo de datos puede afectar, y afectará, al mercado inmobiliario en el futuro. Una cosa es segura. Los datos geoespaciales sustituirán casi con toda seguridad al arcaico sistema de compraventa de inmuebles basado en comparables. Eso es un hecho.
