Category: Data

Categorías
Datos

geolocalización y la inteligencia de localización en 2021: qué esperar

geolocalización en 2019

Qué es geolocalización y la inteligencia de localización

En 2019 el número de dispositivos conectados producirá más datos que nunca. A medida que esto aumente los datos serán fundamentales para muchas industrias y negocios.

Los datos alimentarán todo, desde la planificación urbana hasta la publicidad y el marketing. Los datos basados en la localización serán más precisos que nunca, y se utilizarán más en áreas en las que el big data ya ha tenido un impacto inicial.

En muchos sectores, geolocalización y la inteligencia de localización está demostrando ser una poderosa herramienta para las empresas que buscan mantener una ventaja competitiva. Se está utilizando para proporcionar información que antes era inaccesible. En 2019 se aprovechará la exactitud y la precisión de geolocalización para generar nuevos conocimientos y mejorar la comprensión del comportamiento y los movimientos.

La inteligencia de localización es la práctica de utilizar geolocalización para lograr resultados empresariales. Utiliza dispositivos móviles y sensores para visualizar y enriquecer la comprensión de cómo se mueven los dispositivos en el mundo real.

Estos conjuntos de datos interactivos se utilizan junto con las soluciones actuales de una empresa para crear una potente ventaja competitiva y optimizar las funciones empresariales.

Con fuertes raíces en la publicidad geolocalización y la inteligencia de localización se utilizan cada vez más en nuevos verticales, desde las finanzas hasta la planificación y la construcción. En 2019 geolocalización será más habitual y las soluciones de inteligencia de localización serán fundamentales para el éxito de muchos negocios diferentes.

 

El futuro de la inteligencia de localización en 2019

Con el aumento de geolocalización y la inteligencia de localización, las empresas verán nuevos casos de uso y conjuntos de datos más potentes.

Los cambios que esperamos ver en el espacio serán los siguientes:

 

Combinación de conjuntos de datos

El siguiente paso para los conjuntos de geolocalización es la combinación con información adicional para aumentar el valor para los usuarios de los datos.

En 2019 los proveedores de datos proporcionarán más detalles en torno a los conjuntos de datos como norma. Los datos demográficos y otros metadatos añadirán valor de forma inmediata. Además, habrá un mayor número de empresas que combinarán sus conjuntos de datos con identificadores en geolocalización para mejorar la funcionalidad y crear nuevas formas de entender los conjuntos de datos existentes.

Esto también significa que debe ser claro y transparente qué conjuntos de datos se utilizan. Los proveedores deben disponer de una forma estandarizada para que las empresas puedan filtrar y comprender qué puntos de datos deben incorporarse y utilizarse junto con los conjuntos de datos correctos.

En 2019 geolocalización será más transparente y más accesible para utilizarlo junto con los conjuntos de datos de clientes existentes para maximizar las funciones empresariales. Al vincular geolocalización las empresas tendrán al instante una visión más detallada de sus clientes o segmentos relevantes.

 

Más usos

La inteligencia de la localización está empezando a ganar terreno fuera de la industria del marketing.

Una considerable mayoría de vendedores (82%) tiene previsto aumentar su uso de geolocalización en los próximos dos años.

A medida que el uso de geolocalización en el ámbito del marketing alcance un punto crítico, empezaremos a ver cómo se adopta más fácilmente en otros sectores y se incorpora a nuevos casos de uso.

A medida que más organizaciones documenten y formalicen su uso de la inteligencia de localización, el valor de estos conjuntos de datos se hará más evidente y se adoptará fuera de los sectores verticales tradicionales, como el marketing y la publicidad.

Aunque el marketing y la publicidad siguen siendo los casos de uso más comunes para geolocalización y la inteligencia de localización, hay un aumento espectacular tanto del número de industrias que dicen que invertirán más en la tecnología como de las que ya lo han hecho.

Es de esperar que geolocalización se convierta en una parte fundamental de cualquier estrategia eficaz de BI. La comprensión del movimiento de los dispositivos con precisión impulsará las capacidades de predicción. La inteligencia de localización se generalizará en todos los ámbitos, desde la planificación urbana hasta la logística, la automatización y la inversión.

Surgirán nuevos casos de uso. geolocalización se utilizará para comprender las tendencias mundiales con fines periodísticos hasta para entender los cambios medioambientales y las poblaciones.

 

Precisión y calidad de los datos

Las nuevas industrias requerirán una mayor precisión y una mejor forma de consumir los conocimientos que puede proporcionar geolocalización .

En 2019 dejaremos de hablar de códigos postales y geofencing a gran escala. En su lugar, espere ver granularidad, localización tridimensional y soluciones inteligentes de localización precisa.

Las empresas deben aprovechar el interés por la precisión en el sector y empezar a visualizar y analizar los conjuntos de datos a un nivel geográfico más profundo.

Muchas empresas utilizan actualmente límites geográficos como códigos postales o grandes geocercas alrededor de zonas más extensas.

La tecnología es ahora mucho más granular que esto y las empresas deben ser conscientes de las funcionalidades nuevas y personalizadas que las principales soluciones de geolocalización pueden proporcionar.

Espere ver conjuntos de datos más detallados que incluyan variables para filtrar inexactitudes y otros puntos de datos que no sean útiles para el usuario final de los datos. Estos procesos serán automáticos en 2019, y los mejores proveedores podrán presumir de sistemas capaces de detectar automáticamente estos valores atípicos en los datos.

 

Análisis de los datos

A medida que el big data se convierte en algo fundamental para muchas organizaciones, habrá más conjuntos de datos disponibles.

Más tipos de datos significan que se necesita una mejor unificación para los clientes debido a esto 2019 verá la aparición de LaaS (Location as a service).

Las plataformas de localización listas para usar permitirán a las empresas aprovechar la información única que ofrece geolocalización . Les permitirán visualizar y asimilar fácilmente los datos. Permitirán manipular los datos y ofrecerán funcionalidades para integrarlos en las funciones y soluciones empresariales actuales.

Estas plataformas estarán más cerca del tiempo real que antes y proporcionarán información más detallada que permitirá a las empresas actuar inmediatamente sobre estos datos.

Los expertos en localización precisa

Póngase en contacto con nosotros para avanzar con la inteligencia de localización o para ver cómo puede utilizar geolocalización en beneficio de su negocio.

[contact-form-7 404 "Not Found"]
Categorías
Business Data

5 Amazing Ways Big Data is Transforming the Education Sector 

Big data and Education are closely interconnected as it helps school, colleges, universities, institutions and many more educational organizations to make the overall decision about in the organization’s overall outpace, scholastic outreach, and much more. 

Big data analytics in education will not only help in academic performance but also increases the efficiency and effectiveness of the faculty as well as technology. 

The educational Sector these days prefer big data in education as it makes sure to reduce business expenditure which will eventually be beneficial for the organization. 

Not only the present time, but data for education will enable you to predict different trends that will be adopted in the future in the respective industries. It leads the employees to have better planning which will help in the overall development of the education sector. 

Image Source: IntechOpen 

As rightfully said by Chris Lynch, an American Writer of Books “Big data is at the foundation of all the megatrends that are happening.” So, your educational institution and students will for sure benefit from big data. 

Importance of Learning About Big Data

Big Data helps all learners, students, professors, teachers and individuals involved in the educational sector to understand the overall strategies as well as the individualized learning process.  

Image Source: Springer Open 

Let’s get familiar with the importance of studying/researching big data in the education sector: 

  • Big data helps to map student learning by measuring the teaching-learning process of the classroom. 
  • According to Salt Lake Tribune data for education not only helps teachers and students but is also equally significant for financial and administrative management. 
  • In general, the cost-saving process will be quick, simple, efficient and easy to adapt with not much confusion. 
  • You can do individual manual searches or studies based on the initial search as per your own preferences and requirements. 
  • Along with big data and affordable writing services, you can increase accessibility and save costs. 

The list simply goes on and on so we have concluded the importance of learning about education data analysis in the best five points. 

Ways Big Data is Transforming the Education Sector

Even today many people think and assume that big data is significant when it comes to only business. But this is not a precise piece of information. 

Not only in business but big data is important for the financial market, detection of fraud, newly adapted smart traffic system, the healthcare industry, the government sector, media and much more. Along with all these sectors the Education sector is one of the most important sectors. 

As we already know about the importance of big data, let’s get familiar with all the ways big data is transforming the education sector. 

Find Out Strengths of Students 

Learning about big data doesn’t only solve short-term problems rather it focuses more on long-term things. It will help students to analyze, influence, discover and ascertain long-term goals. This will eventually help them out in the future. 

Big data can be helpful for students and teachers as it will help them gain better information about all the possibilities that are likely to appear in the upcoming days. This way they will get better to sort of thing and tackle all of the hassles that come through their path. 

Not only about the overall prospects but big data will also help them have a better understanding of themselves. 

Improve the Grading 

When an educational institution decides to let big data foreplay in their institution, they will be able to gain information about all the tracks and records of the students. 

This way the teachers will be able to gather all the fields that interest students through which creativity and collaboration will increase in the learning process. Students can gain what they want and teachers can get the proper feedback through which they can help students improve. 

Not only this but it has a long positive impact as this way they can gain all the necessary skills which will eventually help them in their career path. Hence, this way big data will help to transform the overall education sector. 

Targeted International Recruiting 

The application process is considered one of the most important factors in the education sector. More the number, the better as when more students enroll for better education more amazing students will gain quality education. 

This education will eventually help them to gain better jobs which will eventually improve their lifestyle and increase the overall economy of a nation. 

The application process can be made better using big data analysis in education by analyzing and guessing all the possible and essential factors. When analyzed better things can also be planned in a better way. 

Minimizes the Dropout Rate 

As everyone will get what they need, especially the students will be satisfied. This will eventually decrease the dropout rate of students from schools, colleges and universities. 

Sometimes even bad results discourage students, but that’s not the case once the education sector starts using big data. It is said that the analysis made with the help of big data will help both teachers and students understand problems and find out solutions without any hassle. 

There is less rate of error found after using the big data, not only that it will eventually help students to improve their overall academic performance. Hence it will improve their rank and performance which will eventually result in a deduction of the dropout rate. 

The Efficiency of Technology in Education 

In the 21st era, technology plays an important role as it provides opportunities for people to change their overall life. One without technology information can actually be a brick on the wall. Due to the use of big data in education, all the individuals involved in this sector will gain basic knowledge about it. 

Not only the teachers and students but other sectors of an educational institution like finance and administration can utilize them properly. 

This will eventually lead to bringing effectiveness, completeness and overall productivity in the overall education sector. Moreover, along with great learning, they will also get creative by predicting all the future aspects. 

Hence there are hundreds of way big data can transform the education sector, but we along with our research team has read and selected the 5 best ways. We made sure to include the most important ones so it turns out to be helpful for our readers. 

Wrapping Up: 

This is the end of our article ‘5 Amazing Ways Big Data is Transforming the Education Sector‘ We hope this article helped you learn about the importance and the way big data can bring positive impact in the education sector if used properly. 

Moreover, if you have any more points that are valuable, feel free to share it with us in the comments section below. 

Big data can actually be a precious gift in the education sector in the upcoming days if used properly. So, make sure to use the big data properly and shine out!

Categorías
Datos

Big Data y grandes marcas: por qué los datos son la nueva marca

Marcas de grandes datos

La marca moderna se enfrenta a muchos retos. En el mundo actual, los consumidores se encuentran en múltiples lugares, a través de muchos dispositivos y tienen diferentes expectativas de lo que debe ser una marca.

El consumidor moderno ha puesto el listón muy alto. Las marcas tienen que seguir el ritmo de los rápidos cambios en las necesidades y deseos de los consumidores.

Desde la personalización hasta la interfaz de usuario, el consumidor ha exigido que las marcas puedan adaptarse y comunicarse con cada consumidor a nivel individual.

La información debe ser el corazón y el alma de una marca. Los macrodatos están ayudando a alcanzar estos objetivos y a crear un nuevo tipo de marca.

De este modo, los datos se están convirtiendo en la nueva marca.

¿Por qué es importante el big data?

La mayoría de las marcas son conscientes de que los datos son importantes para el éxito de su negocio. Pero las marcas que realmente están a la vanguardia de la revolución digital son las que han aprendido a sacar el máximo partido de estos datos.

Situar los datos en el centro de la estrategia empresarial es más importante que nunca. A medida que la competencia se vuelve más inteligente, aquellos que puedan encontrar una manera de utilizar los datos que se generan del mundo moderno serán los que triunfen.

 

Por qué los datos son la nueva marca: aplicaciones de big data

Big data y personalización

Los datos son la nueva personalización. Las mejores marcas saben exactamente lo que quieren sus clientes. Saben cuándo lo quieren. Saben cómo lo quieren.

La cuestión es que esto no es una conjetura. Estas marcas están ofreciendo personalización con información. Los big data y los mensajes personalizados forman parte de cualquier estrategia de marca de éxito.

Estas marcas tienen un método para generar datos de sus clientes. Son eficaces en la gestión de estos datos. Y, por último, son eficientes a la hora de utilizar estos datos para comprender el éxito de los clientes.

 

¿Cómo influyen los datos en la personalización?

Cada vez son más las marcas que utilizan la personalización de los datos masivos. Se trata de utilizar los datos generados por los consumidores para comprender su comportamiento. Las marcas que mejor lo hacen utilizan múltiples conjuntos de datos para ofrecer experiencias atractivas y personales a los clientes.

 

Big data y desarrollo de productos

Desarrollar productos es difícil. Los datos ayudan a generar ideas de productos al ayudar a ilustrar cómo el cliente utiliza realmente el producto de una marca.

Las marcas que consiguen un buen desarrollo de productos utilizan la información para informar sobre su proceso. Utilizan los datos en los lanzamientos de productos y el uso de las nuevas características para informar sobre el desarrollo de futuros productos.

Estas métricas pueden ser algo más que simples datos de uso. La explosión de diferentes tipos de datos ha proporcionado una visión mucho mejor de cómo el cliente utiliza un producto.

Se están utilizando potentes técnicas de mapeo de datos para mapear nuevos conjuntos de datos sobre las fuentes de datos existentes para proporcionar aún más información a los diseñadores de productos. No se trata solo de cuándo y cuánto interactúa el cliente con la marca.

Ahora se trata de ver dónde y por qué los clientes utilizan un producto o interactúan con su marca. Las mejores marcas utilizan estos datos para tomar decisiones. Los conjuntos de datos adicionales, como la ubicación, pueden ofrecer mucha más información sobre cómo se utiliza el producto.

 

Big data y business intelligence

La aplicación de una estrategia de datos ha tenido un amplio impacto positivo fuera de los departamentos de marketing y producto.

Los datos están ayudando a las marcas a ser predictivas en lugar de reactivas a las tendencias de los consumidores. Las marcas líderes no sólo entienden lo que quieren sus clientes, sino que pueden identificarlos antes que nunca. Todo gracias a los datos.

En sectores verticales como el minorista, los datos analíticos pueden ser cruciales. Convertirse en una marca que da prioridad a lo digital implica utilizar datos procesables para obtener una ventaja competitiva.

Los nuevos conjuntos de datos están ayudando a las marcas a llenar los vacíos. Especialmente en sectores que tradicionalmente han tardado en recopilar datos de los consumidores.

La inteligencia empresarial se nutre ahora de conjuntos de datos como los datos de compra geolocalización y datos de IoT, entre otros.

El sector financiero utiliza conjuntos de datos como la localización para predecir los ingresos y, en última instancia, el éxito financiero de las marcas. Entonces, ¿por qué no pueden las marcas utilizar los mismos datos para informar su estrategia?

Estos conjuntos de datos pueden ser fundamentales para ayudar a la gestión de la marca a planificar de forma inteligente. Los macrodatos pueden ayudar a predecir dónde abrir nuevas tiendas. Pueden ayudar a entender lo que quieren los consumidores y a encontrar dónde estarán estos clientes en el futuro. Además, los macrodatos pueden utilizarse en todo el arsenal de marketing de las marcas, desde la segmentación hasta las tácticas de SEO. Incluso puede contratar a un consultor SEO del Reino Unido para que los ponga en práctica. Incluso cuando se utilizan las grandes herramientas (como BuzzSumo) hay muchas alternativas gratuitas de BuzzSumo para ayudar con estas tácticas. 

Utilizar los datos como ventaja competitiva debería ser una parte fundamental de la estrategia de cualquier marca.

 

Ejemplos de marcas y big data

Son muchas las marcas que nos vienen a la mente cuando pensamos en big data. ¿Qué tienen todas estas marcas en común? Entienden el valor de los diferentes conjuntos de datos. Utilizan los datos de forma eficaz

 

Netflix

Netflix ha entendido los beneficios de los datos desde el principio. El historial de visionado de un usuario se utiliza para sugerir nuevos contenidos en tiempo real. Se utiliza para recomendar nuevos programas y se utiliza para hacerlo en el momento adecuado.

Netflix utiliza datos y análisis para saber qué quieren ver sus usuarios. Estos datos también se utilizan para predecir tendencias y para encargar nuevos contenidos originales. Este es un ejemplo de uso de conjuntos de datos para convertirse en una marca predictiva.

 

Fondos de cobertura

El sector de la inversión se ha dado cuenta rápidamente del impacto que pueden tener los datos. Se trata de un sector que vive y muere por su capacidad para predecir las tendencias de enormes cantidades de personas y de las empresas con las que interactúan.

La cantidad de datos no es lo único importante. Lo más importante es obtener los datos adecuados. Los fondos de cobertura han tenido cierto éxito al utilizar conjuntos de datos que no se utilizan habitualmente. Estos datos son útiles, ya que pueden proporcionar información que antes era inalcanzable.

Un gran ejemplo de esto es geolocalización. El mapeo preciso de la afluencia y las visitas con geolocalización puede dar una nueva visión del mundo offline, un lugar donde las macrotendencias a gran escala han sido difíciles de precisar.

El uso de estos conocimientos para predecir las tendencias financieras puede dar ventaja a las empresas financieras.

 

Conclusión: los datos son la nueva marca

Como marca, debe preguntarse si existe un tipo de datos mejor que pueda ayudar a satisfacer sus necesidades. Tiene que estar seguro de que puede utilizar los datos de forma rápida y eficaz.

Los datos son fundamentales en el proceso de personalización, la creación de grandes productos y la obtención de inteligencia empresarial.

Si quiere ser una marca inteligente que pueda entender y predecir lo que quiere el consumidor, necesita datos. Si quiere ofrecer esto de forma personal y atractiva, necesita datos. Si esto es a lo que aspiras, acabarás llegando a los big data. Por eso los datos son la nueva marca.

Categorías
Datos

geolocalización Precisión - ¿Qué hace que sea bueno? geolocalización

La localización es una poderosa herramienta para entender cómo se mueve el público en el mundo offline. Se está utilizando en numerosos sectores, impulsando desde aplicaciones móviles innovadoras hasta proporcionando inteligencia y análisis detallados sobre el movimiento de los dispositivos.

Para que estas aplicaciones prosperen, los datos que las sustentan deben ser precisos. No siempre es así. Nos gustaría hablar de algunos de los atributos que hacen geolocalización fiables y procesables.

 

Exactitud y precisión

Estas dos cosas parecen similares. Pero en el mundo de la localización hay una sutil distinción. La precisión se refiere a lo cerca que está la ubicación medida de la ubicación real del dispositivo. La precisión se refiere a la proximidad de una serie de mediciones separadas.

La precisión proporciona los conocimientos granulares que se superponen a los conjuntos de datos precisos. En Tamoco añadimos esta precisión a través de sensores y nuestro SDK propietario.

 

Cómo determinamos la ubicación del dispositivo

Tamoco utiliza los sensores que existen en nuestra red para ayudar en cuestiones de precisión.

El SDK de Tamoco identifica estos sensores que se encuentran en "ubicaciones conocidas". Esto permite al SDK determinar dónde se encuentra el dispositivo en relación con la intensidad de la señal Bluetooth o wifi.

En algunos lugares, la localización por GPS puede ser inexacta e imprecisa. Por ejemplo, en el interior de un centro comercial, donde la señal GPS no es tan fuerte. Aquí es donde el enfoque basado en sensores de Tamoco proporciona una precisión adicional.

¿Qué son los sensores y cuáles son los beneficios?

Balizas

Las balizas proporcionan datos muy precisos y exactos. Estos sensores pueden utilizarse para ubicar dispositivos con una precisión de 1 m. Las balizas son el sensor de localización más preciso que está ampliamente desplegado.

WiFi

Muy útil para identificar la ubicación precisa en zonas densamente pobladas. Estos sensores ayudan a identificar la ubicación del dispositivo en zonas como centros comerciales y grandes edificios.

GPS

En las condiciones adecuadas, el GPS puede ser extremadamente preciso. La calidad de la señal se deteriora rápidamente cuando el dispositivo se encuentra en interiores y en zonas donde no tiene una visión sin obstáculos de los satélites GPS.

El SDK de Tamoco utiliza múltiples sensores simultáneamente para identificar la ubicación del dispositivo. A menudo, la ubicación del dispositivo se actualiza constantemente a medida que se identifican más sensores. El SDK utiliza esta información para determinar el contexto y luego descartar los valores atípicos en los datos.

Este proceso de identificación de la ubicación puede visualizarse como un proceso lineal. En este proceso, el SDK de Tamoco utiliza una serie de sensores para validar y ajustar una señal de localización inicial a una localización finalizada y verificada, en forma de latitud y longitud.

 

Otros factores que ayudan a identificar la ubicación

Utilizamos otra información del dispositivo para identificar la precisión de cada señal de localización. Utilizamos la precisión vertical y horizontal para mostrar la fiabilidad de la lat-larga derivada del dispositivo.

Estos campos pretenden ofrecer transparencia en torno a las señales de localización. Tamoco quiere incluirlos para que los socios, desarrolladores y clientes puedan entender el nivel de precisión de cada punto de datos que procesan.

El siguiente paso es estandarizarlo en una medida acordada por todo el sector. Solo los proveedores de geolocalización con conjuntos de datos inexactos tendrán una razón para no adoptar estas normas.

 

Beneficios

¿Por qué es importante para los editores?

Estos niveles de precisión significan que los socios de las aplicaciones pueden maximizar sus CPM a partir de la monetización de las señales de localización. Muchos socios de monetización pagan cantidades más altas por conjuntos de datos precisos. Como es lógico, no están dispuestos a pagar por datos inexactos o imprecisos.

Si utilizas la localización en la experiencia de tu aplicación, añadir una mayor precisión y exactitud mejorará la experiencia de los usuarios. La comunicación basada en la ubicación y las experiencias contextuales de las aplicaciones tienen más probabilidades de ser un éxito con una mayor precisión de la ubicación.

¿Por qué es importante para los compradores de datos?

Por supuesto, lo más importante para un comprador de datos es la exactitud de los mismos. Esto es cierto independientemente del uso deseado.

La precisión en geolocalización significa que los conocimientos son más fiables. La segmentación es más eficaz. Utilizar geolocalización para tareas complejas como la atribución de visitas es casi imposible si los datos no son fiables.

Todos los compradores de datos deben estar seguros de que la geolocalización que utilizan está verificada. geolocalización los proveedores deben ser capaces de explicar su metodología en detalle para demostrar que los conjuntos de datos son precisos.

[mkdf_button size="" type="" text="Empieza con la localización" custom_class="" icon_pack="font_awesome" fa_icon="" link="/contact-data" target="_self" color="" hover_color="" background_color=" hover_background_color=" border_color=" hover_border_color="" font_size=" font_weight="" margin="]
Categorías
Datos

Cómo el Big Data y la inteligencia de localización están cambiando el mundo

No hay duda de que el aumento explosivo del número de teléfonos inteligentes ha cambiado el mundo tal y como lo conocemos. El aumento del número de sensores y dispositivos conectados ha producido montañas de datos. Esto se está utilizando para transformar la forma en que vivimos nuestras vidas.

IoT, geolocalización, location intelligence, big data. Cualquiera que sea su nombre, es difícil discutir el potencial en una variedad de industrias

Ahora es evidente que lo granular geolocalización puede proporcionar una visión sin precedentes del mundo offline. Cada vez más empresas se dan cuenta del valor del móvil geolocalización y del impacto que está teniendo en todo el mundo.

A medida que nos alejamos de los conjuntos de datos poco fiables, los conjuntos de datos precisos impulsados por los sensores están adquiriendo protagonismo. Este tipo de datos precisos tiene muchas aplicaciones. Pero me gustaría analizar algunas de las que están teniendo un mayor impacto disruptivo.

Inteligencia empresarial

La capacidad de detectar tendencias mediante el uso de datos no es nueva. Lo es la capacidad de hacerlo a partir de la actividad de las personas en el mundo offline, de forma casi en tiempo real.

La inteligencia de localización revela relaciones entre grandes conjuntos de datos que a menudo se pasarían por alto. Convierte esta información en inteligencia empresarial práctica. Ayuda a tomar decisiones, desde la sala de juntas hasta la tienda.

Desde el pequeño bar que compite con enormes cadenas de locales hasta el pequeño minorista que compite con las megacorporaciones online. Estas empresas están obteniendo información valiosa al utilizar este tipo de big data para informar sobre su estrategia comercial.

The truth is that mobile location data has now matured enough to solve many problems that both small business and enterprise face. Let’s look at a few:

Servicios financieros: comprender la afluencia de público a través de conjuntos de big data es valioso para el sector financiero. Los datos de los dispositivos móviles pueden ayudar a prever los beneficios y otros KPI antes de que se comuniquen formalmente. Esto ayuda a fundamentar las decisiones de inversión.

Comercio minorista: el big data puede ayudar tanto a los pequeños como a los grandes minoristas. La comprensión de las visitas a las tiendas, así como del comportamiento de los clientes a través de los datos de los dispositivos móviles, está teniendo muchos efectos positivos en el sector minorista. Estos conocimientos pueden ayudar a tomar decisiones empresariales como la distribución de las tiendas, los horarios de apertura, la dotación de personal y otras.

 

Infraestructura y planificación

Todos hemos oído hablar del término ciudad inteligente. Nos gusta pensar que hay algo más que añadir unos cuantos puntos de datos y poner la palabra inteligente delante. De hecho, es más que eso. Estamos avanzando hacia centros urbanos con grandes poblaciones y aspirando a los vehículos de autoconducción. Los macrodatos son la clave para desbloquear este futuro verdaderamente inteligente.

El aumento de los datos de los dispositivos móviles ha permitido comprender mejor el funcionamiento de las ciudades. Está ayudando a crear sistemas e infraestructuras que lo reflejen.

En combinación con el creciente número de dispositivos conectados en las ciudades, las autoridades centrales de planificación disponen ahora de un conjunto de herramientas que pueden informar la toma de decisiones en muchos ámbitos diferentes.

Móviles geolocalización contribuye a comprender mejor dónde es mayor la demanda de infraestructuras públicas. Por ejemplo, examinando el dispositivo móvil geolocalización para conocer las vías más transitadas por los ciclistas dentro de una ciudad. Esta información es precisa y muy valiosa a la hora de planificar dónde implantar nuevas rutas.

Lo mismo ocurre con el tráfico y la congestión. En las megaciudades cada vez más abarrotadas y contaminadas, es importante entender cómo se pueden aliviar los problemas de tráfico. Entender el flujo de tráfico y dónde construir nuevas estructuras viales o introducir nuevas zonas de bajas emisiones es crucial para construir el tipo de ciudad inteligente que pueda sostener los niveles actuales de crecimiento de la población.

Los big data están teniendo un enorme efecto positivo en este tipo de planificación. Gracias a la precisión y singularidad de los datos de los dispositivos móviles y la inteligencia de localización, está cambiando la forma de tomar decisiones en ciudades y pueblos de todo el mundo.

Marketing y publicidad

El big data y el marketing siempre se han complementado. Los profesionales del marketing siempre han tratado de utilizar conjuntos de datos para mejorar la eficacia y el efecto de los anuncios. El uso de big data para crear audiencias personalizadas y relevantes no es una práctica nueva.

Pero el móvil geolocalización permite a los vendedores y anunciantes conectar la publicidad digital con el comportamiento de los consumidores cuando están fuera de línea. Entender cómo se mueven los consumidores en el mundo offline está ayudando a los profesionales del marketing a ser más eficaces. Está ayudando a los profesionales del marketing a ofrecer una publicidad más personal a los consumidores.

La inteligencia de localización está alterando muchas etapas del ciclo de vida del consumidor. Está llevando las capacidades analíticas que han estado disponibles para la web al mundo real.

 

Segmentación

Los datos de los dispositivos móviles están ayudando a crear imágenes complejas de cómo se mueven y comportan las personas. Esto ayuda a los anunciantes a crear complejos perfiles de clientes. Las marcas comprenden por fin los lugares a los que van sus clientes y cómo interactúan con el mundo físico que les rodea.

Esto es mucho más eficaz que otros métodos de segmentación de la audiencia. Esto se debe a que la ubicación de una persona suele ser una señal de intención mucho mayor que cuando busca algo en un ordenador o navega en su teléfono mientras está sentado en el sofá.

Esto permite a los responsables de marketing identificar exactamente en qué punto del recorrido del comprador se encuentran los consumidores. Además, les permite hacerlo con un mayor nivel de detalle.

 

Personalización

Uno de los grandes avances que el big data ha tenido en el marketing y la publicidad es el aumento de la capacidad de personalización a escala.

geolocalización está permitiendo a las marcas ser útiles y humanas al comprender la situación del cliente. El concepto no es nuevo, pero la precisión y el creciente tamaño de los conjuntos de datos en este espacio han permitido que la conmutación se vuelva realmente personal.

La localización ayuda a ofrecer promociones en el momento en que el cliente puede canjearlas. Permite que la experiencia de "los clientes también compraron" llegue al mundo real de la tienda minorista. De este modo, el big data está aportando soluciones digitales a problemas offline. La inteligencia de localización está adaptando las comunicaciones de las marcas a la experiencia única de una persona en el mundo real.

 

Experiencia del cliente

Los macrodatos han cambiado la experiencia del cliente para mejor. La inteligencia de localización puede ayudar a automatizar la localización, los pedidos, la asistencia y la gestión de colas. Conocer la ubicación física de una persona ha ayudado a mejorar la experiencia de los clientes en muchos sectores.

Los estadios, los centros turísticos, los aeropuertos y los centros de transporte pueden mejorar la experiencia de las personas que gastan tiempo y dinero en estos lugares. Puede ser la venta de billetes en función de la ubicación, es decir, la compra de un billete al entrar en un tren. O puede ser pedir comida y bebida a domicilio.

Todavía hay un gran margen para aplicar el big data y la inteligencia de localización para mejorar la experiencia del cliente.

 

Atribución

Los datos de los dispositivos móviles, como hemos visto, han conectado muchos ámbitos digitales con el comportamiento del consumidor offline. Otra forma en que esta tecnología está revolucionando el espacio del marketing y la publicidad es a través de la atribución.

Tradicionalmente, muchos anunciantes han estado ciegos a la hora de medir el impacto de los anuncios offline en los KPI offline.

Pero el dispositivo móvil geolocalización está llenando los espacios en blanco. La inteligencia de localización puede entender cuándo una persona está delante, por ejemplo, de la publicidad OOH. A continuación, puede medir cuántas de esas personas son vistas después dentro de una tienda o delante de un producto físico concreto.

La conexión de ambos proporciona a los profesionales del marketing una forma precisa de medir el impacto y el ROI del inventario publicitario offline. también les permite medir el efecto de la publicidad digital en un objetivo offline. Estas cosas no eran posibles antes con certeza. Pero el big data ha cambiado la forma de medir la publicidad.

 

AR

Si la RA va a estar realmente a la altura de sus promesas, tendrá que basarse en conjuntos de datos complejos y en una inteligencia de localización precisa.

A medida que la RA gane protagonismo, su aplicación irá más allá de los juegos divertidos y se convertirá en útiles aplicaciones de productividad (incluso se puede combinar con algunas potentes plantillas de nociones para subir de nivel). A medida que la RA se desarrolle, aumentará su uso como forma de llegar al público con contenidos y publicidad. Al igual que la actividad de marketing anterior, se mejorará con el uso de big data e inteligencia de localización.

La RA requerirá enormes cantidades de información precisa y en tiempo real en geolocalización para funcionar correctamente mientras el usuario se mueve por el mundo real.

Optimizar la cadena de suministro

El big data y la inteligencia de localización están afectando a las organizaciones que quieren optimizar la cadena de suministro.

La aplicación obvia de la inteligencia de localización en la cadena de suministro del comercio minorista reside en la capacidad de comprender y seguir las entregas y los suministros. Ya se utiliza para generar conjuntos de datos que pueden optimizar y mejorar estos servicios.

Pero la inteligencia de localización no sólo ayuda a las empresas a optimizar el proceso. Ayuda a comprender la demanda de productos. Hay muchos casos de personas que construyen algo con la esperanza de que la gente lo quiera y luego descubren que, en realidad, no lo quieren.

Otra forma en que el big data está ayudando a la industria manufacturera a optimizar es ayudándola a ajustar el tipo de transporte, el lugar de recogida o el lugar de venta.

Con el auge de geolocalización, estos conocimientos se nutren ahora de la información del mundo offline. La información que antes era inalcanzable o se retrasaba ahora está disponible en tiempo real. Esto es lo que está perturbando el funcionamiento de la cadena de suministro.

 

Privacidad y transparencia

Como es habitual con las nuevas actividades disruptivas, la atención se centra en la responsabilidad de estas nuevas tecnologías. Y con razón. De hecho, los que están en el espacio de los grandes datos tendrán que ser más transparentes en la forma en que se obtienen los conjuntos de datos.

No bastará con marcar una casilla y empezar a recoger y agregar datos personales. Hay que hacer más para limpiar la cadena de suministro de datos. Hay que dar más control al usuario.

De este modo, es nuestra responsabilidad comunicar al usuario el valor de los big data y la inteligencia de localización. Está teniendo un enorme impacto positivo en todo el mundo, y eso es una razón más para hacer bien la parte de la privacidad.

[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="50px" bottom_margin="20px"]

Más información sobre big data

[mkdf_button size="" type="" text="Más información" custom_class="" icon_pack="font_awesome" fa_icon="" link="/blog" target="_self" color=" hover_color="" background_color=" hover_background_color=" border_color=" hover_border_color="" font_size=" font_weight="" margin="]
[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="20px" bottom_margin="0px"]
Categorías
Datos

geolocalización y la inteligencia de localización en 2018

El espacio de análisis de grandes datos está creciendo a un ritmo alarmante. Todos estamos cada vez más conectados a través de nuestros dispositivos móviles. Este crecimiento ha proporcionado enormes cantidades de datos sobre las audiencias y su comportamiento. ¿Qué tipo de ventaja competitiva podemos esperar de esta geolocalización en el futuro?

geolocalización está aumentando su importancia. Pero hay retos que las empresas afrontan a medida que geolocalización se convierte en algo habitual. Las empresas tendrán que entender cuál es la mejor aplicación de estos datos. Veremos esto y cómo se utilizará la inteligencia de localización en muchos sectores verticales.

¿Cómo cambiará geolocalización la forma en que las empresas abordan el marketing?

Atribución

geolocalización se convertirá en una herramienta muy valiosa para los profesionales del marketing que quieran cerrar el ciclo de atribución de la red a la red. Tradicionalmente, esto ha sido un problema para los profesionales del marketing. Es difícil atribuir las visitas y compras en el mundo real al marketing online. 

La inteligencia de localización ayudará a iluminar lo que ocurre en el mundo offline conuna precisión sin precedentes. Los macrodatos proporcionarán información más allá de las capacidades de las escenas de fidelización.

A medida que la programación sea más frecuente, se utilizará la inteligencia de localización para garantizar la optimización de los presupuestos. Con las mejoras en la atribución, los profesionales del marketing podrán comprender con precisión dónde se produce el fraude publicitario.

Personalización

El big data engendra la personalización. Se ha argumentado mucho sobre la importancia de los grandes datos en la personalización. La inteligencia de localización ayudará a los profesionales del marketing a automatizar la personalización. Esto, a su vez, ofrecerá un contenido preciso y personalizado al usuario adecuado en el lugar adecuado.

Información de big data de geolocalización

geolocalización proporcionará una ventaja competitiva, y no sólo en marketing y publicidad. Cada vez son más los sectores que se dan cuenta de las ventajas del móvil en tiempo real geolocalización.

geolocalización es recogida y almacenada por más del 90% de las empresas con más de 500 empleados. Las aplicaciones de estos datos son de gran alcance. Entender el comportamiento de los consumidores con precisión y en tiempo real marcará la adopción de la inteligencia de localización fuera de las industrias del marketing y la publicidad. geolocalización permitirá que las ciudades sean más inteligentes. Permitirá que el transporte sea más eficiente. 

 

Precisión y fiabilidad de los big data

El problema de la precisión

El problema ha sido anteriormente la exactitud de los datos. Para que las empresas utilicen los macrodatos para tomar decisiones empresariales, los datos tienen que ser fiables sin lugar a dudas. La inteligencia de localización y los datos precisos basados en sensores proporcionan ahora esta certeza. 

La exactitud y la precisión serán de vital importancia a medida que mejore la tecnología. Es importante que las empresas que se benefician de geolocalización y de la inteligencia de localización puedan decir con seguridad que están trabajando a partir de fuentes precisas. 

Primera parte geolocalización

La escalabilidad de los datos de primera mano planteó dificultades para su obtención. Ante la falta de datos de primera mano, se utilizaron datos de terceros poco fiables. A menudo desactualizados e imprecisos, los datos no eran fiables. Especialmente para las empresas que se toman en serio el uso de la inteligencia de localización para el éxito comercial.

En la actualidad, Tamoco adopta un enfoque de red para la inteligencia de localización. Esto significa que, a través de nuestro SDK para móviles, podemos comprender directamente la ubicación de los dispositivos móviles. Gracias a nuestro enfoque de red, podemos entender estas señales a través de múltiples tipos de sensores. 

Esto mejora la precisión y permitirá a las empresas actuar basándose en un conocimiento más preciso del comportamiento de la audiencia. 

Datos en tiempo real

Las decisiones inteligentes en materia de localización deben basarse en datos en tiempo real. geolocalización debe ser instantánea. Los datos que no están actualizados simplemente no son útiles para las empresas. Esto significa que los datos deben comunicarse en tiempo real para optimizar y alcanzar los objetivos deseados. 

Esta es otra razón por la que los datos de origen son importantes. Permite que la inteligencia de localización se produzca rápidamente.

La ubicación de las cosas

El IoT pronto estará en todo. Por ejemplo, en 2020 la tecnología IoT estará en el 95% de los nuevos diseños de productos electrónicos. Eso está muy bien, pero es solo el principio.

Este enorme crecimiento producirá grandes cantidades de datos. Sin embargo, puede ser difícil interpretar los conjuntos de datos sin la localización. La localización añade contexto y una mejor comprensión de lo que ocurre en un lugar concreto. Esto nos permite comprender mejor el mundo offline. 

La localización de las cosas: el IoT sólo es útil si se sabe dónde está la cosa. El enfoque sensorial agnóstico de Tamoco nos permite obtener inteligencia de localización a través de una amplia gama de sensores. Estos van desde balizas, Wi-Fi y geocercas hasta dispositivos IoT conectados. Este enfoque nos permite comprender la ubicación a través de muchos sensores diferentes. Esto crea una comprensión más profunda del mundo fuera de línea. Las empresas que utilizan geolocalización tendrán que adoptar un enfoque similar para comprender el mundo conectado en el que vivimos.

[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="50px" bottom_margin="20px"]

Descubra geolocalización

[mkdf_button size="" type="" text="Empieza" custom_class="" icon_pack="font_awesome" fa_icon="" link="/solutions-location-intelligence/" target="_self" color="" hover_color="" background_color=" hover_background_color=" border_color=" hover_border_color="" font_size=" font_weight="" margin="]
 
[mkdf_separator class_name="" type="normal" position="center" color="#E8E8E8″ border_style="solid" width="100%" thickness="3px" top_margin="20px" bottom_margin="0px"]