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How Retailers Use Geospatial Data To Create Better Marketing Campaigns

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. 

Finance Marketing & Advertising Retail

What Is Footfall Data? All You Need To Know About Foot-traffic In 2023

Footfall data is something that has been around for a while now. But what do we mean by footfall?

This kind of dataset has changed depending on the use case and industry.

In fact, footfall has moved beyond simply measuring the number of people that enter a location.

We’ll take you on a deep dive into footfall data. We’ll show you what it is with detailed examples, as well as what it can be used for across many industries.

What is footfall?

Before we look at footfall data, we need to explain what footfall is.

For us, we have always defined footfall as:

The way that a group behave and move in the real world.

This explains the who, what, when and why of how this group of people visit a location.

This could be different for each business.

But mainly footfall can tell you:

  • Trends around behaviour
  • Changes in demographics
  • Visits to real-world locations
  • Anonymised data trends

Essentially footfall means understanding how people move and behave in the real world.


So what is footfall data, and what does it look like?

Footfall data is sometimes referred to as foot traffic data. It’s a data set that will usually contain a number of entries. 

The dataset as a whole will signify a number of visits to a real-world location.

These are aggregated and delivered in a few different ways.


Aggregated visits to a location

This will be a data set in which the number of visits to a location is aggregated. This is usually done by some kind of time window, such as hourly, daily, weekly or monthly.


Individual visits to a location

Similar to the above, but this time each row will signify a visit to a location. This will usually come with a timestamp and will be up to the person receiving the data to aggregate the data as they wish.


Characteristics of visitors at a location

In this dataset, the visits to a location are overlayed with demographics data to understand the calibre of person visiting the chosen location.


Comparisons of visitors to a location

This dataset will contain a comparison between two locations based on the desired metric. This could be demographic or an hourly number of visits.


Where is footfall/foot traffic data generated from?

These datasets can come from a myriad of sources. It’s important that you understand where your footfall data is generated from, as this can affect its accuracy. The most common sources are as follows:


Geospatial/Location data

Data is usually generated from a mobile device. This is collected and aggregated to protect user privacy. A good amount of versatility as a single data set can be used to measure visits to numerous locations. A good balance of scale and accuracy.


Sensory data

These are usually physical sensors that are placed in entrances to stores. Very accurate but limited mainly to retail and requires stores to install physical tech, so not very scalable.


Datos de compra

This kind of footfall data involves taking payment data to understand changing traffic in stores. It can be scalable but is not very accurate. This is mainly due to the fact that you are measuring purchases as opposed to visits.


How can footfall data help my business?

Traffic and movement trends

One of the main use cases for footfall data is for understanding changing traffic and movement trends.

These kinds of insights are valuable for businesses that are interested in physical locations. 

Examples of this use case are:

  • A retail location understands the changing number of visitors to its location. This could be a store or a real estate planner.
  • A city planner understands macro visits changes to plan infrastructure.
  • Financial companies looking to identify trends in behaviour for investment purposes.
  • OOH media owners measure how many people have seen their ads.


Visitor demographics

As mentioned, with overlapping datasets, it’s possible to show the demographic of visitors to locations. These demographics are features such as age, gender, interests. 

This use case traditionally sits more on the side of marketing and advertising. 

Example use cases are:

  • Marketers target consumers who have visited a real-world location.
  • Building lookalike audiences in advertising platforms.


Competitive analysis

This is similar to our first use case, but the target location will typically be a competitor. 

Examples of this use case are:

  • A store measures competitors’ traffic to target them with advertising.
  • A new site planner understands competitive performance to decide where to open a new site or venue.


Training ML

Footfall data can also be used to train emerging ML models. These models are being used to power new tools that can help solve problems in the real world.

Examples of this use case are:

  • Predictive insights into footfall
  • Complex financial predictions


Example of footfall data

Get started with best-in-class footfall data today.


Venta al por menor

Aprovechamiento de la inteligencia local en el sector minorista

En esta era moderna de avances tecnológicos, sería un error decir que el mercado minorista no está experimentando un crecimiento similar. El número de clientes en línea está evolucionando rápidamente, y están surgiendo demandas de mayor personalización. Las industrias minoristas se están volviendo más poderosas al integrarse con las últimas herramientas de inteligencia artificial.

En 2019, el tamaño del mercado mundial de la inteligencia de localización fue valorado en USD 10.600 millones, y se estima que se expandirá a una CAGR del 15,2% durante el período de previsión. Además, según la GSMA, el número total de conexiones de IoT representó 9.100 millones en 2018 y se estima que alcanzará más de 25.200 millones en el mismo período.

La inteligencia de localización es cada vez más crucial para los minoristas, ya que proporciona resultados medibles fuera de línea, información escalable sobre el público y una mejor orientación del mismo. 

He aquí las cinco formas en que la inteligencia de localización está revolucionando las industrias minoristas. 

Información sobre los clientes

Si los líderes del comercio minorista comienzan a utilizar la inteligencia de localización, esto puede resultar beneficioso para ellos al provocar valiosos conocimientos de los clientes. Para ello se puede utilizar una tecnología llamada geoenriquecimiento. Esta tecnología convierte eficazmente las direcciones residenciales de los clientes en información útil. De este modo, los minoristas pueden utilizar los modernos sistemas de información geográfica para generar mapas inteligentes e identificar las ubicaciones más populares de los clientes de forma precisa y eficaz. Los minoristas pueden acumular información sobre numerosos datos demográficos de los clientes y sus comportamientos. Esto ayuda a los líderes empresariales a desarrollar un mejor conocimiento de las localidades de los clientes que son fieles. Los propietarios de negocios pueden optimizar el rendimiento del personal y tener una mejor experiencia de comportamiento de los clientes incorporando la inteligencia de localización en las industrias minoristas. 

Elmapeo interior de las tiendas minoristas es otra cosa que puede ayudar enormemente a conocer a los clientes. Gracias a esta tecnología, las tiendas pueden conocer los patrones de compra de los clientes y utilizar estos datos para impulsar diferentes tipos de productos y promociones.

Análisis de la zona comercial

El análisis de la zona comercial es esencial para que los minoristas seleccionen las ubicaciones adecuadas de una nueva tienda, definan los objetivos de ventas y estudien la fuerza de la competencia. Los minoristas pueden elegir las tiendas adecuadas en las que pueden acceder fácilmente a su público objetivo con el análisis de la zona comercial. La inteligencia de localización ayuda a los propietarios de negocios a disponer de información real sobre los diferentes comportamientos y datos demográficos de los clientes en torno a los posibles emplazamientos comerciales. 

Además, los empresarios pueden comprender mejor qué otros lugares considerarán sus clientes para hacer sus compras. Gracias a la inteligencia de localización, los minoristas pueden recopilar datos para medir las tendencias de los clientes y saber si la demografía de los clientes está creciendo o disminuyendo en una zona determinada. La inteligencia de localización puede ofrecer enfoques basados en datos para el análisis del área comercial en los comercios minoristas. 

Seguimiento de activos 

Los comercios minoristas necesitan una amplia gama de productos para satisfacer las demandas siempre cambiantes de los clientes. El retraso en la entrega de los productos causa una impresión equivocada en los clientes. Esto afecta enormemente a la entrega a los clientes y a la productividad del personal. Los minoristas pueden hacer un seguimiento continuo de la ubicación de su personal de entrega y para la gestión de las cadenas de suministro. Afortunadamente, la inteligencia de la localización también puede servir inmensamente para la verificación de la identidad de los miembros del personal de las tiendas minoristas durante el seguimiento de los activos.

Los minoristas pueden desarrollar aplicaciones de localización personalizadas que pueden instalarse fácilmente en los dispositivos móviles de su personal de reparto. La inteligencia de localización ayuda al seguimiento de los activos y puede resultar beneficiosa para los minoristas de las empresas. Los propietarios de negocios pueden rastrear la ubicación precisa de un ejecutivo de entrega en tiempo real y calcular el tiempo estimado de llegada. De este modo, los minoristas pueden seguir la ubicación de todos los repartidores en un sistema centralizado.

Geocercas virtuales

Los comercios pueden establecer una geocerca virtual para su comercialización. Los propietarios de negocios tienen la responsabilidad de definir un radio determinado alrededor de su tienda en función de su tamaño. Al utilizar esto, los minoristas pueden enviar notificaciones sobre descuentos, ofertas y promociones de productos cuando los clientes entran y salen de la geo-cerca. Los minoristas pueden alertar a sus clientes mediante este enfoque sobre los productos y los descuentos cuando están cerca de la tienda. Además, los minoristas pueden utilizar algoritmos innovadores de aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar las ventas y las sugerencias de productos. 

Veamos un ejemplo. Supongamos que un cliente quiere comprar café. Hay una gran posibilidad de que el mismo cliente quiera azúcar y leche. La inteligencia de localización se utiliza para mejorar las sugerencias de productos y permite a los minoristas prepararse para las preferencias siempre cambiantes de los clientes.

Análisis de la fuerza de la competencia 

El análisis del mercado de la competencia es obligatorio para los minoristas y propietarios de negocios antes de seleccionar un nuevo emplazamiento comercial. La inteligencia de localización resulta ser un elemento de cambio en este escenario. La inteligencia de localización ayuda a los empresarios a medir la cuota de mercado de la competencia y la perforación en una determinada ubicación geográfica. Además, ayuda a los minoristas a conocer la fidelidad de los clientes hacia ellos y hacia sus competidores. Si sus clientes tienden a visitar otras tiendas, los minoristas pueden aprovechar esta oportunidad de la mejor manera posible y captar a los clientes menos fieles de sus competidores. Un minorista puede utilizar enfoques basados en datos con la ayuda de la inteligencia de localización. 

Invierta hoy en la protección de su negocio a largo plazo

La inteligencia de localización tiene un gran potencial para proteger su negocio contra actos delictivos y actividades fraudulentas a largo plazo. Hoy en día, todo es propenso a la digitalización debido a la rápida evolución de las tecnologías. La utilización de datos y conocimientos de expertos para la toma de decisiones empresariales eficientes y precisas se está convirtiendo en una nueva normalidad que está revolucionando el mundo. 

En el actual entorno competitivo, si quiere mejorar la seguridad de su empresa, ya es hora de invertir en inteligencia de localización de localización. La utilización de datos basados en la localización ayuda a identificar las áreas en las que se está gastando de más o de menos. Además, ayuda a desarrollar una mejor comprensión de las operaciones de su negocio y del área de identidad de las mejoras y del funcionamiento de su tienda. Es mucho más sencillo demostrar su cumplimiento a las partes interesadas y a los clientes con datos cartográficos precisos y versátiles. Empiece a invertir hoy mismo para la protección a largo plazo de sus negocios.

Venta al por menor

Big Data en el comercio minorista: cómo la analítica de datos puede transformar el comercio minorista

El sector minorista está evolucionando rápidamente. La forma en que los consumidores compran está cambiando. La línea entre online y offline se difumina y cada vez son más los minoristas que adoptan una estrategia basada en los datos, lo que les ayuda a entender cómo se comportan sus clientes y a garantizar que puedan ofrecer a la persona adecuada el mejor producto.

Laanalítica de datos en el comercio minorista es la nueva normalidad. Las marcas que tienen acceso a datos de alta calidad, y saben cómo utilizarlos, son las que ofrecerán un valor sin precedentes a sus clientes. Veamos cómo pueden utilizarse los big data en la analítica del comercio minorista para obtener una poderosa ventaja competitiva en un espacio altamente competitivo.


Comprensión total de los clientes

Los análisis de big data pueden ayudar a los minoristas a entender las tendencias de los clientes con gran detalle. El análisis del comportamiento ayuda a los minoristas a predecir cuál será la próxima gran tendencia basándose en estos conjuntos de datos. Este tipo de conocimiento puede tener un impacto positivo en toda la estrategia comercial del comercio minorista.

Esto ayuda a las marcas a identificar nuevas preferencias mucho más rápido, les ayuda a evitar la pérdida de clientes y garantiza que los costes de adquisición se mantengan al mínimo. Los conjuntos de datos basados en el comportamiento de los consumidores en línea pueden ayudar a los minoristas a predecir cuáles serán los próximos artículos imprescindibles, por ejemplo.

Otros conjuntos de datos predictivos incluyen la ubicación, que proporciona una comprensión de los datos demográficos que visitan sus tiendas. Esto permite a los minoristas adaptarse a su cambiante base de clientes. Por ejemplo, puede haber un número creciente de millennials que visitan sus tiendas. Conocer esto en tiempo real permite a los minoristas ser proactivos. Esto podría ser en términos de la experiencia en la tienda -podría tener sentido abrir un área específica con productos relevantes para estos grupos demográficos.


Personalización y promociones personalizadas

El marketing minorista supone una adecuación de los clientes a un producto como nunca antes. Los macrodatos lo hacen más fácil que nunca. El análisis predictivo puede ayudarle a encontrar el cliente adecuado para su producto con una precisión increíble.

Los conjuntos de datos que incluyen la ubicación pueden ayudar a entender exactamente cómo se comportan los consumidores. Esto ayuda a los minoristas a crear una mejor comprensión de sus clientes y a crear mejores soluciones de orientación que proporcionen valor y personalicen las comunicaciones.

La segmentación en el feed puede ser una forma enormemente eficaz de llegar al cliente adecuado con el mensaje correcto cuando se utilizan los conjuntos de datos adecuados. Los conjuntos de datos que pueden indicarle cómo interactúan los clientes con su marca en línea y fuera de línea permiten a los minoristas ofrecer comunicaciones muy contextuales.

Este nivel de personalización también ayuda a optimizar el gasto en medios y a garantizar que se llega a los consumidores adecuados con el mensaje correcto.

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Póngase en contacto con nosotros para ver cómo los datos pueden transformar su estrategia de venta al por menor

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Disposición de la tienda física

La personalización también incluye la experiencia en la tienda. Los macrodatos proporcionan a los minoristas información de alto nivel sobre cómo se mueven los consumidores en sus tiendas.

Estos conjuntos de datos permiten a las marcas analizar el comportamiento en las tiendas y medir el impacto del gasto de marketing en ellas.

Los datos masivos en las tiendas minoristas pueden proporcionar una ventaja competitiva en la venta cruzada y pueden impulsar significativamente el poder de la promoción en la tienda.

Además, puede proporcionar un método poderoso para entender cómo diseñar las experiencias de compra física para maximizar el compromiso y garantizar que los consumidores reciban experiencias de compra inteligentes óptimas.


Estrategia de marketing de comercio electrónico

Elcomercio electrónico es una parte importante del arsenal del minorista moderno. Es vital que las marcas puedan aprovechar los análisis de datos de venta al por menor para ayudar a que la experiencia sea perfecta.

Los clientes quieren una experiencia de compra en línea que sea la continuación natural de sus visitas a la tienda. Quieren que las dos cosas funcionen juntas sin ningún problema. Servicios como el clic y la recogida, así como los mensajes de cestas abandonadas, se consideran algo que los consumidores esperan de las mejores marcas.

Los macrodatos pueden ayudar a cubrir las lagunas que permiten a los minoristas vincular el mundo del comercio electrónico con la tienda física y ofrecer una experiencia de compra fluida a los consumidores. Vincular el comercio electrónico con la tienda física y garantizar que los consumidores puedan encontrar soluciones fácilmente es una de las principales ventajas del big data en el comercio minorista.


Gestión de pedidos

Entre bastidores, el big data puede ayudar a informar a la cadena de suministro y optimizar la producción. De este modo, los clientes no se ven decepcionados cuando una tendencia despega y el producto se agota.

El uso de big data en las cadenas de suministro del sector minorista es fundamental para predecir las tendencias y garantizar que las existencias estén en el lugar adecuado. Cuando se producen grandes acontecimientos en el sector minorista, como el Black Friday, conjuntos de datos como la información sobre la ubicación pueden ser decisivos para supervisar las zonas en las que aumenta la demanda y permitir a los minoristas reaccionar ante los cambios en la demanda y las tendencias.


Los macrodatos en el comercio minorista ayudan a las marcas a responder a preguntas que son cruciales para el crecimiento de un negocio minorista moderno. Les ayuda a responder a estas preguntas más rápido que nunca:

  • ¿Quiénes son sus clientes?
  • ¿Qué les motiva a visitarnos?
  • ¿Qué les atrae?
  • ¿Cómo se comportan fuera de su tienda?
  • ¿Cómo puede dirigirse a ellos?
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Para saber cómo geolocalización y la inteligencia de localización pueden ayudar a su empresa, póngase en contacto con nuestro equipo.

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