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Marketing y publicidad

Datos de la primera parte, datos de la segunda parte, datos de la tercera parte - ¿Cuál es la diferencia?

Introducción

 

Los datos lo están cambiando todo. Los datos están en todas partes. Cada día se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos, y la cifra no hace más que crecer. Se calcula que en 2020 se crearán 1,7 MB de datos por segundo para cada persona en la Tierra.

Para los profesionales del marketing, se trata de una gran cantidad de datos que hay que controlar. Es fácil sentirse abrumado por la cantidad de información disponible. Más aún cuando escuchamos términos como datos de primera parte, datos de segunda parte y datos de tercera parte.

Para facilitar esta tarea , existen varias formas de clasificar los datos. Esto nos ayuda, como vendedores y anunciantes, a entender la relación entre los conjuntos de datos y a comprender para qué puede utilizarse cada uno de ellos.

 

¿Por qué es importante?

Los datos son una de las herramientas más eficaces para impulsar el éxito del marketing. Los profesionales del marketing que pueden dar sentido a los datos que tienen a su disposición y desplegarlos con éxito han demostrado las recompensas que conllevan.

Dependiendo de sus objetivos, diferentes tipos de datos serán más relevantes para usted. Ahí es donde entran en juego las clasificaciones de datos como 1ª, 2ª y 3ª parte.

Veamos qué significan estos términos y cómo cada tipo es relevante para su marketing.

 

Datos de la primera parte

Los datos de primera parte son los que usted ha recogido directamente de sus audiencias o de sus clientes. Incluyen

  • Datos de su CRM
  • Datos de comportamiento recogidos de la interacción con su negocio (sitio web, aplicación, tiendas)
  • Datos sobre las suscripciones
  • Datos generados por sus cuentas de redes sociales

Estos datos se generan directamente de sus clientes o de su público. Este conjunto de datos se considera realmente el más valioso, ya que usted conoce el método de recopilación y, por lo general, es gratuito o cuesta poco conseguirlo.

Los datos de primera parte son fáciles de recopilar y gestionar en soluciones como los CRM y los DMP.

Como los datos de la primera parte son recogidos directamente por usted, los problemas de privacidad son mínimos (suponiendo que siga los procedimientos correctos). Usted es el dueño directo de sus datos y sabe exactamente de dónde proceden.

Los datos de origen son extremadamente valiosos, ya que proporcionan información valiosa sobre los clientes y las audiencias por poco o nada. Las empresas que no recogen y activan los datos de origen se pierden un truco.

 

Qué se puede hacer con los datos de origen

Para las organizaciones, tomar el control de la recopilación de datos de primera mano debería ser una prioridad inmediata. Al tener el control total de los datos, éstos son de mayor calidad. Hay muchos usos diferentes para los datos de primera parte, desde la monetización hasta el compromiso.

 

Engagement, personalization

Sus datos de primera parte pueden ayudarle a personalizar su marketing y a comprometerse con sus clientes.

Los datos de la primera parte pueden segmentar eficazmente su audiencia y permitirle crear anuncios más específicos y personalizados para sus clientes.

Información

Los datos de primera parte pueden ser muy valiosos para ayudarle a entender a sus clientes. Puedes identificar y trazar el recorrido del cliente o ver cómo se comportan tus usuarios e interactúan con tu empresa o producto.

 

Monetización

Los datos de origen son altamente monetizables, ya que se puede demostrar la metodología de recogida de datos. Los datos conllevan unos ingresos máximos, ya que no has tenido que comprarlos. La monetización de los datos de origen puede ayudar a generar ingresos para financiar otras áreas de su negocio.

 

Datos de segundas partes

El término "datos de segunda parte" es un término que está apareciendo cada vez más en estos días. Oímos a mucha gente preguntar "¿qué son los datos de segunda parte?".

Los datos de segunda parte son los datos de primera parte de otra persona. Estos datos proceden de su audiencia de primera parte, la fuente es clara y el proveedor suele demostrar la exactitud y la recopilación.

Puede comprar datos de segunda parte directamente del proveedor: no hay intermediarios en estos casos. Esto le permite establecer una relación con el proveedor y comprender el valor de los datos.

Los datos suelen proceder de las mismas fuentes que los datos de origen. Sin embargo, algunos proveedores especializados de segunda parte proporcionan conjuntos de datos únicos que ofrecen nuevas perspectivas.

Estos provienen de comportamientos ajenos a su audiencia, por lo que es probable que incluyan nuevos clientes potenciales.

 

¿Qué se puede hacer con los datos de terceros?

Los datos de segundas partes son un concepto relativamente nuevo, pero tienen un enorme potencial para los profesionales del marketing. Al proceder directamente del socio y al tener probablemente una relación directa con la empresa, es más fácil verificar la exactitud de estos conjuntos de datos.

Los datos son más consistentes y serán más precisos que un montón de conjuntos de datos de terceros agregados. Los datos de segunda parte ofrecen más transparencia para el usuario final de los datos, lo que facilita la comprensión del valor que los datos pueden aportar a su negocio.

 

Nuevas audiencias, nuevos negocios

Los datos de segundas partes son excelentes para la prospección y para llegar a nuevas audiencias que aún no forman parte de su público.

Esto le permite expandirse a nuevas regiones o nuevos grupos demográficos con nuevos productos.

 

Escala

Los datos de segundas partes pueden ayudarle a llenar las lagunas de sus conjuntos de datos de primera parte existentes. Sus conjuntos de datos pueden ser de alta calidad, pero pueden no ser lo suficientemente grandes como para escalar su negocio de la manera que usted desea.

Complementar los datos de la primera parte con los de la segunda es una forma eficaz de hacer que sus campañas lleguen a más personas sin comprometer la calidad.

 

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Encuentre datos más potentes de segundas partes

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Datos de terceros

Los datos de terceros son los que se adquieren de fuentes externas en las que el vendedor no es el recolector directo de los datos.

Estos conjuntos de datos suelen estar agregados y pueden haber sido revendidos varias veces. Estos agregadores pagan a otras empresas que generan los datos y los reúnen en un único conjunto de datos.

Este amplio conjunto de datos se desglosa a continuación en función de la demografía, el comportamiento u otra característica. Esto permite dividir los datos en segmentos que se pueden revender fácilmente.

Los datos de terceros suelen comprarse de forma programada, lo que significa que se producen rápidamente y a gran escala. Esto significa que las empresas pueden comprar rápidamente grandes cantidades de datos para sus campañas. La desventaja de los datos de terceros es que es mucho más difícil verificar de dónde proceden los datos y cómo se recogieron.

 

Qué puede hacer con los datos de terceros

La exactitud de los datos de terceros es difícil de verificar, y su disponibilidad es pública, lo que significa que otras empresas (y potencialmente la competencia) estarán utilizando los mismos conjuntos de datos que usted.

Pero eso no significa que no tenga valor para los vendedores. Puede ser útil cuando se combina adecuadamente con los datos de origen.

 

Amplíe su audiencia

La combinación de conjuntos de datos de terceros con sus datos de origen puede ayudarle a aumentar sus audiencias direccionables. Los modelos de semejanza pueden identificar las características de su conjunto de datos actual y buscar similitudes en los datos de terceros para encontrar clientes potenciales similares.

 

Consejos para vendedores y anunciantes

Los datos de terceros han prevalecido en muchas campañas de marketing en la historia reciente. La gran cantidad de datos disponibles, junto con los resultados que podrían generar, los han convertido en un activo valioso cuando se combinan con los datos de origen.

Sin embargo, se han producido dos avances significativos que han convertido los datos de segundas partes en una opción mucho más fiable para los profesionales del marketing.

 

Privacidad

A menos que haya tenido la cabeza en una zanja durante los últimos años, estará bien informado del GDPR en Europa. La preocupación por la privacidad en los conjuntos de datos de terceros siempre está presente para los profesionales del marketing.

A menudo, los conjuntos de datos de terceros son difíciles de verificar en términos de consentimiento. Aquí es donde resulta útil una relación directa con un proveedor de datos de terceros. Puede verificar el proceso de consentimiento y asegurarse de que los datos se recogen de acuerdo con las normas de privacidad pertinentes.

 

Precisión y transparencia

La verdad es que sus datos de primera parte son más transparentes que cualquier otro tipo de conjunto de datos. Pero eso no significa que sean precisos. Los datos de terceros son difíciles de verificar en términos de precisión y a menudo la transparencia ni siquiera forma parte de la discusión, ya que se trata de un conjunto de datos agregados.

Los datos de segunda parte son tan buenos como los de primera parte, siempre y cuando se pueda identificar la metodología y verificar que cumple con los estándares de precisión. Por eso, una vez más, es útil tener una relación directa con los proveedores de datos.

Muchos proveedores de datos de segunda parte pueden proporcionar sus datos directamente en sus soluciones de gestión de datos. Así, cuando sus conjuntos de datos de primera parte no son suficientes, puede adquirir nuevos datos de proveedores fiables y transparentes directamente en su infraestructura existente.

Los datos están aquí para quedarse. Como comercializador, su trabajo consiste en asegurarse de que sus datos se activen y de que sus datos de segunda y tercera parte sean precisos y transparentes.

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Datos

Informe sobre la historia de los datos - Tendencias de consumo en la Copa del Mundo 2018

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Entender las tendencias y el comportamiento de los consumidores durante la Copa del Mundo 2018

Descargue nuestro informe gratuito para entenderlo:

  • Cómo cambia la afluencia de público a las distintas sedes durante la Copa del Mundo
  • Qué sedes han funcionado bien durante el torneo
  • Patrones comerciales y no comerciales
  • Partidos, horarios y días más concurridos de las diferentes categorías
  • Tendencias en el comportamiento de diferentes grupos demográficos, como los millennials.
  • Cómo utilizar esta información para tomar decisiones de marketing y otras decisiones empresariales

Lea la introducción a continuación.

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Introducción

Esperamos cuatro años para que llegue un mundial. La final es el acontecimiento más visto del mundo. Esto supone un gran interés para el consumidor, y las empresas tienen que hacerlo bien para maximizar el efecto de este acontecimiento que se celebra una vez cada cuatro años.

El Mundial está formado por 32 naciones. En el Reino Unido todos los partidos se retransmiten por la televisión terrestre. En todo el mundo, unos 3.400 millones de personas ven alguna parte del torneo. Es un acontecimiento enorme para varias industrias, pero quizá ninguna más que la de las bebidas.

Por eso es importante entender el comportamiento de los consumidores durante estos monumentales acontecimientos mundiales. Entender cómo se mueven y se comportan los clientes puede ayudar a las empresas a tener un buen rendimiento en diferentes funciones, desde la publicidad y el marketing hasta los conocimientos y la planificación.

Para identificar las tendencias de consumo y de alcohol durante la Copa del Mundo, analizamos las visitas a más de 5.000 locales de todo Londres durante las tres semanas que duró el torneo.

Nuestro preciso conjunto de datos de primera mano, combinado con nuestra red de sensores de localización precisos, proporciona información detallada sobre el comportamiento de los consumidores durante la Copa del Mundo. Nuestra metodología de visitas proporciona una poderosa manera de revelar las tendencias y la información sobre el comportamiento de los consumidores.

Para estar al día de las últimas tendencias en materia de datos, suscríbase a nuestro boletín mensual. 

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Datos

Cómo el Big Data está cambiando el sector financiero

El sector financiero es un espacio altamente competitivo. Se enfrenta a una nueva generación de bancos y normativas disruptivas. Es un sector que necesita utilizar los macrodatos para impulsar la personalización, aumentar la fidelidad de los clientes, la seguridad y alimentar las decisiones de inversión cotidianas.

El sector de los servicios financieros siempre ha estado a la vanguardia de la innovación técnica. La disponibilidad de nuevos conjuntos de datos ha proporcionado una poderosa manera de entender el comportamiento y ofrece nuevas direcciones para que la industria financiera sea predictiva.

La aplicación delos big data en los servicios financieros va más allá de la predicción de los precios de las acciones. Los nuevos tipos de datos están revolucionando el espacio.

Vamos a desglosar algunos ejemplos de cómo se utiliza el big data en los servicios financieros.

 

Personalización

La personalización ha sido durante mucho tiempo una prioridad en el trato con los consumidores. Esto es cierto tanto en el sector financiero como en otros sectores verticales con una fuerte presencia de consumidores.

Los bancos disruptores han comenzado a establecerse en el sector financiero. Algo que estos bancos han hecho bien es la personalización.

Al conocer los hábitos de gasto y el comportamiento de los usuarios, pueden ofrecer productos y recomendaciones de gasto más personales.

Por ejemplo, en el mundo de la banca digital, si un banco dispusiera de los conjuntos de datos adecuados en torno a sus clientes, podría ofrecer servicios que realmente aportaran valor al cliente final. Si un banco entiende en qué gastan sus clientes, a dónde van y dónde trabajan puede, por ejemplo, sugerirles que una tarjeta de viaje podría ahorrarles mucho dinero cada mes.

Es en estas áreas donde los servicios financieros pueden aprender de los bancos disruptores. Con el conjunto de datos adecuado, la experiencia bancaria puede personalizarse para los clientes. Esto permitirá a los servicios financieros aumentar la fidelidad de los clientes e impulsar la venta cruzada de sus productos de forma mucho más eficaz.

 

Seguridad

Hay pocos sectores en los que la seguridad y el fraude sean una amenaza mayor que en los servicios financieros.

A medida que la tecnología ha ido avanzando, los profesionales del sector deben ser más inteligentes y adaptarse mejor a las tácticas cambiantes de quienes buscan puntos débiles en sistemas a veces anticuados.

La adición de la inteligencia de localización a la ecuación añade una capa adicional de seguridad para los clientes y permite a las instituciones financieras proporcionar instantáneamente controles basados en el lugar en el que un cliente utiliza sus productos.

La localización ofrece a los equipos de seguridad una nueva forma de identificar el fraude. geolocalización puede ayudar a educar a los sistemas de seguridad sobre el comportamiento de los clientes y puede constituir una sólida base para detectar irregularidades en el comportamiento financiero.

Los servicios financieros procesan continuamente un número increíble de transacciones. Una superposición de localización que incluya reglas operativas puede ayudar a determinar cuándo marcar los registros como fraudulentos.

Estos procesos permiten a los servicios financieros ofrecer mejores garantías a sus consumidores y clientes.

 

Inversión

El auge del big data conlleva un enorme potencial para los inversores. Muchos han implementado sistemas predictivos diseñados para comprender conjuntos de datos, digerir grandes cantidades de datos y luego informar las decisiones de inversión.

Estos conjuntos de datos han tenido éxito, pero la precisión de geolocalización rara vez se utiliza de forma óptima en este ámbito. La inteligencia de localización proporciona una comprensión más detallada de las tendencias y la ingesta de estos conjuntos de datos precisos puede ayudar a los inversores a adelantarse a la competencia.

La comprensión de cómo se mueven y comportan las poblaciones en masa está disponible en el mundo online. La localización ofrece algo ligeramente diferente. Ayuda a comprender cómo se mueven los consumidores en el mundo offline.

El uso de la localización permite un desfase mínimo entre la comprensión agregada de las tendencias de consumo y la capacidad de los inversores para prever el rendimiento de las carteras y los mercados financieros.

Esto permite a los inversores actuar con rapidez y decisión. La localización es un fantástico indicador del comportamiento de los mercados, las marcas o los individuos. Con los progresos realizados en materia de precisión por algunos en este espacio, esto resultará ser uno de los próximos pasos en el análisis predictivo para el sector financiero.

 

Seguros

Para los seguros, la ubicación lo es todo. Muchas aseguradoras pueden beneficiarse inmediatamente de la calidad de geolocalización para modelar mejor el riesgo y mejorar drásticamente sus suscripciones y precios.

En los seguros, casi todos los datos tienen relación con la ubicación.

Datos sobre la delincuencia: conocer el riesgo de delincuencia en lugares concretos, incluyendo datos históricos y soluciones predictivas, puede aportar importantes ventajas a las aseguradoras.

Catástrofes: mediante el análisis de datos, las aseguradoras pueden mitigar los riesgos de las catástrofes en función de la ubicación del cliente.

Datos sobre el comportamiento: el uso de nuevos tipos de datos sobre el comportamiento, como la localización, puede permitir a las aseguradoras comprender mejor el comportamiento de los consumidores. Esto ayuda a predecir el riesgo y a fijar los precios.

Estos conjuntos de datos están ahora disponibles en grandes cantidades. La localización precisa permite una visión más exacta y la capacidad de generar estos datos, así como de almacenarlos y procesarlos, ha cambiado las reglas del juego para el sector de los seguros.

 

Nuevos ingresos

Para las empresas financieras, los datos de los consumidores también son la clave de los nuevos ingresos. Permite a las empresas maximizar los ingresos de los canales existentes.

Por ejemplo, utilizando el marketing de datos de precisión, las empresas financieras pueden identificar productos y servicios que se ajustan mucho más a clientes específicos. Esto proporciona más valor tanto para los clientes como para los socios de la marca.

Entender el comportamiento de los clientes permite a las empresas comprender qué tipo de persona es más valiosa para su negocio.

Utilizando estos datos, es posible crear parecidos y utilizarlos para dirigir una actividad de marketing más específica a los clientes que representan un mayor potencial de ingresos.

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Añada datos a su negocio

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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.

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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.

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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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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.

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Más información sobre big data

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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.

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Descubra geolocalización

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