This guide will tell you everything that you need to know about location data:
Introducción
La adopción mundial de teléfonos inteligentes ha crecido a una velocidad increíble en la última década.
Los dispositivos móviles son una poderosa herramienta para entender el comportamiento agregado de los consumidores.
La comprensión de la ubicación de los dispositivos abre las puertas a una amplia gama de casos de uso que son únicos de muchas maneras diferentes.
Mobile location data provides a granular solution for consumer understanding. Combining this understanding with other datasets is helping to solve business problems and achieve goals across many different industries.
For these reasons, location data has quickly become the holy grail of mobile. Its applications are broad and run across a number of different industries and verticals.
Pero antes de entrar en materia, ¿qué es exactamente geolocalización?
¿Qué es geolocalización?
El smartphone
El dispositivo móvil o smartphone ha sido revolucionario. Su crecimiento ha sido increíble: muchos predicen que ahora hay más de estos dispositivos en el mundo que personas.
Los teléfonos inteligentes han transformado todo en nuestra vida cotidiana: rara vez salimos de casa sin él, y siempre lo llevamos encima, listo para proporcionarnos información u orientación al instante.
These devices have enabled the location data industry to understand how audiences move and behave in the real world. This information is location data. It comes in many different forms and from various sources.
¿Qué es geolocalización?
Location data is geographical information about a specific device’s whereabouts associated with a time identifier.
This device data is assumed to correlate to a person – a device identifier then acts as a pseudonym to separate the person’s identity from the insights generated from the data.
geolocalización a menudo se agrega para proporcionar información a escala significativa sobre el movimiento de la audiencia.
¿Cómo se genera geolocalización ?
Las empresas recogen geolocalización de muchas maneras diferentes. Hay varias técnicas diferentes para recoger geolocalización. Estas técnicas difieren en cuanto a su fiabilidad (pero hablaremos de ello más adelante).
Por ahora, el proceso principal de recogida de geolocalización requiere los siguientes ingredientes.
Una fuente/señal de localización
El primer ingrediente es una señal de localización. Esta señal no es un producto del propio aparato, sino que procede de otra tecnología que produce señales. El dispositivo escucha estas señales externas y las utiliza para posicionarse. Estas señales son las siguientes:
GPS
GPS es la abreviatura del sistema de posicionamiento global y se desarrolló por primera vez en la década de 1970. El sistema se compone de más de 30 satélites que están en órbita alrededor de la Tierra. Esta tecnología funciona en tu dispositivo recibiendo señales de los satélites.
Puede calcular dónde se encuentra midiendo el tiempo que tarda en llegar la señal.
El GPS geolocalización puede ser muy exacto y preciso en determinadas condiciones, sobre todo en exteriores. En los mejores casos, la señal puede ser fiable hasta un radio de 4,9 metros a cielo abierto(fuente).
Wi-fi
Las redes wi-fi son otra fuente de señales de localización que son excelentes para proporcionar exactitud y precisión en interiores. Los dispositivos pueden utilizar esta infraestructura para una localización más precisa cuando el GPS y las torres de telefonía móvil no están disponibles, o cuando estas señales están obstruidas.
Faro
Las balizas son pequeños dispositivos que suelen encontrarse en una única ubicación estática. Las balizas transmiten señales de baja energía que los smartphones pueden captar.
Al igual que el Wifi, el dispositivo utiliza la intensidad de la señal para saber a qué distancia se encuentra de la baliza.
Estos dispositivos son increíblemente precisos y pueden utilizarse para situar una ubicación a medio metro con una intensidad de señal óptima.
Datos del operador/torres de telefonía móvil
Los dispositivos móviles suelen estar conectados a torres de telefonía móvil para poder enviar y recibir llamadas y mensajes. Un dispositivo suele ser capaz de identificar varias torres de telefonía móvil y mediante triangulación, basada en la intensidad de la señal, puede utilizarse para situar la ubicación del dispositivo.
Un identificador
Cada teléfono inteligente debe estar asociado a un identificador para entender el movimiento a lo largo del tiempo. Este identificador se llama ID del dispositivo. En el caso de iOS, se denomina identificador de publicidad (IDFA), y en el de Android, ID de publicidad de Android (AAID).
Metadatos o conjunto de datos adicionales (opcional)
Una señal de localización combinada con un identificador te permitirá ver el movimiento de un dispositivo a lo largo del tiempo. Sin embargo, para obtener información más detallada y obtener más valor de geolocalización, necesitarás algunos metadatos o un conjunto de datos adicional.
El conjunto de datos más común para hacer esto es un conjunto de datos de PDI. Este conjunto de datos incluye puntos de interés que son importantes a la hora de comparar cómo se mueve y se comporta el público en el contexto del mundo real..
Por ejemplo, una serie de latitudes y longitudes que muestren cómo se mueven los londinenses entre las 7 y las 10 de la mañana podría ser útil. Vincular esto a un conjunto de datos que incluyera estaciones de metro y rutas de viaje clave permitiría hacer mucho más con los datos iniciales.
geolocalización fuentes - ¿de dónde viene geolocalización ?
Ya hemos visto los ingredientes que se combinan para crear geolocalización, incluidos los diferentes tipos de señales de localización. Pero, ¿cuáles son las fuentes de geolocalización? Si quieres utilizar geolocalización en tu organización, debes conocer las diferencias entre cada fuente potencial. También es importante contar con una estrategia de gobernanza de los datos para gestionarlos eficazmente.
La fuente puede tener un efecto significativo en la exactitud, la escala y la precisión de los dispositivos. Entonces, ¿de dónde procede geolocalización ? Hay tres fuentes principales:
La corriente de la oferta
Una parte considerable de geolocalización procede de algo llamado bidstream (también llamado intercambio). El bidstream es una parte del ecosistema publicitario. No te preocupes si nunca has oído hablar de él: te lo explicaremos todo.
Explicación: El ecosistema de la compra de publicidad
El ecosistema de compra de publicidad
Antes de hablar de los datos de bidstream, es útil entender cómo se compran y venden los anuncios.
- Tratos directos con editores como una aplicación, un sitio o una red.
- Redes publicitarias que agrupan el inventario publicitario para venderlo a los anunciantes
- Los ad exchanges ofrecen una solución para que los editores ofrezcan su inventario de forma programática, permitiendo a los anunciantes comprarlo en tiempo real. La compra de inventario publicitario de esta manera produce una solicitud de oferta.
¿Por qué es esto relevante para geolocalización ? En cada solicitud de puja se transmite información - estos datos contienen varios atributos que se utilizan para determinar si se publica el anuncio en el dispositivo.
En este conjunto de datos se incluye una forma de localización de dispositivos. Una empresa empaquetará este geolocalización, y el resultado es el bidstream geolocalización que está disponible hoy en día.
Bidstream geolocalización es atractivo por su gran cantidad: puede proporcionar rápidamente una gran cantidad de escala. Sin embargo, los datos de bidstream también presentan problemas específicos: pueden ser inexactos, incoherentes e incluso fraudulentos. Dado que se captura de forma programática, bidstream geolocalización también tiene la ventaja de ser inmediatamente procesable.
"Hasta el 60% de las solicitudes de anuncios contienen algún tipo de geolocalización. De estas solicitudes, menos de un tercio son precisas a menos de 50-100 metros de la ubicación declarada"
Telcos
¿Recuerdas, en la última sección, cuando identificamos las señales de localización? La localización de torres de telefonía móvil es una de ellas y es el proceso de triangular la fuerza de las señales de las torres de telefonía móvil para situar el dispositivo en una ubicación específica.
Este tipo de localización procede directamente de una empresa de telecomunicaciones (telco). Por lo general, tienen algunos datos demográficos asociados a la geolocalización.
Al igual que en el caso de los datos bidstream, la escala que pueden ofrecer las telecos (tienen un amplio alcance, ya que en muchos países pocas empresas dan servicio a toda la población) es atractiva.
Sin embargo, de la misma manera, esta escala está ocultando muchos problemas con la precisión de los datos. Algunos estudios han descubierto que tan solo el 15% de los datos muestreados eran incorrectos.
SDKs de localización
Un kit de desarrollo de software (SDK) es un conjunto de herramientas que los editores de aplicaciones pueden añadir a su aplicación para ofrecer funciones de terceros. Los desarrolladores añaden SDKs de localización a sus aplicaciones para acceder a las señales más precisas y exactas de geolocalización desde el dispositivo del usuario.
Los SDK de localización tienen muchas formas: algunos utilizan la funcionalidad básica de localización presente en el sistema operativo, mientras que otros realizan un cierto grado de procesamiento de datos para aumentar la precisión.
Algunos SDK sólo funcionan en la aplicación integrada cuando ésta está abierta. Otros pueden ejecutarse en segundo plano para obtener información más amplia sobre el movimiento y los comportamientos del dispositivo.
Los SDK basados en la localización recopilan datos con el consentimiento del usuario: los permisos nativos de las aplicaciones suelen recoger este consentimiento, pero algunos proveedores de SDK ofrecen herramientas de consentimiento para garantizar que la aplicación basada en la localización recopila datos de acuerdo con la normativa pertinente.
La diferencia entre los datos generados por los SDKs y otras fuentes de datos puede verse en la exactitud y precisión de los conjuntos de datos. Los datos recogidos por los SDK de localización son más precisos porque pueden escuchar múltiples señales de localización.
Por ejemplo, los SDK pueden utilizar el GPS integrado en el dispositivo para situarlo y, a continuación, utilizando la intensidad de la señal Bluetooth de las balizas, verificar y ajustar la ubicación del dispositivo con una precisión de un metro.
Los SDK de localización suelen tener una forma más sofisticada de entender cómo se comporta el dispositivo. Por ejemplo, el SDK de Tamoco utiliza el comportamiento del movimiento y otros eventos de entrada/salida para saber cuándo un dispositivo visita un local o ubicación.
¿Por qué no se recogen todos los datos con los SDK?
Si los SDK de localización son los más exactos y precisos, ¿por qué no los utilizamos para recoger todos los geolocalización?
El problema de muchos SDK de localización es que requieren la integración en la aplicación de un editor. Esta aplicación tiene que cubrir un número adecuado de dispositivos antes de que los datos sean lo suficientemente representativos como para obtener una visión valiosa o patrones relevantes.
Sin embargo, algunos SDK se han construido con una funcionalidad que beneficia al editor y limita el uso de la batería a un nivel mínimo. Estos SDK son los que han alcanzado una escala significativa.
Por ejemplo, el SDK de Tamoco está optimizado para enviar datos en lotes para minimizar el número de peticiones. También modificamos la forma de recoger los datos en función del nivel de batería actual.
Todos estos factores son el resultado directo de una estrecha relación de trabajo con nuestros socios desarrolladores y permiten que el SDK de Tamoco escale junto con nuestros socios.
Conjuntos de datos de editoriales
Es posible obtener geolocalización directamente de los editores de aplicaciones. Algunos editores han desarrollado métodos para obtener la ubicación utilizando los servicios de localización incorporados en los dispositivos.
Normalmente coinciden con un proceso basado en la ubicación dentro de la aplicación, como la búsqueda de un restaurante cercano.
A menudo no son tan precisos como los SDK de localización que han sido cuidadosamente construidos para recoger señales de localización verificadas. Sin embargo, pueden ser una buena fuente de geolocalización siempre que puedas validar y entender el proceso de recogida de datos puesto en marcha por el editor.
Ya hemos dicho que una buena geolocalización es exacta y precisa. Sin embargo, demos un paso atrás y hagámonos una pregunta: ¿qué entendemos realmente por exacto y preciso geolocalización?
geolocalización recogidos por los dispositivos inteligentes suelen venir en forma de coordenadas de latitud y longitud, o lat/long. Esta lectura se refiere a la ubicación percibida del dispositivo en ese momento.
Sin embargo, ¿cómo podemos dar sentido a esta cifra y entender si es exacta?
Exactitud de la localización frente a precisión de la localización
Podría pensarse que exactitud y precisión pueden utilizarse indistintamente. Sin embargo, en el mundo de geolocalización, tienen significados diferentes
Precisión
La precisión es una medida que nos ayuda a entender lo cerca que está la lectura geográfica del dispositivo de la ubicación real del mismo.
Entonces, ¿cómo se mide la precisión? La precisión de la localización del dispositivo cambia en función del tipo de señal y del dispositivo. La precisión se mide observando el tipo de señal (GPS, wifi, torre celular). El dispositivo nos proporciona una lectura de la ubicación y luego una unidad de precisión. Esta unidad suele ser una medida de distancia y es el margen de error asociado a la medición.
Precisión
La precisión es el nivel de detalle asociado a la medición de la ubicación. Cuanto más se parezca a las demás mediciones del conjunto de datos, más precisos serán los datos.
En términos de localización, utilizamos la latitud y la longitud para medir esto. En primer lugar, comprobamos si los puntos de datos se encuentran realmente en la misma zona.
El número de puntos decimales en la latitud y la longitud es esencial para medir la precisión de geolocalización. Cuantos más dígitos haya después del punto, más precisos serán los datos.
La siguiente tabla ayuda a explicar la precisión cuando se mira la lat/long:
Lugares decimales | Grados decimales | DMS | Escala cualitativa |
---|---|---|---|
0 | 1.0 | 1° 00′ 0″ | País o región grande |
1 | 0.1 | 0° 06′ 0″ | Ciudad o distrito grande |
2 | 0.01 | 0° 00′ 36″ | Ciudad o pueblo |
3 | 0.001 | 0° 00′ 3.6″ | Barrio, calle |
4 | 0.0001 | 0° 00′ 0.36″ | Calle individual, parcela de tierra |
5 | 0.00001 | 0° 00′ 0.036″ | Árboles individuales, puerta de entrada |
6 | 0.000001 | 0° 00′ 0.0036″ | Personas individuales |
No todos los móviles geolocalización son iguales
Como muchos en la industria han afirmado: el tipo de geolocalización y la metodología tienen una importancia significativa. La relevancia de los distintos tipos en diferentes escenarios suele ser contundente.
El sitio web móvil geolocalización requiere algunos fundamentos para proporcionar la información granular de la que hablamos anteriormente.
Entonces, ¿cuál es la mejor manera de recoger con exactitud y precisión geolocalización y qué sucede cuando las señales como el GPS no funcionan?
Creemos que este es otro argumento a favor de los datos generados por el SDK. Por ejemplo, el SDK de localización de Tamoco puede escuchar varios tipos de señales simultáneamente. El procesamiento de estas señales permite al SDK medir la precisión y luego determinar qué señal utilizar.
Nuestro SDK, por tanto, utiliza Bluetooth y Wifi para ayudar a posicionar el dispositivo en zonas donde las señales GPS son débiles. Este enfoque agnóstico de los sensores significa que el SDK puede situar el dispositivo con mayor exactitud y precisión utilizando múltiples señales.
Recuerda que cuando hablamos de los tres ingredientes principales que se combinan para producir geolocalización. Hemos cubierto el dispositivo y su identificador. También hemos cubierto las señales que el dispositivo utiliza para posicionarse.
Sin embargo, aún no hemos cubierto los datos adicionales que se necesitan para hacer uso del conjunto de datos. Como hemos comentado geolocalización suele ser una lat/long asociada a un dispositivo y una marca de tiempo.
Tenemos que entender cuál es esta ubicación para poder hacer algún uso de los datos. Conocer la ubicación de un dispositivo es la mitad del reto. Para ello, utilizamos una base de datos que nos permite conectar estos datos online con el mundo offline. A esto lo llamamos conjunto de datos POI.
Qué es el PDI
Un conjunto de datos de puntos de interés (PDI) es una representación de datos del mundo físico. Un PDI es un límite geográfico y suele estar asociado a una ubicación física (piense en una tienda o un edificio).
Al igual que en geolocalización , los conjuntos de datos de PDI presentan una serie de retos, entre ellos la precisión. Las empresas se mueven con regularidad y, a medida que se producen cambios en el mundo real, los conjuntos de datos evolucionan en consecuencia.
En Tamoco, hemos creado nuestra propia base de datos de lugares para explorar en profundidad cómo se mueven y comportan los dispositivos en el mundo offline. Esta base de datos es ligeramente diferente de un conjunto de datos de PDI.
Explicación: Lugares de Tamoco
- Contiene metadatos asociados al lugar: horario de apertura, nivel de piso, huella poligonal y otra información esencial que puede ayudar a verificar si un dispositivo entró en el PDI.
- Se combina con un límite geográfico asociado (geofence) que se puede utilizar para comprender la actividad del dispositivo en su interior y el tiempo que permanece en él.
- Se combina con cualquier sensor conocido (balizas, Wifi u otra tecnología basada en señales) para ayudar a entender cuándo un dispositivo está visitando el PDI y no se está quedando de hecho en un lugar cercano.
¿Qué importancia tiene la PDI?
Tal vez la mejor manera de entender la importancia de un conjunto de datos de PDI útiles sea utilizando un ejemplo del mundo real.
Sin PDI
En el ejemplo anterior, no tenemos un conjunto de datos de PDI. Tenemos múltiples lat/long, que pueden ser exactos y precisos, pero no obtenemos ningún valor de esto ya que no tenemos ninguna conexión con el mundo real.
PDI malo
Aquí tenemos un conjunto de datos de PDI que conecta la lat/long con una ubicación física. Sin embargo, el PDI está ligeramente en el lugar equivocado, lo que significa que pensamos que el dispositivo ha visitado la cafetería, pero están esperando fuera, o en otro lugar. Las implicaciones de esto se harán más evidentes en la siguiente sección.
Base de datos de lugares
Aquí tenemos un lugar con horario y altitud. Tenemos una geofence que nos permite ver cuando el dispositivo entra y sale. También tenemos un sensor Wifi y una baliza que sabemos que está dentro de la cafetería. Usando esto, podemos verificar con exactitud que el dispositivo estaba dentro del lugar.
Conectar la ubicación con el PDI
En Tamoco, lo hacemos a través de un proceso llamado visitas. Esta metodología es una potente técnica de ciencia de datos que nos permite validar si el dispositivo está dentro de un lugar y decir con un nivel de precisión cuánto tiempo estuvo un dispositivo dentro.
Mientras que otros proveedores de datos afirman que un dispositivo se encuentra dentro de una tienda si aparece una sola lat/long dentro de un POI, nosotros vamos mucho más allá.
¿Qué ocurre si este único punto de datos es un valor atípico de un coche que pasa por delante? ¿Y si el punto de interés está en el lugar equivocado?
Tamoco utiliza información esencial del dispositivo (sí, esto sólo es posible utilizando un SDK de localización) como el tipo de movimiento para verificar las visitas a un lugar y filtrar las visitas falsas.
geolocalización casos de uso - cómo utilizar geolocalización
Esperamos que a estas alturas haya entendido mejor cómo se recoge geolocalización y cómo se utiliza la localización del dispositivo para entender la conexión entre online y offline.
Sin embargo, ¿qué usos tienen los conjuntos de datos precisos y exactos? ¿Cómo puede beneficiarse su empresa de la incorporación de geolocalización ? ¿Cómo integrar estos datos de forma eficaz?
Segmentación y focalización
Los profesionales del marketing siempre están buscando formas de identificar audiencias relevantes para sus campañas publicitarias. Quieren segmentar sus audiencias lo máximo posible para maximizar la relevancia de las campañas y convertir más usuarios en clientes de pago.
geolocalización es un método eficaz y único para lograr esos objetivos. La razón es que la ubicación es un indicador significativo del comportamiento, los intereses y la intención.
Para los profesionales del marketing, los patrones que usted muestra pueden utilizarse para crear una imagen muy detallada de cómo es usted como consumidor. geolocalización ayuda a crear una representación precisa de sus intereses, y esto puede utilizarse para ofrecer anuncios más específicos y relevantes a los clientes potenciales.
Cuando se utiliza geolocalización para dirigirse al público, hay que tener en cuenta algunas cosas. Dependiendo del negocio y de la campaña, los profesionales del marketing pueden utilizar una combinación diferente de cada uno de ellos en una misma campaña.
Tiempo real frente a histórico
Los profesionales del marketing pueden querer realizar una campaña diferente en función del tipo de datos de que dispongan. Una forma de hacerlo es en función del tiempo.
En tiempo real
La orientación en tiempo real basada en la localización implica identificar cuándo un dispositivo está en la ubicación deseada y normalmente implica una orientación móvil. El proceso es sencillo: cuando el usuario se encuentra en la ubicación deseada, se le entrega un anuncio al instante en su dispositivo a través de la publicidad programática.
Localización histórica de objetivos
Esta forma de segmentación suele llamarse retargeting, y es similar a la del tiempo real de la que hablamos anteriormente. La diferencia es que, a lo largo del tiempo, los dispositivos que aparecen en una ubicación predefinida se utilizan para construir una audiencia. El anunciante volverá a dirigirse a esta audiencia en una fecha posterior.
Visitas frente a intereses
Visitas
La segmentación basada en las visitas es una forma clara de crear una audiencia que haya visitado lugares del mundo real, como una cafetería específica.
Dependiendo del valor de la base de datos de PDI, esto puede ampliarse para incluir dispositivos que hayan visitado todas las tiendas de una marca (por ejemplo, todos los Starbucks) o todas las visitas a un tipo de local (ejemplo: visitas a cafeterías en Austin).
Intereses
Utilizar la localización para dirigirse a las personas en función de sus intereses es otra forma de llegar a un público muy específico. Este método es similar a las visitas, pero suele consistir en la repetición de varias visitas a un lugar o en la combinación de visitas que se ajustan a determinados criterios.
Por ejemplo, un público objetivo basado en intereses, como los grandes bebedores de café, podría contener dispositivos que hayan visitado alguna cafetería al menos tres veces en un periodo semanal.
Otro ejemplo podría ser el de los consumidores activos, que podrían visitar tanto un gimnasio como una tienda de salud en un mes.
La segmentación por localización basada en intereses es interesante porque se pueden crear segmentos muy específicos. Sin embargo, al igual que ocurre con otros aspectos de la segmentación basada en la ubicación, cuanto más específica sea, menos escala podrá alcanzar con sus campañas.
Canales para la segmentación basada en la localización + ejemplos
Combinando estos elementos, puede crear audiencias muy específicas utilizando geolocalización. Pero, ¿cómo llegar a ellos?
Programática
Mediante el uso de identificadores de dispositivos, los profesionales del marketing pueden introducir dispositivos relevantes en su pila programática para comprar automáticamente impresiones de anuncios y dirigirse a los dispositivos deseados casi en tiempo real.
Los mismos datos pueden utilizarse para volver a segmentar en una fecha posterior en un feed social o a través de otro canal programático.
Las ventajas de esta estrategia son que se puede automatizar gran parte del proceso de marketing. Al utilizar audiencias basadas en la ubicación, puede asegurarse de que está llegando al público adecuado con el mensaje correcto.
Tamoco ofrece estos segmentos preconstruidos (tanto basados en visitas como en intereses) que pueden activarse directamente en su DSP para la segmentación, o en su Plataforma de Gestión de Datos (DMP) para combinarlos con otras fuentes de datos. Este proceso puede utilizarse para llegar a los consumidores a través de varios canales programáticos y en diferentes dispositivos.
Algunos ejemplos
Marca de bebidas que se dirige a los consumidores en tiempo real cuando visitan un local.
En esta situación, identificaríamos varios locales que tuvieran los productos en cuestión. Al introducir los datos de la visita en la pila programática, es posible ofrecer anuncios para móviles en el dispositivo mientras la visita está en curso, o después de que se haya producido. Este anuncio podría aparecer en el inventario de la aplicación o mientras se navega por la web en el dispositivo.
Retargeting a través de los visitantes sociales de los gimnasios con una bebida saludable
Aquí se utilizarían las visitas a la categoría de gimnasios para construir una audiencia. A continuación, introduciríamos la audiencia en la plataforma de segmentación social (facebook ads o similar). La campaña ofrecería los anuncios de retargeting al consumidor en su feed social.
Dirigirse a los clientes de un banco de la competencia con una oferta mejor
En este ejemplo, los dispositivos vistos dentro de un banco de la competencia son objeto de publicidad destinada a iniciar el cambio a un nuevo banco. Los datos serían históricos y podrían incluir múltiples visitas para verificar que la persona es un cliente. Estos datos podrían utilizarse como parte de una campaña a través de varios canales diferentes, dependiendo de la pila de marketing.
¿Y la segmentación basada en la ubicación?
Los ejemplos que hemos dado incluyen la creación de una nueva audiencia basada en la localización para alimentar las soluciones de segmentación. Sin embargo, los mismos principios pueden aplicarse a una audiencia ya existente.
Por ejemplo, puede utilizar geolocalización para segmentar su audiencia en segmentos más específicos y adaptar cada anuncio dirigido para que sea más relevante para cada segmento.
Personalización y compromiso
Los consumidores de hoy en día exigen un alto nivel de comunicación personalizada. geolocalización puede ayudar a salvar la brecha entre la comunicación y la personalización.
geolocalización puede ayudar a personalizar los anuncios y los mensajes a los nuevos clientes. También puede ayudar a personalizar la experiencia del cliente.
Los consumidores quieren personalización, y todo el mundo, desde los vendedores hasta los diseñadores de productos, quiere ofrecerla.
Personalización del marketing basado en la ubicación
En marketing, geolocalización puede ayudar a personalizar los anuncios, cambiando la creatividad para segmentos de la audiencia. Esta personalización se realiza segmentando la audiencia de los anuncios en función del comportamiento de geolocalización . Estos segmentos se utilizan para ofrecer creatividades que sean relevantes para su comportamiento: piense en "¿ha disfrutado de su café hoy?
Adaptar el mensaje publicitario aumenta la personalización y potencia las métricas clave que los profesionales del marketing siempre buscan mejorar
Compromiso basado en la ubicación
La tecnología de localización también puede ser útil para personalizar la experiencia del cliente. La integración de un SDK de localización en su aplicación orientada al consumidor puede apoyar la personalización basada en la localización, impulsando el compromiso y la retención a largo plazo.
Por ejemplo, puede enviar notificaciones contextuales cuando un usuario se encuentre en una ubicación relevante. Recuerde a los usuarios los artículos que han dejado en su cesta de la aplicación cuando estén cerca de una tienda física, por ejemplo.
Utilizar la ubicación para predecir lo que quieren sus clientes
Los datos de que disponen ahora los profesionales del marketing les han permitido hacer algo más que personalizar basándose en el comportamiento anterior de los consumidores.
Los conjuntos de datos de localización pueden llevar la personalización al siguiente nivel. La personalización del marketing de contenidos B2B se está convirtiendo en predictiva. Las marcas y los anunciantes pueden ahora combinar múltiples fuentes de datos para entender cómo se comportan los consumidores tanto a nivel micro como macro.
Utilizando esta información, es posible que los profesionales del marketing sean predictivos con su personalización.
Los vendedores pueden actualizar continuamente sus perfiles de clientes percibidos con datos que explican claramente el perfil de los consumidores. Este proceso ayuda a la empresa a personalizar el viaje del consumidor y a eliminar las posibles barreras de compra.
Medición y atribución
Como hemos visto, el mundo del marketing y la publicidad puede beneficiarse del uso de geolocalización en sus estrategias de orientación, segmentación y personalización. Sin embargo, geolocalización es valioso en otra área en la que los profesionales del marketing han tenido problemas: la atribución.
La publicidad suele ser bastante fácil de medir en el mundo online. Si un consumidor hace clic en un anuncio y realiza una compra, esto puede medirse y atribuirse con bastante precisión al anuncio.
Sin embargo, ¿qué ocurre si el objetivo es una visita a la tienda? Los profesionales del marketing llevan años rascándose la cabeza para tratar de resolver este enigma. geolocalización es el eslabón que falta para conectar ambas cosas.
geolocalización puede actuar como enlace entre lo online y lo offline, vinculando un anuncio programático digital con una visita a una tienda o local.
Este vínculo permite a los profesionales del marketing medir y cuantificar el retorno de la inversión de sus campañas. La misma capacidad es útil para los proveedores de publicidad exterior (OOH) que buscan una forma de vincular sus anuncios en el mundo real con las conversiones digitales o físicas.
Siempre se trata de exactitud y precisión
La medición y la atribución basadas en la ubicación son útiles, pero requieren datos que representen con precisión el comportamiento del consumidor en el mundo real. Estos datos tienen que ser algo más que un único punto de datos: los profesionales del marketing necesitan saber con certeza que una visita a la tienda se atribuye a un anuncio para medir el ROI de forma eficaz.
Este requisito es otro argumento a favor de una metodología de visitas a lugares que ya hemos comentado. Las características de los dispositivos, como el movimiento y el tiempo de permanencia, son esenciales para ofrecer una solución de atribución online-offline que vincule con precisión los anuncios digitales con las conversiones en la tienda.
Ejemplos
Atribución de campañas digitales
Una agencia realiza una campaña para una marca de ropa. La campaña se entrega a las audiencias de forma programada. El objetivo de la campaña es atraer a los clientes a las tiendas que tienen una nueva gama de productos.
La agencia puede medir las impresiones y los clics, pero las marcas quieren saber si la campaña lleva a los clientes a sus tiendas.
Utilizando geolocalización y comparando con los IDFA/AAID a los que se dirigió la campaña, se crea un público expuesto. También se crea un público de control para comparar el grupo expuesto con los usuarios a los que no se dirigió la campaña. Al contar con un grupo expuesto y otro de control que tenían la misma probabilidad de visitar las tiendas de las marcas de ropa antes de la campaña, es posible aislar el impacto de la publicidad en las visitas a las tiendas viendo cómo se mueven las visitas a las tiendas entre los grupos durante el periodo de publicidad y durante un periodo posterior.
OOH
Una marca lleva a cabo una campaña OOH en varios sitios OOH y quiere saber cuál de ellos fue el más eficaz para impulsar las compras en línea, o si la publicidad OOH estaba impulsando las compras en línea en primer lugar.
Mediante un conocimiento exacto de la ubicación de los sitios OOH, y mediante la comprensión exacta y precisa de cómo se mueve un dispositivo en relación con el sitio (una visión exacta de esto necesita tener en cuenta el tiempo que un dispositivo pasa cerca del sitio, la rapidez con la que se mueven más allá del sitio y una serie de otros factores que el SDK de Tamoco tiene en cuenta) es posible construir un grupo de dispositivos que probablemente han sido expuestos a la publicidad OOH.
Estos dispositivos pueden compararse con otros similares que no fueron expuestos a la publicidad, y los identificadores de sus dispositivos pueden corresponderse con los clientes en el CRM o DMP de la empresa para medir el impacto que la publicidad OOH tuvo en las compras en la tienda, así como cuál de las ubicaciones OOH fue la más eficaz para impulsar las compras.
Análisis e información
geolocalización es una herramienta útil para analizar cómo se mueve y se comporta un gran número de personas para identificar tendencias y patrones a gran escala.
Este tipo de información suele ser difícil de obtener a gran escala en el mundo offline. geolocalización funciona como un indicador de dónde va la gente y cómo se comporta, y cómo cambian con el tiempo.
En el ámbito de la publicidad y el marketing, el análisis basado en la localización puede aportar información valiosa, como:
- Comparaciones entre marcas, categorías u otro grupo de ubicaciones físicas a lo largo del tiempo. Este tipo de modelos se fijan en la evolución de la afluencia de público a lo largo del tiempo.
- Una marca puede utilizar geolocalización para conocer mejor los datos demográficos de sus clientes: dónde viven y trabajan, dónde compran
- Información sobre el rendimiento de su tienda: media de visitas únicas al mes, número de visitas repetidas, duración media de la visita.
Este análisis puede utilizarse para realizar diversos ajustes. Desde cambiar las campañas para que se adapten mejor al comportamiento del mundo real, hasta cambiar fundamentalmente las estrategias de mercado para que se ajusten a los datos de cómo se comporta un cliente en el mundo real.
Más allá de la publicidad
These same insights can be applied outside of the marketing and advertising vertical. Using footfall can be useful across a range of industries including retail, finance, real estate, healthcare, and government.
Venta al por menor
geolocalización puede ser útil tanto para los pequeños como para los grandes minoristas. Entender las visitas a las tiendas, así como el 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, etc.
Finanzas
geolocalización es una herramienta esencial para el análisis financiero. La localización de los dispositivos puede ayudar a identificar actividades fraudulentas y proteger a los usuarios con una capa de seguridad adicional.
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, el número de clientes y otros KPI antes de que se comuniquen formalmente. Estos datos ayudan a tomar decisiones de inversión.
Inmobiliaria
Cualquiera que desee invertir en un inmueble o abrir una nueva sucursal puede utilizar geolocalización para conocer el grado de ocupación de ciertas zonas, el tipo de gente que verá en determinadas áreas y el rendimiento de los negocios similares en esa zona.
Gobierno
El aumento de la telefonía móvil geolocalización ha proporcionado mejores oportunidades para entender cómo funcionan 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.
El sitio web geolocalización está contribuyendo a una mejor comprensión de dónde es más significativa la demanda de infraestructura pública. Por ejemplo, podríamos examinar 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 ciclistas.
Lo mismo ocurre con el tráfico y la congestión. En las megaciudades cada vez más abarrotadas y contaminadas, es crucial 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 vital para hacer el tipo de ciudad inteligente que pueda sostener los niveles actuales de crecimiento de la población.
geolocalización puede tener un efecto positivo sustancial 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.
Verificación
Transparencia: por qué la necesitamos
A medida que aumenta la cantidad de geolocalización disponible para las empresas, es probable que haya más datos malos. Los conjuntos de datos deficientes de terceros son cada vez más frecuentes, ya que los proveedores no pueden validar la exactitud y precisión de los datos.
Ya hemos hablado de la necesidad de exactitud y precisión en geolocalización - la diferencia puede significar una visita falsamente atribuida, una orientación irrelevante o un impacto negativo en el compromiso del cliente.
Los proveedores más precisos podrán verificar sus conjuntos de datos de primera mano. Pueden proporcionar una metodología detallada sobre cómo recogen los datos. Esta es una de las principales ventajas de trabajar con un proveedor que controla la recogida de datos: sus datos son de primera mano y, por tanto, fiables y transparentes.
Explicación: datos de primera, segunda y tercera parte
Los datos de terceros son los que se adquieren de fuentes externas en las que el proveedor con el que se trabaja no es el recolector directo de los datos.
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.
Los datos de primera parte son los que se recogen directamente de su público o clientes.
Por supuesto, muchas empresas no recopilan geolocalización de primera mano, por lo que trabajan con una empresa de geolocalización para obtener los datos para sus campañas u otras necesidades empresariales.
En este caso, los datos de segundas partes son mucho más fiables que los de terceros. Puedes entender cómo se recogen los datos, ya que la metodología es transparente, y la exactitud de los datos puede ser verificada. Por supuesto, esto no confirma que los datos sean exactos, pero al menos puede comprobar usted mismo si es cierto.
Los mejores proveedores pueden explicar cómo recopilan los datos, cómo filtran los datos imprecisos y, por lo general, pueden proporcionar una puntuación de fiabilidad con los datos para que el usuario final pueda entender los datos con los que está trabajando.
Privacidad
En 2018 se introdujo el GDPR en Europa. En los Estados Unidos, la próxima ley CCPA la privacidad de los datos seguirá estando al frente y en el centro de la comunidad de datos. Estamos avanzando rápidamente hacia un mundo en el que cada individuo tendrá el control sobre sus datos.
Las empresas que utilizan geolocalización deberán adoptar un enfoque similar. Es fundamental permitir que el individuo tome el control de sus datos. Las empresas deben informar a los usuarios de cómo se utilizan sus datos. Deben ofrecer soluciones claras de inclusión y exclusión para que la transparencia se sitúe en el centro de la revolución de los macrodatos.
Las empresas que utilizan geolocalización tendrán que ser claras sobre cómo recogen y utilizan los datos de los consumidores. Los proveedores de geolocalización tienen que tener un proceso de aceptación claro que permita a los consumidores entender cómo se utilizan sus datos.
Los proveedores de datos deben proporcionar soluciones en el punto de recogida, que les permitan gestionar las preferencias de consentimiento hasta el punto de uso de los datos.
Al igual que con la verificación de la exactitud, la comprensión de la privacidad de los datos es más accesible si su proveedor trabaja con datos de primera mano.
Por ejemplo, en Tamoco, hemos incorporado la funcionalidad de consentimiento en nuestro SDK. Esto permite al editor recoger el consentimiento del usuario en el punto de recogida de datos de acuerdo con el marco de la IAB.
Para el usuario de los datos, esto significa que puede entender cómo se ha dado el consentimiento y para qué fines.
Las empresas necesitarán ahora un marco sólido de gestión y gobernanza de datos para avanzar.
A la hora de elegir un proveedor de geolocalización con el que trabajar, hay que tener en cuenta muchas cosas. Con varias fuentes, señales y metodologías diferentes disponibles, es esencial entender exactamente lo que ofrece cada proveedor.
Hemos elaborado la siguiente lista de preguntas útiles a la hora de seleccionar una empresa de geolocalización .
Buying location data
So you have a valid use case for location data, how to do you go about purchasing location data?
We have put together this section to help you to understand what to look for when working with location data providers.
What does good location data look like?
As we mentioned earlier, it’s important to look out for a few things when buying location data you should look for the following attributes.
Quality
In terms of quality, you want location data to be accurate, and you want it to contain the attributes that you need to achieve your goals. In terms of accuracy, you should look out for a score in the data set. This will tell you how much you can trust a data point. It might make sense to filter out data that sits below a certain level of accuracy, depending on your project. Don’t be afraid of asking your location data provider if they can give you a trust or accuracy score.
Then you should look at the metadata. Most providers will provide more than a lat long. As a good rule of thumb here are the attributes that you can expect to find in a location data set:
Campo |
Descripción |
Example |
ID_dispositivo | The advertisment id for the phone | 6E82079C-8346-4DA5-BF5B-76214862F7DC |
device_ip | IPv4 address | 192.0. 2.146 |
event_ts | The timestamp of when the location observation was collected | 2020-12-06 16:39:28.000 UTC |
latitude | The north-south position of a point on the Earth’s surface. First part of the device location | 30.27297 |
longitude | The east-west position of a point on the Earth’s surface. Second part of the device location | -97.731528 |
geohash | A 1.2km x 609.4m grid which the Latitude and Longitude falls under | 9v6s0p |
precisión | The accuracy of the device in meters | 10 |
region | ANSI standard two letter state code | TX |
country | ISO 3166-1 alpha-2 country code | EE.UU. |
device_type | Device type | Teléfono |
device_os | The type of operating system. iOS or Android | Android |
device_make | Extracted from the phones user agent. Defines the device manufacturer | Samsung |
device_model | The device model number. | SM-A300FU |
app_id | A anonymized and internal identifier for a unique app supplier | 2684758 |
Escala
When purchasing location data you need to ensure that the provider has sufficient scale in the country where you need the data. You should consider how large the country is and then ask how many unique devices are in the dataset. This ratio will give you a good idea of the provider’s coverage in that area.
Some projects (training AI) might require a higher level of coverage, whereas other use cases could be workable with less.
Ready to buy location data? Speak to one of our experts today.
Best location data providers
Ultimately different location data providers and companies will be better suited for different types of location data.
Here we’ve don’t the legwork for you and broken down the best location data providers for each data type.
Best provider of raw location data
Raw location data is location data or mobility data in its purest form. This data is often pseudonymized but you should check with your provider. The primary use cases here can be vast, but they can feature in a number of industries from automotive to finance and marketing.
Best provider: Tamoco.
At Tamoco they carefully curate personalised feeds or raw data. It’s powered by leading ML algorithms to filter out bad data and it’s fully filterable by region, time or another attribute. Best of all it’s delivered programmatically in a way that suits your project.
Best place to buy property data
Property data is used to augment raw data to provide an outline of buildings and or pieces of land that don’t show up on a classic map.
The primary use of these datasets is to asses building risk factors.
Best provider: SafeGraph.
Best place to buy visits data
Visits data is a form of mobility data that is used to identify how many times a device is seen in a particular location. This data uses a proprietary technique to attribute. raw location point to a POI.
The used for this are found in retail, finance and governance.
Best provider: Tamoco.
Best place to buy mobility data
Mobility data is counts of people that visit a POI but they are generally anonymized and done on a higher level than a single POI. This kind of data will usually include timings such as average times of visits.
This data type is used for advertising, urban planning and insurance..
Best Provider: Tamoco.
Tamoco provides extensive mobility data and is one of the leading mobility data companies that operate globally. Its smart tech allows datasets to be generated quickly based on fully custom requirements.
Where can you buy location data?
You can find location data in a number of places from marketplaces, and exchanges or by talking directly to location data companies. These companies will have a dedicated team of experts who can help you to understand the nuances of location data, mobility data or geospatial data.
How much does location data cost?
The cost of location data can vary hugely depending on your use case or the size of the dataset. Other factors that can affect the cost of location data are the region (some country’s data is worth more than others) or the quality.
Preguntas que hay que hacer a una empresa de geolocalización
Lugar/POI
¿Cuál es la fuente de estos datos?
¿Cuántos de sus datos de PDI son de primera parte o de tercera parte?
¿Cómo se organiza el área geográfica alrededor de un PDI o lugar?
¿Puedes compartir la precisión de tus datos de PDI/lugar?
¿Cuántos puntos de interés tiene?
¿Qué metadatos están asociados a estos lugares?
¿Cómo se verifica la base de datos de lugares?
Dispositivo
¿Cómo se recoge geolocalización? ¿Este proceso es de primera parte, o los datos son de tercera parte?
¿Qué tipo de datos del dispositivo utiliza (GPS, wifi, baliza, etc.)?
¿Sus datos proceden de un SDK?
¿Disponen de un método para filtrar los datos que no son relevantes para mi campaña o simplemente son inexactos?
¿cuál es la escala de su conjunto de datos?
Banderas rojas
El número de empresas en el espacio de geolocalización puede hacer difícil diferenciarlas. A continuación, te mostramos algunas señales de alarma que deberías tener en cuenta la próxima vez que hables con una de estas empresas.
Todos nuestros datos son precisos a 5m
Algunos proveedores de datos hacen grandes afirmaciones sobre la precisión de sus datos derivados del GPS. Como ya se ha mencionado, el GPS puede ser preciso en un radio de 4,9 metros, y esto puede mejorarse aún más cuando se combina con la señalización WiFi y Bluetooth.
Sin embargo, la verdad es que la precisión del GPS varía enormemente, y las posibles razones son las siguientes:
- Los dispositivos móviles pierden y recuperan la recepción móvil cuando se desplazan
- Los edificios, puentes, árboles y tejados pueden bloquear y reflejar las señales GPS
Los mejores proveedores de datos no sólo se fijan en la precisión de las señales GPS. Tendrán en cuenta otros campos de datos, como el tipo de movimiento, la velocidad, la altitud, etc. del dispositivo para determinar la probabilidad de que un dispositivo visite una tienda en un momento determinado.
Medir con precisión cómo se mueve un dispositivo es una cuestión compleja, y hay que desconfiar de las empresas de datos que dan respuestas simples con afirmaciones generales.
Los datos de nuestras visitas son correctos gracias a la precisión de nuestras geocercas poligonales
La cartografía precisa de los PDI es importante para intentar comprender si un dispositivo ha pasado realmente por ese lugar. Sin embargo, muchos proveedores de datos afirman que la razón por la que pueden atribuir las visitas a los PDI es la precisión de los polígonos que han dibujado alrededor de los PDI.
Como se ha mencionado anteriormente, la precisión del GPS tiene un alto grado de variabilidad. Puede tener una geocerca poligonal precisa alrededor de una unidad de venta de 20 metros cuadrados, sin embargo, si todas las señales que coloca dentro de las geocercas tienen una precisión de +/- 50 metros, no está haciendo un buen trabajo para entender quién pasa el tiempo en ese PDI.
¿Quiere saber más?
En Tamoco, siempre estamos innovando en la forma de recopilar y utilizar la localización de los dispositivos. Llevamos años perfeccionando nuestra metodología para verificar correctamente cómo se mueve y se comporta un dispositivo en el mundo real.
¿Qué es geolocalización?
geolocalización es información geográfica sobre la ubicación de un dispositivo específico asociada a un identificador de tiempo. Se supone que estos datos del dispositivo se correlacionan con una persona; el identificador del dispositivo actúa entonces como un seudónimo para separar la identificación de la persona de los conocimientos generados a partir de los datos.
¿Qué precisión tiene geolocalización?
geolocalización es tan preciso como la fuente. El GPS suele ser el más fiable, pero sólo en exteriores. Por lo general, una combinación de Bluetooth, GPS y otras señales proporcionará una lectura más precisa de la ubicación del dispositivo.
¿Es geolocalización compatible con el GDPR?
Sí. Las empresas que utilizan geolocalización tendrán que ser claras sobre cómo recogen y utilizan los datos de los consumidores. Los proveedores de geolocalización tienen que tener un proceso de consentimiento claro que permita a los consumidores entender cómo se utilizan sus datos. Los proveedores de datos deben ofrecer soluciones en el punto de recogida que permitan gestionar las preferencias de consentimiento hasta el punto de utilización de los datos.
¿Para qué sirve geolocalización ?
geolocalización puede utilizarse para segmentar, crear audiencias, medir y obtener información y comprender el mundo offline.
James es el jefe de marketing de Tamoco