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Para ayudarlo a conceptualizar t茅rminos y escenarios t茅cnicos, incluy贸 casos de uso que son ejemplos interesantes y contempor谩neos de lo que una empresa de datos de ubicaci贸n puede aportar y cu谩n verdaderamente vers谩tiles son los datos de ubicaci贸n.

Tener acceso a Internet pr谩cticamente dondequiera que vayamos ha revolucionado el comercio moderno. Los tel茅fonos inteligentes se han convertido en una extensi贸n de nosotros mismos, y se estima que 3.800 millones de personas en el mundo ahora tienen uno. Eso es casi el 48,46% de la poblaci贸n mundial. Como tal, los tel茅fonos inteligentes pueden revelar mucho sobre nuestros h谩bitos y comportamiento, tanto en l铆nea como cuando estamos en el mundo f铆sico.

Nunca ha sido m谩s sencillo buscar restaurantes, tiendas, servicios p煤blicos y servicios a nuestro alrededor. Para asegurarse de que estos servicios se puedan encontrar cuando los necesite, las empresas recurren a los datos de ubicaci贸n para comprender mejor las demandas de los consumidores en un 谩rea determinada. El marketing basado en la ubicaci贸n y la publicidad son r谩pidamente convirti茅ndose en el medio principal para planificar campa帽as y dirigirse a los consumidores, con estrategias de marketing tanto tradicionales como digitales que se benefician de la tecnolog铆a de posicionamiento y el an谩lisis del tr谩fico de pisadas.

Pero comencemos con lo b谩sico: 驴qu茅 son realmente los datos de ubicaci贸n?

驴Qu茅 son los datos de ubicaci贸n?

Los datos de ubicaci贸n o geolocalizaci贸n son una subcategor铆a de datos geoespaciales. Es informaci贸n relacionada con la ubicaci贸n geogr谩fica espec铆fica de un objeto, ya sea un dispositivo electr贸nico o un edificio. Solo algunos ejemplos de estos:

Dispositivos: tel茅fonos m贸viles, tabletas, computadoras port谩tiles
Edificios: restaurantes, tiendas minoristas, centros comerciales, oficinas centrales comerciales
Otras estructuras: monumentos hist贸ricos, puntos de referencia, estaciones de tren, aeropuertos.

驴C贸mo se ven los datos de ubicaci贸n?


(Haga clic en la imagen para ampliar)

Los atributos m谩s comunes de los conjuntos de datos de ubicaci贸n son la latitud y la longitud (lat / long) , generalmente expresado en coordenadas que se correlacionan con una posici贸n geogr谩fica. Otros atributos incluyen:

  • Altitud / Elevaci贸n: la altura del objeto o estructura sobre el nivel del mar. Generalmente se expresa en metros sobre el nivel medio del mar (MAMSL).

  • Mobile Ad ID (MAID): t茅rmino para cadenas de d铆gitos hexadecimales asignados a tel茅fonos inteligentes por Apple o Android. Funcionan como cookies, ya que identifican a un usuario en las redes publicitarias y pueden detectar la ubicaci贸n del usuario, as铆 como su comportamiento y perfil demogr谩fico.

  • Direcci贸n de Protocolo de Internet (IP): una etiqueta num茅rica asignada a cada dispositivo vinculado a una red inform谩tica que utiliza el Protocolo de Internet. Se utiliza para identificar la ubicaci贸n del dispositivo, aunque no siempre con total precisi贸n, como veremos m谩s adelante.

  • Marcas de tiempo: se utilizan para comprender el contexto del movimiento de un dispositivo en particular y pueden informar sucesos 煤nicos o una secuencia de eventos. Las marcas de tiempo sensibles al contexto se registran com煤nmente en tiempo Unix (tambi茅n conocido como tiempo Unix Epoch, o simplemente Epoch).

  • ID de lugar: estos son indicadores num茅ricos de ubicaci贸n, que se correlacionan con edificios espec铆ficos, cruces de carreteras o monumentos, entre otros. Se dan como una serie de n煤meros que luego se pueden poner en Google u otros servicios de mapas para indicar una ubicaci贸n.

  • Nombre del lugar - 隆No hay mucho m谩s que eso! Un atributo de una ubicaci贸n es simplemente su nombre, ya sea el nombre de un edificio o un terreno como un parque.

  • ID de marca: este es el n煤mero de identidad registrado de una marca o negocio en el punto de inter茅s.

  • Marca: este es el nombre de la marca o negocio en el punto de inter茅s. Como se muestra en la tabla a continuaci贸n, KFC es la marca en el punto de inter茅s en este ejemplo.

  • ID de categor铆a: una etiqueta num茅rica asignada a cada ubicaci贸n asignada, que indica la categor铆a a la que pertenece la ubicaci贸n.

  • Nombre de categor铆a: este es el nombre de la categor铆a a la que pertenece una ubicaci贸n. Por ejemplo, escuela es un nombre de categor铆a y tambi茅n lo es teatro.

驴C贸mo se recopilan los datos de ubicaci贸n?

Hay muchas formas diferentes de recopilar datos de ubicaci贸n. Las fuentes de datos de ubicaci贸n est谩n muy extendidas: las ubicaciones se pueden calcular con la ayuda de objetos como flotas de veh铆culos, dispositivos port谩tiles, env铆o de carga, entre muchos otros. Sin embargo, en este art铆culo, analizaremos principalmente datos de ubicaci贸n de tel茅fonos m贸viles o celulares. Para los especialistas en marketing que buscan usar datos de ubicaci贸n para dirigirse a los clientes de manera m谩s precisa, en 2021 es m谩s probable que dependan de los datos de ubicaci贸n de tel茅fonos celulares, debido al uso cada vez mayor de tel茅fonos inteligentes. Antes de que podamos comprender los datos de ubicaci贸n m贸vil, primero debemos comprender el dispositivo que es responsable de generar la mayor parte en la actualidad: su tel茅fono inteligente.

驴Qu茅 papel juega mi tel茅fono inteligente en la recopilaci贸n de datos de ubicaci贸n?

En los t茅rminos m谩s b谩sicos, su tel茅fono inteligente puede generar datos sobre d贸nde se encuentra y qu茅 est谩 haciendo all铆. Estos son datos de ubicaci贸n m贸viles. En este sentido, el dispositivo act煤a como un proxy para su usuario, proporcionando una idea del comportamiento, los h谩bitos y la intenci贸n del usuario. Los datos de un tel茅fono inteligente se pueden utilizar para representar a un cliente y su comportamiento. Somos criaturas de h谩bitos y, para muchos de nosotros, nuestras semanas siguen una rutina, y los fines de semana ofrecen m谩s variedad a nuestros movimientos. Esta rutina semanal ayuda a construir un perfil de nuestros comportamientos y ense帽a a las empresas cu谩ndo y d贸nde es m谩s probable que abramos nuestras billeteras.

* 鈥淎unque a menudo pensamos que los tel茅fonos inteligentes transmiten se帽ales, en este contexto en realidad las reciben *鈥 Los

tel茅fonos inteligentes funcionan de acuerdo con su sistema operativo (SO), que es exclusivo de su fabricante y es responsable de 鈥榙ecir 鈥榚llos c贸mo trabajar. Cada sistema operativo m贸vil, como iOS o Android, est谩 asociado con un identificador: para los dispositivos Android, este identificador es el ID de publicidad de Android (AAID) y, en los dispositivos iOS, es el Identificador de publicidad (IDFA). Los identificadores nos ayudan a comprender el movimiento de un dispositivo a lo largo del tiempo. 驴C贸mo lo hacen? Bueno, como sugiere el nombre, los identificadores identifican qu茅 est谩 recibiendo las se帽ales que se producen a partir de otra tecnolog铆a. Estas se帽ales son transmitidas por fuentes externas y luego recibidas por tel茅fonos inteligentes.

驴Cu谩les son estas se帽ales y de d贸nde vienen?

La recopilaci贸n de datos de ubicaci贸n de tel茅fonos m贸viles requiere dos componentes: una se帽al y un receptor. Aunque a menudo pensamos en los tel茅fonos inteligentes como transmisores de se帽ales, en este contexto, este no es el caso. En realidad, los est谩n recibiendo y, como tales, a menudo se les llama receptores. Las se帽ales se pueden transmitir de la siguiente manera:

Sat茅lites GPS: GPS (sistema de posicionamiento global) funciona utilizando los 31 sat茅lites GPS que orbitan la Tierra. [Datos de sat茅lite] (https://datarade.ai/data-categories/sa satellite-data) es otra rama de los datos geoespaciales. Cada sat茅lite transmite se帽ales que son recibidas por un dispositivo, y la ubicaci贸n del dispositivo se determina calculando cu谩nto tiempo tard贸 la se帽al del sat茅lite en llegar. El GPS puede calcular ubicaciones al aire libre con precisi贸n dentro de un radio de 4,9 m cuando el cielo est谩 despejado. La precisi贸n se reduce en interiores, subterr谩neos y en lugares con edificios altos y 谩rboles. Sin embargo, en su mayor parte, los proveedores de ubicaci贸n GPS brindan una comprensi贸n confiable de la ubicaci贸n del dispositivo que es, en l铆neas generales, la misma para todos los usuarios de dispositivos m贸viles.

Enrutadores WiFi: WiFi funciona con mucha m谩s precisi贸n en interiores que el GPS. Determina la ubicaci贸n de un dispositivo, como un tel茅fono celular o una computadora port谩til, calculando la distancia entre el dispositivo y un 鈥榩unto de acceso鈥, que es lo que permite que los dispositivos se conecten a una red WiFi local. Los datos generados son granulares, precisos entre 10 y 100 metros y son especialmente 煤tiles cuando las se帽ales de GPS y torres de telefon铆a m贸vil no est谩n disponibles. Sin embargo, es com煤n que los usuarios se registren en redes WiFi p煤blicas con cuentas de correo electr贸nico falsas, por lo que es posible que el dispositivo no siempre represente al usuario.

Balizas: una baliza es una pieza de hardware que transmite informaci贸n a trav茅s de una se帽al de Bluetooth, que es captada en el dispositivo por un kit de desarrollo de software (o SDK, una pieza de software integrada en una aplicaci贸n). en los SDK con m谩s detalle en breve). Las balizas pueden calcular los datos de ubicaci贸n a un nivel muy granular e incluso pueden colocar a un consumidor en un determinado pasillo de compras de una tienda, pero la escala que ofrecen es limitada: solo pueden emitir se帽ales de Bluetooth en las ubicaciones en las que est谩n instaladas. Sin embargo, dado que [se espera que la demanda de servicios de ubicaci贸n Bluetooth crezca 10 veces para 2022] (https://www.bluetooth.com/blog/bluetooth-proximity-solutions/?utm_campaign=location-services&utm_source=internal&utm_medium=blog&utm_content=bluetooth-does -m谩s-que-conectarse-a-airpods), y con m谩s dispositivos Bluetooth (piense en Apple Airpods, auriculares inal谩mbricos y similares) para funcionar como proxies, los problemas con la escala pronto podr铆an convertirse en cosa del pasado.

Cada transmisor de se帽al tiene sus pros y sus contras, y su utilidad depende de los requisitos del usuario. En t茅rminos generales, la precisi贸n de los datos que generan aumenta cuando se utiliza m谩s de un transmisor o cuando los datos de ubicaci贸n m贸vil se complementan con otros tipos de datos geoespaciales, como [datos de puntos de inter茅s (POI)] (https: // www .datarade.ai / data-categories / point-of-interest-poi-data / guide), que le informa sobre una ubicaci贸n espec铆fica (veremos los datos de ubicaci贸n de PDI con m谩s detalle m谩s adelante), o [GIS (informaci贸n geogr谩fica system) data] (http: // https: //datarade.ai/data-categories/gis-data).

驴C贸mo recopilar datos de ubicaci贸n?

La ubicaci贸n se puede calcular utilizando la longitud / latitud de un dispositivo m贸vil. La mayor铆a de los dispositivos est谩n habilitados para GPS, que, cuando se usan junto con Wi-Fi, direcci贸n IP y triangulaci贸n celular, pueden producir coordenadas de ubicaci贸n que llamamos 鈥榙atos de ubicaci贸n鈥. Con este m茅todo, es posible determinar tanto los datos de ubicaci贸n hist贸ricos como los datos de ubicaci贸n en tiempo real de un individuo o un objeto. Se estima que hay m谩s de 770 millones de tel茅fonos inteligentes con GPS en todo el mundo, lo que significa que ahora es posible recopilar datos de ubicaci贸n a trav茅s de GPS a gran escala.

驴Sigues con nosotros? Bien, ahora que entendemos qu茅 son los datos de ubicaci贸n y los m茅todos utilizados para recopilarlos, veamos las diferentes fuentes de datos de ubicaci贸n m贸viles.

驴Cu谩les son las fuentes de los datos de ubicaci贸n?


(Haga clic en la imagen para ampliar)

Kit de desarrollo de software (SDK) - 驴Qu茅 es un 驴SDK de ubicaci贸n? - 驴Recuerdas el SDK que mencionamos anteriormente? Es un conjunto de herramientas de software integradas en una aplicaci贸n por sus editores. Los SDK pueden monitorear el comportamiento del usuario, las transacciones, el rendimiento de la aplicaci贸n y, lo que es m谩s importante para nosotros, la ubicaci贸n. La mayor铆a de las empresas de an谩lisis de ubicaci贸n ofrecen los datos de ubicaci贸n del SDK.

Algunos SDK usan el sistema operativo solo para proporcionar una ubicaci贸n precisa para el dispositivo que se est谩 utilizando, pero otros lo optimizan con an谩lisis adicionales. Un SDK de ubicaci贸n requiere que el usuario d茅 permiso para que la aplicaci贸n acceda a su ubicaci贸n, lo que se realiza mediante la API de la aplicaci贸n (interfaz de programaci贸n de aplicaciones). Este acceso puede estar constantemente activado en segundo plano, como con las aplicaciones meteorol贸gicas o 鈥楩ind My Friends鈥 de Apple, o simplemente cuando la aplicaci贸n est谩 abierta, como una aplicaci贸n de entrega de comida o taxi.

Los SDK pueden realizar una amplia gama de funciones, pero esto significa que la confiabilidad de los datos de ubicaci贸n que recopilan var铆a de un SDK a otro. Sin embargo, los SDK basados 鈥嬧媏n la ubicaci贸n m谩s precisos pueden escuchar m煤ltiples se帽ales, por ejemplo, GPS y Bluetooth de balizas, y combinar estas se帽ales para generar la ubicaci贸n del dispositivo a lo largo del d铆a con un metro de precisi贸n.

Debido a que los SDK son c贸digos integrados en aplicaciones, la escala de los datos de ubicaci贸n del SDK que proporcionan depende de cu谩ntos dispositivos tengan esa aplicaci贸n. El seguimiento constante de la ubicaci贸n requiere una gran cantidad de energ铆a de la bater铆a del dispositivo, lo que hace que muchos usuarios apaguen la funci贸n de ubicaci贸n. Solo cuando una cantidad considerable de dispositivos tienen la aplicaci贸n descargada y el seguimiento de ubicaci贸n habilitado, los datos del SDK de geolocalizaci贸n pueden analizarse en busca de patrones e informaci贸n; de lo contrario, los datos no pueden representar una parte lo suficientemente importante de la poblaci贸n de tel茅fonos inteligentes.

Bidstream / anuncio abierto: para comprender esta fuente de datos de ubicaci贸n, echemos un vistazo r谩pido a c贸mo se comercializan los anuncios en l铆nea:

Inventario de anuncios digitales: explicado - Los anuncios se comercializan en l铆nea de tres formas:

  • Tratos directos con el creador de la aplicaci贸n, el sitio web o la red social.
  • Las redes publicitarias recopilan inventario de anuncios de acuerdo con ciertas categor铆as y luego venden el inventario a los anunciantes.
  • Los intercambios de anuncios permiten que los inventarios de anuncios se negocien en tiempo real a medida que los anunciantes pujan por ellos. Esta es la forma m谩s com煤n de intercambiar anuncios en la actualidad y se conoce como 鈥渂idstream鈥.

Las dos primeras opciones de comercio publicitario no generan datos de ubicaci贸n. Sin embargo, el intercambio de anuncios, o bidstream, s铆 lo hace. Al decidir si publicar un anuncio en un dispositivo, los anunciantes consideran los siguientes atributos del dispositivo (entre otros) antes de realizar una oferta:

  • URL
  • Tipo de dispositivo
  • Direcci贸n IP
  • Conectividad (WiFi, 3G, 4G)
  • SO
  • Marca de tiempo
  • y, afortunadamente para nosotros, 隆ubicaci贸n!

Toda esta informaci贸n se agrupa en la 鈥榮olicitud de oferta鈥. Por lo tanto, los datos de ubicaci贸n del dispositivo podr铆an verse como un 鈥渟ubproducto鈥 de las ofertas en tiempo real (RTB), que llamamos datos de flujo de ofertas. Los datos de Bidstream son accesibles para cualquier empresa u organizaci贸n a trav茅s de una plataforma del lado de la demanda (DSP). Esto es tanto una bendici贸n como una maldici贸n, porque los datos est谩n esperando ser extra铆dos, pero, por supuesto, es probable que sus competidores tengan la misma idea.

La escala de los datos de flujo de ofertas es enorme y se puede acceder e implementar de inmediato, porque se recopilan program谩ticamente mediante el protocolo 鈥極penRTB鈥 de la IAB; de hecho, millones de solicitudes de ofertas por segundo. OpenRTB tambi茅n es responsable de controlar qu茅 tan recientes son los datos. Al observar la marca de tiempo de recuperaci贸n de datos, puede decidir si es lo suficientemente reciente.

驴La principal desventaja de bidstream? Qu茅 poco confiable es.

鈥* Aproximadamente el 60% de las solicitudes de anuncios contienen alg煤n tipo de informaci贸n de ubicaci贸n. De estas solicitudes, menos de 1/3 son precisas dentro de 50-100 metros de la ubicaci贸n especificada *鈥
  • Foursquare, Thinknear, Ubimo, xAD, C 陋.

El problema es c贸mo se deriva la ubicaci贸n en la solicitud de oferta. Podr铆a ser GPS (una fuente de 鈥楾ipo Uno鈥, lo que significa que es m谩s precisa), pero igualmente, la ubicaci贸n podr铆a basarse en los datos ingresados por el usuario o en una direcci贸n IP, que no siempre son precisas.

Por ejemplo, es posible que est茅 en Londres y busque restaurantes en Par铆s en su tel茅fono inteligente, lo que podr铆a hacer que los datos de la secuencia de ofertas indiquen incorrectamente su ubicaci贸n como Par铆s en funci贸n de su actividad manual. Aqu铆 es donde el comportamiento y la intenci贸n del usuario no siempre se corresponden con su ubicaci贸n. De manera similar, las direcciones IP rotan cada pocos meses, lo que dificulta su uso para rastrear con precisi贸n la ubicaci贸n durante un per铆odo de tiempo m谩s largo. Entonces, con la recopilaci贸n de bidstream, existe el riesgo de que los datos de inteligencia de su ubicaci贸n sean inexactos. Tambi茅n existe la preocupaci贸n de que los datos de flujo de ofertas puedan ser fraudulentos o que los editores puedan proporcionar informaci贸n de fuente incorrecta.

Telcos: hemos analizado c贸mo las torres de telefon铆a m贸vil pueden generar datos de ubicaci贸n. Bueno, estos datos se pueden obtener directamente de las empresas de telecomunicaciones (telcos). Los mismos pros y contras se aplican a esta fuente que al m茅todo de triangulaci贸n de la torre celular para recolectarla: excelente para la escala, pero no siempre precisa. Los datos disponibles de las empresas de telecomunicaciones dependen del tama帽o de la empresa de telecomunicaciones en cuesti贸n. Algunas empresas de telecomunicaciones son responsables de suministrar se帽ales a la mayor parte de la poblaci贸n de un pa铆s; esto le permite acceder a la inteligencia de ubicaci贸n a escala. De hecho, la escala de los datos que ofrecen las empresas de telecomunicaciones las convierte en una fuente de datos de ubicaci贸n enormemente atractiva.

Conjuntos de datos de editores: los propios editores de aplicaciones pueden recopilar los datos de ubicaci贸n. Si la aplicaci贸n tiene servicios de ubicaci贸n incorporados (como buscar un taxi de una ciudad a otra, o la opci贸n de hacer clic en 鈥渢iendas cerca de m铆鈥), esta informaci贸n se puede convertir en la ubicaci贸n de un dispositivo. Al igual que con todos los datos de entrada del usuario, los datos generados no ser谩n tan precisos como los datos recopilados mediante se帽ales, a menos que pueda verificar el m茅todo utilizado por el editor.

As铆 que recapitulemos. 驴El m茅todo? Los datos de ubicaci贸n m贸vil se recopilan mediante varias se帽ales que recibe su tel茅fono inteligente. 驴La fuente? SDK, bidstream, empresas de telecomunicaciones y conjuntos de datos de editores.

Hemos analizado algunos de los pros y los contras de cada m茅todo y fuente, pero 驴c贸mo podemos usar esto para asegurarnos de que los datos de ubicaci贸n que utilizamos sean de alta calidad? Al igual que con los transmisores que discutimos en la parte 1, la mejor manera de descartar errores y obtener la imagen m谩s clara posible es consultar m煤ltiples fuentes de datos y comparar proveedores de datos, productos y conjuntos de datos. 隆No pongas todos tus huevos en una canasta!

Pero antes de invertir en cualquier fuente, es crucial determinar la calidad de los datos que se le proporcionar谩n. Entonces, nuestro pr贸ximo paso: el control de calidad de los datos.

驴C贸mo puedo evaluar la calidad de los datos de ubicaci贸n?


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Los datos de baja calidad limitan su utilidad; no permita que los datos de ubicaci贸n sean incorrectos enviarte en la direcci贸n equivocada. Es importante invertir en datos de ubicaci贸n de alta calidad. Examinemos los componentes que determinan la calidad.

Antes de comenzar, es importante que comprendamos la diferencia entre tres t茅rminos que usamos para juzgar la calidad de los datos de ubicaci贸n: exactitud, precisi贸n y escala. Es tentador usarlos indistintamente, pero tienen significados espec铆ficos que vale la pena considerar. Afortunadamente, estos no tardan tanto en explicarse como parte de la jerga t茅cnica que los datos de ubicaci贸n suelen traer consigo.

  • Precisi贸n: se refiere a qu茅 tan cerca est谩 la ubicaci贸n medida de la ubicaci贸n real. Cuanto m谩s cerca est茅 la ubicaci贸n medida, m谩s precisos ser谩n los datos.

  • Precisi贸n: se refiere al nivel de detalle (en t茅rminos de cu谩ntos lugares decimales tiene la coordenada lat / long) que proporciona la ubicaci贸n medida. Por ejemplo, las coordenadas de dos grados decimales pueden ubicar a alguien en una ciudad o aldea, mientras que las coordenadas de seis grados decimales pueden se帽alar a personas individuales. Cuantos m谩s lugares decimales, m谩s precisos son los datos. Explicado de otra manera, se podr铆a decir que una tienda minorista est谩 ubicada en Oxford Street, en el distrito de Westminster o en la ciudad de Londres. Las tres declaraciones son precisas, pero indicar la calle ofrece la mayor precisi贸n. El n煤mero de puntos decimales a los que se proporciona un dato de ubicaci贸n indica qu茅 tan preciso es el dato. El nivel de precisi贸n utilizado en el contexto del marketing basado en la ubicaci贸n no suele superar los 4 o 5 lugares decimales. Un dato de ubicaci贸n con 5 cifras decimales (0,00001 o 0 掳 00鈥0,036 鈥) ofrece precisi贸n en el grado de identificaci贸n de una puerta de entrada espec铆fica en una calle o un 谩rbol individual.

  • Escala: cu谩ntos datos de ubicaci贸n le ofrece una fuente para analizar. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mayor ser谩 la escala. La escala de los datos de ubicaci贸n var铆a entre las empresas de datos de ubicaci贸n.

Al igual que con todos los tipos de datos, la evaluaci贸n de los datos de ubicaci贸n requiere un acto de equilibrio entre los tres para garantizar que su fuente proporcione informaci贸n de alta calidad y una comprensi贸n profunda del comportamiento del consumidor. A veces, la precisi贸n es lo m谩s importante, otras veces se trata de precisi贸n (pronto veremos diferentes escenarios).

Tambi茅n vale la pena considerar qu茅 tan actualizados son los datos (actualidad) y si distinguen a los visitantes frecuentes de los nuevos (frecuencia):

  • Antig眉edad: 驴cu谩nto tiempo ha pasado desde que se recuperaron estos datos? 驴Afectar谩 esto si el dispositivo est谩 en la misma ubicaci贸n o no?

  • Frecuencia: 驴con qu茅 frecuencia visita la persona una ubicaci贸n espec铆fica? 驴Es un cliente habitual o un visitante nuevo?

Otra cosa a considerar: los datos de ubicaci贸n del consumidor pueden ser susceptibles al fraude y la falsificaci贸n. Las solicitudes de oferta pueden ser fraudulentas y, como discutimos en la parte 1, las direcciones de correo electr贸nico falsas son un problema asociado cuando se usa WiFi como transmisor de se帽al.

Los pasos para garantizar que los datos de ubicaci贸n sean de la mejor calidad posible pueden resultar desconcertantes. No se desanime: hemos creado una lista de verificaci贸n para asegurarnos de que ha cubierto todas las bases de la evaluaci贸n de la calidad de los datos:


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驴En qu茅 escenarios valorar铆as un aspecto sobre otro?

El factor de calidad que considere m谩s importante depende completamente de sus necesidades. El [marketing basado en la ubicaci贸n] eficaz (https://datarade.ai/use-cases/location-based-marketing) tiene en cuenta las demandas de su empresa y campa帽a. Por ejemplo, si est谩 interesado en la ubicaci贸n de las personas en una red de ciudades, probablemente sacrifique la precisi贸n en favor de la escala. Por el contrario, la gran escala que ofrecen los datos de flujo de ofertas no es 煤til si est谩 tratando de construir una personalidad de comprador dentro de un grupo demogr谩fico preciso, como un vecindario espec铆fico.

O, si est谩 instalando balizas en un centro comercial, probablemente lo est茅 haciendo porque son m谩s precisas que el GPS, aunque la escala que ofrece el GPS es mayor. A veces, la actualidad no es un problema: si est谩 analizando datos de ubicaci贸n hist贸rica para detectar tendencias de movimiento, las ubicaciones en tiempo real no son necesarias de la manera en que el tiempo real es esencial para entregar anuncios en la aplicaci贸n a un dispositivo que tiene viaj贸 de una ciudad a otra. Pero si est谩 utilizando datos de ubicaci贸n para la selecci贸n del sitio minorista, necesita los datos de ubicaci贸n de la tienda minorista m谩s actualizados para asegurarse de tener el cat谩logo m谩s reciente de las tiendas en un 谩rea.

Sin embargo, probablemente no hace falta decir que siempre es bueno evitar los datos fraudulentos y falsos, 隆siempre que sea posible! Antes de comprar datos de ubicaci贸n, debe esperar que su proveedor tome todas las precauciones adecuadas para eliminar los datos incorrectos de sus conjuntos y fuentes.

Todos estos escenarios se basan en datos de ubicaci贸n de una plataforma de inteligencia de ubicaci贸n para mejorar la comprensi贸n de una empresa sobre d贸nde est谩n sus clientes potenciales y c贸mo se comportan all铆. Veamos algunos ejemplos de c贸mo se utilizan los datos basados en la ubicaci贸n en el mundo empresarial y m谩s all谩.

驴Qui茅n usa los datos de ubicaci贸n?

La recopilaci贸n de datos de ubicaci贸n no es un fen贸meno nuevo: es la misma informaci贸n b谩sica que se recopila cada vez que ingresa al lugar donde vive o trabaja, por lo que se le puede enviar material de marketing. Se conf铆a en la informaci贸n proporcionada por inteligencia de ubicaci贸n para una variedad de casos de uso, desde planificaci贸n p煤blica e infraestructura, hasta detecci贸n de fraude y verificaci贸n de ubicaci贸n. Sin embargo, lo que realmente hace que la gente hable es c贸mo los datos de ubicaci贸n m贸vil han transformado el marketing y la publicidad digitales.


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Comercializadores: marketing basado en la ubicaci贸n: como sabemos, la forma en que comercializa un producto depende completamente del contexto. Saber de d贸nde provienen sus clientes potenciales y hacia d贸nde viajan aumenta dr谩sticamente el detalle de su personalidad de comprador. Si su tarea es comercializar una marca de ropa deportiva, gran parte de la investigaci贸n de mercado que har铆a est谩 relacionada con la ubicaci贸n. 驴D贸nde vive su personaje comprador, en el centro de la ciudad o en los suburbios? 驴D贸nde hacen ejercicio? 驴Viajan a un gimnasio o se quedan cerca de su casa? 驴Cu谩nto tiempo pasan all铆? 驴A qu茅 competencia de marca se enfrentar铆a en esta 谩rea? 驴El ingreso promedio de esa ubicaci贸n afectar铆a el precio del producto? 驴Cu谩les son las oportunidades para abrir tiendas o ejecutar campa帽as publicitarias all铆? La respuesta a todas estas preguntas sobre el comportamiento, los intereses, la intenci贸n y la afinidad con la marca radica en los datos basados en la ubicaci贸n, raz贸n por la cual tantos especialistas en marketing est谩n optando por comprar los datos de las ubicaciones de las tiendas. Con un conjunto de datos de ubicaci贸n, puede implementar iniciativas de orientaci贸n basada en la ubicaci贸n. El marketing m贸vil basado en la ubicaci贸n permite a los especialistas en marketing aumentar las conversiones y el ROI, al tiempo que obtienen una visi贸n clara del comportamiento del consumidor.

Para el especialista en marketing digital espec铆ficamente, es vital comprender c贸mo los clientes potenciales usan sus tel茅fonos inteligentes en un 谩rea. Si el usuario del gimnasio usa una aplicaci贸n de fitness, entonces los anuncios en la aplicaci贸n de ropa deportiva son una buena idea. Si van a comprar un caf茅 en el viaje a casa, es posible que veas una oportunidad para colaborar con la cafeter铆a o la marca, como ofrecer un caf茅 con descuento si compran pantalones de yoga. Con [marketing basado en la ubicaci贸n] (https://datarade.ai/data-categories/sa satellite-data), las posibilidades son infinitas: los datos de ubicaci贸n sensibles al contexto permiten a los especialistas en marketing ser tan creativos e innovadores como quieran, seguros sabiendo que sus decisiones est谩n respaldadas por hechos.

Anunciantes: publicidad basada en la ubicaci贸n: el mercado global de la publicidad basada en la ubicaci贸n tuvo un valor de 62,35 mil millones de d贸lares en 2019 y solo se espera que siga creciendo. Se prev茅 que registre una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 17,4% entre los a帽os 2020-2027. Los datos de ubicaci贸n han abierto innumerables formas nuevas para que los anunciantes se comuniquen con posibles clientes. Les permite crear campa帽as basadas en el lugar al que van los clientes y lo que hacen all铆, no solo en el lugar donde viven.

Conociendo los h谩bitos de visita de un cliente, puede determinar qu茅 plataforma de medios se adapta mejor a su campa帽a. Si puede ver que su persona compradora toma el autob煤s al trabajo y usa Facebook durante el viaje, probablemente sea m谩s efectivo crear anuncios en la aplicaci贸n para su marca en lugar de vallas publicitarias f铆sicas, a las que su cliente no prestar谩 atenci贸n.

Las empresas de marketing basadas en la ubicaci贸n tambi茅n afinan el mensaje de su marca en funci贸n de los datos de ubicaci贸n. Si nota que su personaje comprador visita con frecuencia el cine, no solo podr铆a colocar anuncios all铆, sino que tambi茅n podr铆a dar forma a su campa帽a para que est茅 en l铆nea con los 煤ltimos 茅xitos de taquilla.

Estos ejemplos basados en la ubicaci贸n pueden parecer exagerados, pero los especialistas en marketing y los anunciantes tienen que crear soluciones cada vez m谩s inspiradas a medida que nuestro mundo f铆sico y en l铆nea se vuelve m谩s lleno de contenido. Todo tipo de factores sociales y culturales entran en juego a medida que un cliente potencial avanza por el embudo de ventas. El marketing basado en la ubicaci贸n es la clave para agilizar el recorrido del consumidor y lanzar su marca al 茅xito.

Estamos acostumbrados a escuchar sobre datos comerciales basados en la ubicaci贸n en un contexto de marketing y publicidad. Pero, 驴los datos de ubicaci贸n solo son 煤tiles para las empresas? En absoluto, puede transformar la forma en que los administradores de la cadena de suministro controlan sus acciones, la forma en que los analistas financieros invierten su dinero, incluso la forma en que se administran los gobiernos. Esa es la belleza de un tipo de datos tan vers谩til:

Minoristas: los minoristas de todos los tama帽os est谩n utilizando los datos de ubicaci贸n de la tienda para an谩lisis minorista, incluido el comportamiento del cliente, las visitas a la tienda y las ubicaciones de los puntos de venta. Los datos de ubicaci贸n de las tiendas tambi茅n permiten que las tiendas f铆sicas comparen su desempe帽o con las tiendas de la competencia en el 谩rea. Los datos de visitas ayudan a aumentar los ingresos ajustando los horarios de apertura, los pedidos de existencias y el n煤mero de personal de acuerdo con las horas pico y las visitas, y al saber qu茅 escaparates y dise帽os generan inter茅s y dan como resultado m谩s compras. Lo que se utiliza aqu铆 se conoce como pron贸stico basado en datos. Esta es una t茅cnica que las empresas utilizan cada vez m谩s como una forma de optimizar su eficiencia. Por ejemplo, los datos de ubicaci贸n pueden indicarle a un minorista que la afluencia es mayor antes de Navidad. Los minoristas pueden utilizar este conocimiento para aumentar su personal y anticipar un aumento en las ventas. As铆 como una empresa puede usar estos datos de ubicaci贸n para aumentar su personal en momentos de mayor actividad, tambi茅n puede reducir el n煤mero de personal en momentos que sabe que est谩n menos ocupados para asegurarse de que no tengan exceso de personal y, por lo tanto, sean menos eficientes. Los minoristas pueden lograr grandes ahorros simplemente aplicando el conocimiento adquirido con la compra de datos de ubicaci贸n a sus operaciones.

Hoteles y centros comerciales: con edificios m谩s grandes, necesita saber d贸nde pasan la mayor parte del tiempo los visitantes y c贸mo llegan all铆. Si supervisa las operaciones de un hotel y observa que los hu茅spedes pasan mucho tiempo esperando en el vest铆bulo, esto genera preocupaciones sobre la probabilidad de que luego visiten su restaurante, por lo que deber铆a realizar cambios en la forma en que se administra la recepci贸n. Para un centro comercial, puede reorganizar el dise帽o del edificio para alentar sutilmente a los clientes e invitados a aventurarse m谩s adentro. Si su atracci贸n m谩s popular seg煤n la medici贸n del tr谩fico peatonal es el patio de comidas, considerar铆a colocarlo en el centro del centro comercial o mejorar la se帽alizaci贸n de otras tiendas y atracciones.

Analistas financieros y financieros: los datos de ubicaci贸n son una herramienta vital para los analistas financieros. Les ayuda a detectar actividades delictivas y proteger a los usuarios al agregar una capa de seguridad s贸lida. Los financieros pueden usar los datos de ubicaci贸n para predecir las ganancias en l铆nea con el nivel de inflaci贸n de un 谩rea, los KPI y la cantidad de clientes en funci贸n de la afluencia previa. Todo esto les ayuda a tomar las mejores decisiones de inversi贸n.

Inversores inmobiliarios: los inversores inmobiliarios tambi茅n utilizan datos de ubicaci贸n para comprender qu茅 tan ocupadas est谩n las regiones espec铆ficas, qu茅 tan bien se est谩n desempe帽ando las empresas locales y cu谩l es la demograf铆a general en esa regi贸n. Cada vez m谩s, los an谩lisis de bienes ra铆ces utilizan datos de puntos de inter茅s en la valoraci贸n de propiedades para determinar qu茅 tan deseable es la ubicaci贸n de la propiedad.

Gobierno: los gobiernos utilizan datos de ubicaci贸n para comprender c贸mo las diferentes ciudades y pueblos funcionan de forma independiente y est谩n conectados entre s铆. Les ayuda a crear una mejor infraestructura p煤blica, basada en puntos de inter茅s y an谩lisis de tr谩fico. Por ejemplo, los datos de ubicaci贸n pueden decirles qu茅 carreteras utilizan los ciclistas con m谩s frecuencia, de modo que puedan planificar nuevos carriles para bicicletas o d贸nde el tr谩fico est谩 m谩s congestionado, de modo que las ciudades m谩s grandes puedan introducir zonas de bajas emisiones. A medida que m谩s personas est谩n cambiando a veh铆culos el茅ctricos, los ayuntamientos recurren a los datos de ubicaci贸n para informar la ubicaci贸n de los puntos de carga en las ciudades. Desde septiembre de 2019 hasta febrero de 2020, el Ayuntamiento de Oxford se bas贸 en gran medida en los datos de ubicaci贸n recopilados en toda la ciudad para seleccionar una carretera para probar la instalaci贸n de seis puntos de carga prototipo. Los datos permitieron al ayuntamiento tener en cuenta las estrechas calles y aceras de la ciudad. Las autopistas inteligentes ofrecen otro ejemplo relevante del uso que hacen los gobiernos de los datos de ubicaci贸n. A partir de 2020, las autopistas inteligentes cubr铆an m谩s de 400 millas de Inglaterra. Las autopistas inteligentes utilizan datos recopilados de c谩maras para detectar qu茅 tan congestionado est谩 un tramo de la autopista, lo que permite utilizar el arc茅n como un carril adicional o implementar l铆mites de velocidad variables para limitar la congesti贸n.

Env铆o y transporte: los datos de ubicaci贸n GPS son vitales para el seguimiento de activos; en otras palabras, para garantizar que los bienes y servicios se transporten de forma segura de A a B. De manera similar, los datos de ubicaci贸n satelital y los informes de tr谩fico en tiempo real pueden ayudar a la log铆stica y la distribuci贸n. los equipos planifican las rutas m谩s eficientes. No solo se est谩 volviendo m谩s com煤n que los clientes rastreen sus pedidos en l铆nea para garantizar que sus paquetes lleguen de manera segura, sino que muchas empresas ahora ofrecen a los clientes la opci贸n de rechazar un tiempo de entrega para asegurarse de que est茅n en casa cuando llegue el paquete. Por ejemplo, DPD ahora informa a sus clientes de la franja horaria en la que est谩 programada la entrega de un paquete y les da la opci贸n de redirigir su paquete o solicitar una entrega al d铆a siguiente. Esto permite a DPD aumentar la eficiencia de su servicio de entrega, reduciendo la cantidad de paquetes no entregados. Del mismo modo, los servicios de comida para llevar como JustEat utilizan datos de ubicaci贸n para optimizar la ruta. Al recopilar las direcciones de los clientes y los restaurantes en los que realizan pedidos, los servicios de comida para llevar pueden ubicar al conductor de entrega en la ubicaci贸n m谩s oportuna para garantizar una entrega r谩pida al cliente.

Viajes, turismo y hosteler铆a: las empresas de viajes y los servicios de hosteler铆a, como los hoteles, se basan en los datos de ubicaci贸n para conocer los movimientos de los clientes y sus preferencias de viaje. Al interactuar con estos datos, es posible orientar los anuncios de una manera que probablemente atraiga clientes habituales. Una cosa que la pandemia del coronavirus ha dejado en claro es la necesidad de que las empresas atraigan clientes leales para garantizar no solo su 茅xito, sino tambi茅n su supervivencia. Al preguntarse a s铆 mismos ad贸nde viajaron los clientes antes y durante la pandemia y qu茅 tan cautelosos se sienten con respecto a los viajes, las empresas de viajes pueden adaptar los anuncios a sus clientes. No solo son capaces de evaluar qu茅 tipo de viajes son los m谩s deseados, sino que tambi茅n pueden reforzar su marketing con la seguridad de que se est谩n cumpliendo las pautas de salud, con estrictas medidas de saneamiento.

Por lo tanto, los datos de ubicaci贸n no son solo un activo para los especialistas en marketing. Tiene el potencial de mejorar d贸nde vivimos y c贸mo. Esto nos lleva a la parte 5: c贸mo se utilizan los datos en l铆nea en el mundo fuera de l铆nea.

驴C贸mo se traducen los datos de ubicaci贸n en l铆nea a escenarios fuera de l铆nea?

Aunque el comercio electr贸nico est谩 en auge, [m谩s del 90% de las transacciones en los EE. UU. Todav铆a se realizan en una tienda f铆sica] (https://www.info.thinknear.com/rs/835-JWB-681/images/Thinknear_Location_Score_Index_Q4_2017.pdf ). 驴C贸mo podemos asegurarnos de que las fant谩sticas capacidades en l铆nea de los datos de ubicaci贸n geogr谩fica m贸viles generen resultados en la tienda? Si estamos demasiado ocupados con atender a una audiencia en l铆nea, corremos el riesgo de alienar a los clientes en el mundo f铆sico. 驴Recuerda los datos de POI (puntos de inter茅s) que mencionamos en la parte 1? Bueno, estos datos contienen parte de la respuesta:

Datos de puntos de inter茅s: explicado - Datos de puntos de inter茅s se utiliza para identificar lugares por su uso y funci贸n, as铆 como por su direcci贸n postal o ubicaci贸n. Hacen que sea m谩s f谩cil marcar lugares y puntos de referencia importantes en un mapa. Las ubicaciones de PDI son lugares que son 煤tiles o interesantes para los consumidores, como hoteles, restaurantes, minoristas, campings, gasolineras, un sitio hist贸rico o una oficina corporativa.

Los anunciantes y los especialistas en marketing utilizan los datos de puntos de inter茅s para comprender d贸nde ocurren las actividades de dispositivos y consumidores relevantes para la campa帽a. Los datos representan ubicaciones en el mundo real donde se puede medir la actividad m贸vil. Cuando se utiliza con datos de ubicaci贸n, el an谩lisis de puntos de inter茅s ofrece un contexto adicional, lo que permite a los anunciantes y especialistas en marketing evaluar mejor por qu茅 los consumidores van a determinadas ubicaciones.

Por lo tanto, un conjunto de datos de PDI funciona en simbiosis con su conjunto de datos de ubicaci贸n. Digamos que est谩 lanzando una aplicaci贸n que ayuda a los estudiantes a revisar. Su instinto podr铆a ser colocar vallas publicitarias y promotores callejeros por las bibliotecas de la ciudad y la universidad. Pero, 驴qu茅 pasa si sus puntos de inter茅s y los datos de ubicaci贸n le muestran que en realidad hay una mayor concentraci贸n de estudiantes que trabajan en cafeter铆as? Lo m谩s inteligente ser铆a lanzar una campa帽a publicitaria que se centre en cafeter铆as y caf茅s, los puntos de inter茅s de su audiencia.

驴Qu茅 hay de convertir el inter茅s en l铆nea en compras en la tienda? Cuando un usuario de tel茅fono inteligente busca algo en Google o sigue un enlace de anuncio en la aplicaci贸n, esto indica su inter茅s e intenci贸n. Si los especialistas en marketing pueden detectar un patr贸n entre lo que les interesa en l铆nea y d贸nde pasan la mayor parte del tiempo en el mundo f铆sico, hay un vac铆o que llenar. Si es un minorista de autom贸viles, los datos de ubicaci贸n de Google pueden detectar cu谩ndo las personas buscan autom贸viles de segunda mano en l铆nea y usan su ubicaci贸n para mostrar anuncios y ventanas emergentes para las salas de exhibici贸n de autom贸viles locales.

A menudo, lo mejor para el usuario es permitir que una aplicaci贸n o sitio web acceda a su ubicaci贸n. Como resultado, su experiencia de usuario se optimiza. En una encuesta reciente, [m谩s del 40% de los usuarios de tel茅fonos inteligentes afirmaron que es m谩s probable que utilicen aplicaciones que personalizan el contenido de la aplicaci贸n por ubicaci贸n] (https://www.smaato.com/blog/everything-you-need-to -conocimiento-de-publicidad-m贸vil-basada-en-la-ubicaci贸n /). Google, en particular, utiliza los datos de ubicaci贸n de los titulares de cuentas de Google para brindar recomendaciones personalizadas y relevantes basadas en los lugares que han visitado, informaci贸n en tiempo real sobre cu谩ndo el usuario debe salir de casa para evitar el tr谩fico y crear 谩lbumes en Google Photos seg煤n el lugar donde 鈥榟a sido.

As铆 es como podemos conectar los datos en l铆nea con las operaciones comerciales en el terreno. Pero, 驴cu谩les son las estrategias exactas que permiten que los datos de ubicaci贸n den resultados?

驴Para qu茅 se utilizan los datos de ubicaci贸n?

Existen innumerables estrategias de marketing y publicidad que utilizan datos de ubicaci贸n m贸vil, pero todas se reducen a rastrear los movimientos de los dispositivos, analizar a d贸nde van y cu谩ndo, y apuntar a las 谩reas que aumentar谩n su ROI y mejorar谩n su comprensi贸n de sus clientes para la segmentaci贸n. . Los an谩lisis de datos basados en la ubicaci贸n son 煤tiles en todas las etapas del ciclo de vida de una campa帽a publicitaria o de marketing.


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Puede comprar datos de ubicaci贸n de tel茅fonos celulares para los siguientes casos de uso :

Footfall Traffic Analysis: esto podr铆a verse como el 鈥減rimer paso鈥 para utilizar los datos de ubicaci贸n de manera eficaz. Los datos utilizan un rastreador de pisadas para mostrarle las tendencias en las pisadas, como qu茅 ubicaciones son populares y si esto var铆a con el tiempo. A partir de esto, puede crear herramientas de visualizaci贸n de ubicaci贸n, como 鈥榤apas de calor鈥 que estiman d贸nde est谩n las mejores ubicaciones para las campa帽as publicitarias. Puede crear mapas de calor adicionales basados en el d铆a pico o la hora del d铆a para la afluencia y maximizar la exposici贸n de su campa帽a. Los buenos datos de ubicaci贸n distinguir谩n entre empleados y transe煤ntes al considerar el 鈥榯iempo de permanencia鈥 del dispositivo, por lo que su comprensi贸n de la pisada no est谩 sesgada.

An谩lisis de atribuci贸n: esto viene despu茅s del seguimiento y an谩lisis de pisadas. Al saber cu谩ntas personas visitan una ubicaci贸n y cu谩les son los horarios pico de visitas, puede dirigir sus campa帽as sobre esta base. Si ve que aumenta la afluencia despu茅s de haber probado un anuncio o una promoci贸n en la aplicaci贸n, puede implementar esta campa帽a a煤n m谩s porque la afluencia indica un buen ROI. Atribuir el paso a una campa帽a espec铆fica le permite decidir cu谩les son las m谩s exitosas. Esto es cada vez m谩s relevante para las empresas que ofrecen compras tanto en la tienda como en l铆nea. Si una campa帽a publicitaria est谩 generando inter茅s, 驴por qu茅 vende m谩s de los mismos productos en l铆nea que en persona? Si puede realizar un seguimiento del recorrido f铆sico del cliente, as铆 como de sus interacciones en l铆nea, puede ver qu茅 les impide realizar compras en la tienda y modificar su escaparate, vallas publicitarias y dise帽o de la tienda en consecuencia.

Estudio de destino original (OD): un estudio de OD puede mostrarle patrones a largo plazo sobre c贸mo viajan las personas. Se basa en GPS y tambi茅n se utiliza en la planificaci贸n de carreteras e infraestructura. Sabiendo ad贸nde viajan las personas hacia y desde, puede colocar vallas publicitarias y elementos visuales a lo largo de las rutas de cercan铆as populares y donde el flujo de tr谩fico es m谩s pesado.

An谩lisis fuera de casa (OOH): OOH se refiere a cualquier medio que ver谩 en la esfera p煤blica, incluidos centros comerciales, tiendas, estaciones de tren y aeropuertos. Los medios pueden ser vallas publicitarias, letreros, televisores y carteles. Ser capaz de analizar c贸mo se mueven los dispositivos en relaci贸n con los medios de OOH a los que est谩n expuestos puede permitirle ver qu茅 formatos de medios son m谩s exitosos y cu谩l es la ubicaci贸n 贸ptima para ellos. Esto se puede hacer mirando qu茅 dispositivos que vieron los medios terminaron siendo utilizados para realizar una compra en l铆nea. El an谩lisis puede mostrarle que los clientes responden mejor a las vallas publicitarias digitales que a las vallas publicitarias de papel tradicionales. A partir de ah铆, puede decidir que Digital OOH (DOOH) es m谩s rentable, porque el movimiento en- La pantalla llama la atenci贸n, aunque el costo de instalaci贸n es mayor.

Mapeo de puntos de inter茅s: los datos de ubicaci贸n se pueden utilizar junto con una base de datos de puntos de inter茅s para crear mapas de puntos de inter茅s. El mapeo de puntos de inter茅s es el proceso de trazar ubicaciones importantes o populares en un mapa para ver su proximidad geogr谩fica entre s铆. El mapeo de inteligencia de ubicaci贸n y puntos de inter茅s se utiliza en el marketing basado en la ubicaci贸n y la planificaci贸n del sitio de la tienda para ver d贸nde los anuncios y las tiendas atraer谩n visitantes o enfrentar谩n la competencia de otros puntos de inter茅s.

Campa帽as en vuelo: aqu铆, el marketing basado en la ubicaci贸n utiliza mapas de calor de an谩lisis de pisadas y an谩lisis de DOOH en conjunto. Una gran ventaja de usar anuncios digitales sobre los tradicionales es que puede ajustarlos a medida que avanza o 鈥渆n el vuelo鈥. Estos ajustes se pueden realizar en funci贸n de los resultados de las pruebas A / B para ver qu茅 enfoque genera m谩s elevaci贸n. Aunque hacer estos ajustes puede requerir m谩s tiempo y dinero, desde la perspectiva del ROI, es una mejor alternativa que tener que reemplazar f铆sicamente las vallas publicitarias e imprimir otras nuevas.

Geofencing - Geofencing le permite crear una 鈥榲alla鈥 virtual alrededor de un 谩rea geogr谩fica. Normalmente, elegir铆a esta 谩rea porque sus mapas de calor le muestran que hay una alta concentraci贸n de tr谩fico peatonal all铆, y las personas que la visitan coinciden con su grupo demogr谩fico objetivo. Puede utilizar balizas o coordenadas lat / long para crear un l铆mite que puede tomar cualquier forma que necesite. Cuando un dispositivo cruza la geovalla, se activa una respuesta de forma program谩tica en tiempo real. Luego, puede enviar anuncios espec铆ficos de la ubicaci贸n, notificaciones autom谩ticas o incluso filtros geogr谩ficos de fotos (en aplicaciones como Snapchat) al dispositivo.

Geotargeting: las geocercas m谩s sofisticadas pueden personalizar los anuncios que env铆an para que solo se env铆en a dispositivos cuyos usuarios coincidan con criterios predeterminados. Esto se denomina orientaci贸n geogr谩fica y funciona combinando datos de ubicaci贸n en tiempo real con otros datos sobre los atributos del cliente (su comportamiento, datos demogr谩ficos, intereses, etc.), lo que hace que la campa帽a que cree se adapte mejor a su audiencia.

Geo-conquistas: las empresas tambi茅n pueden usar la base de datos de ubicaci贸n de sus tiendas para configurar geocercas alrededor de las zonas en las que se enfrentan a la competencia e impulsar anuncios y promociones en este 谩rea. En 2020, Whole Foods recurri贸 a la geoconquista para aumentar sus ventas. Su objetivo era mejorar las tasas de conversi贸n post-clic en sus anuncios m贸viles. Las tasas de conversi贸n post-clic indican la cantidad de personas que hacen clic en un anuncio pagado y proceden a participar de alguna manera, ya sea un registro o una compra. Whole Foods coloc贸 geocercas alrededor de sus tiendas, al mismo tiempo que coloc贸 geocercas alrededor de las tiendas de la competencia. Cuando un cliente ingresaba a estas 谩reas, se lo dirig铆a con anuncios y descuentos para Whole Foods, con el objetivo de disuadirlo de las tiendas de la competencia y atraerlo a Whole Foods. Es seguro decir que este fue un ejemplo exitoso de geoconquista, con la [campa帽a que arroj贸 a Whole Foods una tasa de conversi贸n post-clic del 4.69%] (https://blog.beaconstac.com/2016/04/4-brands-that- est谩n-ganando-en-el-marketing-basado-en-la-ubicaci贸n-y-c贸mo /), m谩s de tres veces el promedio nacional de 1,43%.

Todas estas estrategias se vuelven m谩s efectivas cuando se complementan con [audiencia] (https: /datarade.ai/data-categories/b2c-audience-data/overview/) y [datos de PDI] (https://datarade.ai/data- categor铆as / punto-de-inter茅s-poi-data / gu铆a), para que pueda comprender qu茅 ubicaciones son populares entre qu茅 tipo de personas y crear segmentos adecuados. Supongamos que observa que un gimnasio del centro de la ciudad es un punto de inter茅s. Esta informaci贸n por s铆 sola no es 煤til, 驴qu茅 pasa si usted es una empresa de postres? El hecho de que una ubicaci贸n en s铆 sea atractiva en t茅rminos de afluencia de p煤blico, no significa necesariamente que sea una buena ubicaci贸n para centrar una campa帽a publicitaria. Complementar su conjunto de datos de geolocalizaci贸n con otros tipos de datos puede brindarle la mayor posibilidad de crear una campa帽a exitosa. Un buen proveedor de datos de ubicaci贸n de celda le proporcionar谩 conjuntos de datos de ubicaci贸n sensibles al contexto, que tienen en cuenta datos del consumidor junto con bases de datos de ubicaci贸n sin procesar y API.

驴Cu谩l es la definici贸n de an谩lisis de datos de ubicaci贸n?

El an谩lisis de datos de ubicaci贸n describe el proceso de agregar capas de datos geogr谩ficos y datos comerciales para lograr conocimientos m谩s detallados. Los datos de an谩lisis de ubicaci贸n se pueden comprar en l铆nea a trav茅s de la compra directa a proveedores de datos de ubicaci贸n. El an谩lisis de datos de ubicaci贸n permite a los usuarios crear visualizaciones del movimiento de los consumidores, el flujo de existencias, ventas y suministros con mayor profundidad. Una empresa que agrega an谩lisis de ubicaci贸n a su inteligencia existente est谩 en una mejor posici贸n para detectar patrones significativos en datos geogr谩ficos sin procesar y mejorar sus estrategias.

驴Qu茅 importancia tienen los datos de ubicaci贸n para la estrategia empresarial?

Los datos de ubicaci贸n son importantes para una estrategia comercial, ya que respaldan el crecimiento multidireccional y se pueden implementar f谩cilmente para optimizar las estrategias existentes de una empresa. El creciente n煤mero de dispositivos habilitados para GPS significa que las empresas pueden aprender y comprender comportamientos complejos, como el lugar al que se desplazan los clientes y el p煤blico, la distancia de viaje y d贸nde pasan su tiempo. Cuando una empresa compra datos de ubicaci贸n, puede poner en pr谩ctica estos conocimientos. Para tener 茅xito en un mercado competitivo como el actual, cada vez m谩s empresas recurren a los datos de ubicaci贸n para prosperar.

驴C贸mo utiliza la anal铆tica tradicional los datos basados en la ubicaci贸n?

La anal铆tica tradicional amalgama los datos internos de una empresa con los datos de ubicaci贸n externos para obtener la m谩xima inteligencia empresarial y del consumidor. Los datos de ubicaci贸n se han vuelto m谩s f谩ciles de usar junto con la anal铆tica tradicional gracias al software de gesti贸n de datos, que puede crear visualizaciones y producir informes previamente analizados. El software de inteligencia empresarial (BI) utiliza datos de ubicaci贸n externos para permitir el an谩lisis de los datos y proporcionar un contexto m谩s amplio a trav茅s de estas visualizaciones e informes.

Si todav铆a te est谩s preguntando 鈥
  • 驴Qu茅 es el marketing de ubicaci贸n?

  • Qui茅n usa el marketing basado en la ubicaci贸n

  • 驴C贸mo funciona el marketing basado en la ubicaci贸n?

  • 驴Qu茅 son los ejemplos de marketing basado en la ubicaci贸n?

  • 驴Qu茅 es la publicidad basada en la ubicaci贸n?

  • 驴C贸mo funciona la publicidad basada en la ubicaci贸n?

  • C贸mo geolocalizar una ubicaci贸n

鈥 luego visite nuestro marketing basado en la ubicaci贸n y [publicidad basada en la ubicaci贸n] p谩ginas de casos de uso para obtener m谩s informaci贸n sobre los servicios de datos de ubicaci贸n y descubrir empresas de publicidad basadas en la ubicaci贸n.

驴C贸mo pueden ayudar los datos de ubicaci贸n con el desarrollo de la marca?

Los datos de ubicaci贸n son valiosos en todos los puntos del ciclo de vida de una empresa. Una vez que su marca est茅 ah铆, aseg煤rese de que se mantenga ah铆. Si est谩 buscando hacer que las operaciones de su marca sean m谩s eficientes y capaces de resistir la competencia, es posible que se sorprenda de las soluciones que ofrece el an谩lisis basado en la ubicaci贸n:

Predicci贸n / Pron贸stico: administre su inventario y personal de manera m谩s inteligente mediante el uso de la tienda datos de ubicaci贸n, tasas de pisadas e informes posteriores a la visita para predecir cu谩ndo aumentar谩n o disminuir谩n los clientes.

Retargeting hist贸rico: el retargeting es una parte clave de la publicidad basada en la ubicaci贸n. Los datos de ubicaci贸n pueden identificar dispositivos que han visitado una ubicaci贸n anteriormente. Sabiendo esto, los especialistas en marketing pueden ajustar estrat茅gicamente el momento de la publicaci贸n de sus anuncios. Si ha visto en la API de su base de datos de ubicaciones que un dispositivo visit贸 la tienda de un competidor ese d铆a, puede poner en cola un anuncio para que se env铆e al dispositivo m谩s tarde esa noche y ganar negocios con su competidor.

Medios program谩ticos: llegar a clientes que no usan Facebook, Google o LinkedIn puede presentar problemas. Afortunadamente, se puede comprar un inventario de anuncios 鈥榩rogram谩tico鈥, lo que brinda a los especialistas en marketing impresiones de visualizaci贸n en millones de sitios web y aplicaciones. Luego, los dispositivos se pueden orientar en funci贸n de los datos de ubicaci贸n en tiempo real que provienen del flujo de ofertas.

Alcance entre dispositivos: hemos hablado mucho sobre los tel茅fonos inteligentes, por lo que quiz谩s se est茅 preguntando si son el 煤nico dispositivo con el que pueden funcionar los datos de ubicaci贸n. 隆Ese no es el caso! En 2017, el consumidor digital promedio pose铆a 3.2 dispositivos conectados (relojes inteligentes, palos de transmisi贸n y similares). El problema con las computadoras de escritorio es que rara vez abandonan su ubicaci贸n principal. Entonces, podemos usar dispositivos cruzados o gr谩ficos de identidad para vincular el dispositivo est谩tico con los otros dispositivos del propietario y analizar la relaci贸n entre la ubicaci贸n y actividad en l铆nea de esa manera. Esto tambi茅n le brinda una ventana de tiempo m谩s amplia para dirigirse a los clientes cuando trabajan en una computadora y no usan su tel茅fono inteligente. Tambi茅n puede modificar sus anuncios para que sean compatibles con diferentes tama帽os de pantalla seg煤n la informaci贸n de su API de ubicaci贸n.

Planificaci贸n del sitio: como era de esperar, se trata de planificar d贸nde abrir una nueva tienda o lanzar una campa帽a publicitaria. La b煤squeda de puntos de inter茅s aumenta la probabilidad de exposici贸n de la marca y visitas a la tienda. Los datos de ubicaci贸n minorista permiten a los propietarios de tiendas f铆sicas monitorear el tr谩fico a su tienda e identificar a los competidores en el 谩rea.

驴Cu谩les son los mejores datos de ubicaci贸n para m铆?

Aparte de la calidad, encontrar la mejor base de datos para los datos de ubicaci贸n depende de la naturaleza de los datos que necesita para su caso de uso espec铆fico. Por ejemplo, los mejores datos de ubicaci贸n para los especialistas en marketing no ser谩n tan 煤tiles para los editores. Los proveedores de bases de datos de geolocalizaci贸n ofrecen diferentes tipos de datos de ubicaci贸n en diferentes formatos. Algunos servicios de inteligencia de ubicaci贸n pueden ofrecer una API de seguimiento de ubicaci贸n en tiempo real, otros ofrecen inteligencia de ubicaci贸n de IA. Veamos los pros y los contras de cada tipo de conjunto de datos de ubicaci贸n:

** Datos de**Los
ubicaci贸n en tiempo realdatos de ubicaci贸n en tiempo real le brindan acceso a informaci贸n en vivo sobre la ubicaci贸n y el movimiento de los usuarios m贸viles. La inteligencia de ubicaci贸n en tiempo real se recopila cuando un proveedor de datos de ubicaci贸n puede recopilar puntos de datos segundo a segundo. Los datos de ubicaci贸n en tiempo real le brindan la comprensi贸n m谩s actualizada del movimiento de los clientes y la inteligencia de puntos de inter茅s para el an谩lisis de geolocalizaci贸n en tiempo real. Los anunciantes lo utilizan para publicidad program谩tica y los especialistas en marketing para realizar ajustes en vuelo a sus campa帽as de marketing basadas en la ubicaci贸n. 驴La desventaja de los datos de ubicaci贸n en tiempo real? Las transmisiones y flujos de datos de ubicaci贸n en vivo suelen ser m谩s costosos que los conjuntos de datos de geolocalizaci贸n hist贸ricos, porque las empresas de datos de ubicaci贸n necesitan acceso a software sofisticado para brindar un servicio en vivo.

** Datos de ubicaci贸n deterministas **Los datos de ubicaci贸n
deterministas se basan en datos del comportamiento humano real. En lugar de utilizar los datos recopilados para predecir los h谩bitos futuros de un cliente, los datos se utilizan para personalizar las acciones o campa帽as de las empresas para sus clientes. Por ejemplo, si una empresa sabe que vive en un c贸digo postal determinado, podr铆a ofrecer un descuento adaptado a lo que hay en su 谩rea en lugar de solo predecir que podr铆a estar interesado en una marca basada en sus h谩bitos. Los h谩bitos de los clientes pueden cambiar r谩pidamente y esa es una de las razones por las que los datos de ubicaci贸n deterministas pueden ofrecer una mejor opci贸n para las empresas que los datos probabil铆sticos.

** Datos de visitas **Los
datos de visitas son datos de ubicaci贸n que indican d贸nde ha visitado un cliente y a qu茅 hora o frecuencia. Los datos de visitas pueden referirse tanto a visitas al sitio web como a visitas f铆sicas a ubicaciones. Esto permite a una empresa realizar un seguimiento de factores como los tiempos de visita habituales, la frecuencia de las visitas y las ubicaciones desde las que se visita un sitio web o desde donde ha viajado un visitante.

** Datos de ubicaci贸n sin procesar **
Si desea llevar a cabo su propio an谩lisis de datos de ubicaci贸n, lo mejor son los datos de geolocalizaci贸n sin procesar. Una descarga de datos de ubicaci贸n sin procesar le permitir谩 recopilar la informaci贸n que necesita para una variedad de casos de uso, desde publicidad basada en la ubicaci贸n hasta marketing m贸vil de geolocalizaci贸n.

** Datos de ubicaci贸n de IA **Inteligencia de ubicaci贸n de
inteligencia artificial: suena inteligente, 驴verdad? Los datos de ubicaci贸n de AI son exactamente eso: informaci贸n de ubicaci贸n extremadamente precisa recopilada mediante AI y ML. Los proveedores de datos de geolocalizaci贸n con herramientas de recopilaci贸n de datos de IA pueden ofrecer datos de ubicaci贸n a escala, utilizando algoritmos para procesar grandes cantidades de datos en cortos per铆odos de tiempo. Si est谩 buscando los datos de ubicaci贸n m谩s detallados y f谩cticos, los datos de ubicaci贸n de IA son una buena opci贸n para usted. Sin embargo, al igual que los datos de ubicaci贸n en tiempo real, las empresas de inteligencia de ubicaci贸n que ofrecen datos de IA suelen cobrar mucho por su inteligencia basada en la ubicaci贸n, porque la calidad de los datos es muy alta.

** Datos de ubicaci贸n hist贸rica **
Para rastrear las tendencias de ubicaci贸n y las tendencias de marketing basadas en la ubicaci贸n, necesita acceso a un conjunto de datos de ubicaci贸n hist贸rica. Con datos hist贸ricos, puede realizar an谩lisis de datos de ubicaci贸n y hacer predicciones sobre futuros puntos de inter茅s y visitas de consumidores. Los minoristas pueden comprar datos de ubicaci贸n hist贸rica de una empresa de an谩lisis de ubicaci贸n para una variedad de soluciones, desde la planificaci贸n del sitio minorista hasta la gesti贸n de la cadena de suministro. Las bases de datos de ubicaci贸n hist贸rica var铆an en precio, dependiendo de cu谩nto tiempo atr谩s desee que se extiendan sus ofertas de datos de ubicaci贸n. Los proveedores de inteligencia de ubicaci贸n hist贸rica no pueden proporcionar una base de datos de ubicaci贸n inteligente del mismo est谩ndar que un proveedor de datos de inteligencia artificial o en tiempo real, pero los datos hist贸ricos sirven para casos de uso muy diferentes y, a menudo, no son tan costosos.

Como todo, los datos de ubicaci贸n conllevan algunos desaf铆os, que es importante considerar antes de invertir en ellos.

驴Cu谩les son los desaf铆os con los datos de ubicaci贸n?

** Calidad **: Ir贸nicamente, muchos de los problemas con los datos de ubicaci贸n se deben al hecho de que puede ser una herramienta tan poderosa. A medida que crece la demanda de datos de ubicaci贸n, surgen m谩s empresas de inteligencia de ubicaci贸n, pero tambi茅n se publican m谩s conjuntos de datos de ubicaci贸n de mala calidad. Hemos hablado sobre por qu茅 los datos deben ser precisos y precisos para funcionar de la mejor manera, y la 煤nica forma de asegurarse de que sus datos sean de calidad es compr谩ndolos a un proveedor propio con un m茅todo verificado de recopilaci贸n de datos.

Datos de primeros, segundos y terceros: Explicaci贸n
Aseg煤rese de conocer la fuente de los datos que est谩 comprando:

  • Los datos de primeros son datos que recopila usted mismo, directamente de sus clientes.
  • Los datos de terceros son los datos de origen de otra persona.
  • Los datos de terceros se compran de fuentes externas, por lo que el proveedor no los recopil贸 directamente.

Los datos de primera y segunda parte son casi siempre m谩s confiables y transparentes que los de terceros.

驴Qu茅 tan precisos son los datos de ubicaci贸n del tel茅fono celular?

La precisi贸n de los datos de ubicaci贸n del tel茅fono celular es de hasta 30 metros. Depender 煤nicamente de los datos de ubicaci贸n del tel茅fono celular a veces puede ser enga帽oso dada la distancia involucrada, por lo tanto, es importante que los proveedores verifiquen y complementen los datos de ubicaci贸n del tel茅fono celular con triangulaci贸n de ubicaci贸n por GPS para obtener datos m谩s precisos sobre la ubicaci贸n. Por lo tanto, cuando compre datos de ubicaci贸n, es importante preguntarle a su proveedor sobre sus medidas de garant铆a de precisi贸n.

Privacidad: en los 煤ltimos a帽os, los pa铆ses han introducido regulaciones de protecci贸n de datos para garantizar que los usuarios est茅n al tanto de cu谩ndo se utilizan sus datos y para qu茅.

Uni贸n Europea: En 2018, la Uni贸n Europea introdujo un nuevo reglamento en la ley de la UE llamado Reglamento general de protecci贸n de datos (GDPR). Tiene como objetivo que los usuarios sean m谩s conscientes de los datos que se recopilan de ellos cuando acceden a sitios web, solicitando al usuario que acepte cookies para el sitio web o acepte los t茅rminos y condiciones asociados con el uso del sitio web. Este reglamento no solo se aplica a las empresas que trabajan en la UE, sino tambi茅n a las empresas fuera de la UE con clientes ubicados en la UE. Si una empresa de EE. UU. Desea recopilar datos de un ciudadano de la UE, tambi茅n debe asegurarse de que cumple con el RGPD. Las empresas que infrinjan el RGPD pueden esperar recibir una multa de hasta el 4% de sus ingresos globales anuales.

Datos de ubicaci贸n m贸vil y DSGVO / GDPR
La protecci贸n de datos es cada vez m谩s importante. Las empresas y los oprganisatios deben ser extremadamente cuidadosos cuando se trata de c贸mo administran y usan los datos personales de sus clientes.
Las empresas que operan en la UE deben cumplir con varios conjuntos de leyes diferentes para la protecci贸n de datos. El DSGVO / GDPR es la norma de protecci贸n de datos m谩s importante. Significa 鈥楧atenschutzgrundverordnung鈥 (mientras que GDPR significa 鈥楻eglamento general de protecci贸n de datos鈥).

Las empresas que venden datos de ubicaci贸n m贸vil en la UE deben cumplir con las regulaciones DSGVO / GDPR. Por esta raz贸n, los datos de ubicaci贸n m贸viles con privacidad garantizada con cobertura de la UE son m谩s dif铆ciles de conseguir, mientras que la demanda de datos de ubicaci贸n ha aumentado. Comprar datos de ubicaci贸n de un proveedor de datos que est茅 certificado para operar en la UE es una forma de superar este desaf铆o.

EE. UU .: La Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) funciona de manera similar a la GDPR. Se hizo cumplir en enero de 2020 y es una regulaci贸n estatal. Si una empresa cumple con alguno de los siguientes tres requisitos, est谩 obligada a cumplir con esta legislaci贸n: cualquier organizaci贸n con fines de lucro que venda la informaci贸n personal de m谩s de 50,000 residentes de California anualmente; tiene un ingreso bruto anual superior a $ 25 millones, o obtiene m谩s del 50% de sus ingresos anuales de la venta de la informaci贸n personal de los residentes de California. Seg煤n esta ley, cualquier residente de California tambi茅n tiene derecho a optar por que no se recopilen sus datos, solicitar informaci贸n sobre qu茅 datos suyos ya se han recopilado y solicitar que se elimine cualquier dato suyo. De manera similar al GDPR, las empresas est谩n sujetas a multas significativas si no cumplen: $ 7500 por infracci贸n o $ 750 por usuario afectado .

Otras regulaciones de protecci贸n de datos en todo el mundo: En abril de 2020, Canad谩 implement贸 PIPEDA (Ley de Protecci贸n de Informaci贸n Personal y Documentos Electr贸nicos. Canad谩 no solo implement贸 esta regulaci贸n para tranquilizar a los propios ciudadanos de Canad谩 sobre la seguridad de sus datos, sino tambi茅n como respuesta al RGPD de la UE, con el objetivo de ofrecer la seguridad de que Canad谩 se comprometi贸 a garantizar la protecci贸n de los datos de los ciudadanos de la UE. Se est谩n implementando regulaciones de protecci贸n de datos en todo el mundo, desde la LGPD de Brasil (Lei Geral Prote莽茫o de Dados Pessoais) hasta la Ley de 2017.

Comprar a un proveedor de confianza que pueda demostrar que los datos de ubicaci贸n se recopilaron de forma consensuada es cada vez m谩s crucial.

驴Los datos de ubicaci贸n son datos personales?

Los datos de ubicaci贸n se clasifican como datos personales cuando no se refieren a las posiciones de los edificios. u objetos, pero personas. Por lo tanto, antes de comprar y vender dicha informaci贸n, los proveedores de datos deben agregar PII y seguir las regulaciones de cumplimiento de privacidad. Datos de ubicaci贸n ve Los ndors deben seguir las leyes de GDPR y CCPA antes de difundirlo a terceros.

La mayor铆a de los proveedores de datos de ubicaci贸n le permitir谩n tomar muestras de los datos de ubicaci贸n antes de comprarlos. Siempre es bueno pedir una muestra a cualquier proveedor de datos de ubicaci贸n m贸vil, porque luego puede probar si los datos brindan la informaci贸n que necesita antes de realizar una compra de datos de ubicaci贸n.

驴En qu茅 formatos de entrega se pueden entregar los datos de ubicaci贸n?

  • S3 Bucket: este es un recurso de almacenamiento en la nube p煤blica que forma parte del servicio de almacenamiento simple (S3) de Amazon Web Services (AWS). B谩sicamente, los dep贸sitos son lugares para almacenar archivos (u 鈥榦bjetos鈥, como los llama Amazon). Se puede acceder a ellos mediante URL, por lo que deben tener nombres 煤nicos a nivel mundial.

  • SFTP: el protocolo de transferencia segura de archivos es un protocolo de archivos que le permite transferir archivos grandes en l铆nea. Esto garantiza la seguridad de los archivos cuando se transfieren. Cuando se deben cumplir ciertos est谩ndares de protecci贸n de datos (como el GDPR mencionado anteriormente), las empresas pueden confiar en SFTP para asegurarse de que se cumplan estos est谩ndares.

  • REST API: REST significa Transferencia de estado representacional. REST puede verse como un conjunto de reglas para la comunicaci贸n entre programas. La informaci贸n resumida mediante REST se denomina recurso. Podr铆a ser un documento o una imagen, por ejemplo. Las API REST funcionan al recibir solicitudes de un recurso y devolver toda la informaci贸n relevante sobre el recurso en un formato que el cliente entienda f谩cilmente.

Son muchas cosas para preguntarle a su proveedor de datos. Hemos reunido una lista 煤til de las cosas m谩s importantes que debe preguntar antes de comprar datos de ubicaci贸n:

  • 驴Cu谩l es la fuente de los datos: primera, segunda o tercera parte?
  • 驴C贸mo verifica sus datos?
  • 驴Filtra datos de mala calidad o irrelevantes?
  • 驴C贸mo recopila los datos (GPS, WiFi, balizas, etc.)?
  • 驴Cu谩l es la escala de su conjunto de datos?
  • 驴Puede probar que sus datos cumplen con GDPR y CCPA?
  • 驴Ofrecen una muestra de datos de ubicaci贸n?

驴Est谩 considerando el marketing o la publicidad basados en la ubicaci贸n? A continuaci贸n, se ofrece una descripci贸n general r谩pida de c贸mo se suelen fijar los precios de los datos de ubicaci贸n y d贸nde puede comprar bases de datos de ubicaci贸n.

驴Cu谩l es el precio de los datos de ubicaci贸n?

Hay diferentes modelos de precios adjuntos a los datos de ubicaci贸n de tel茅fonos celulares para la venta. El precio de los datos de ubicaci贸n ofrecidos por los proveedores de datos de ubicaci贸n var铆a seg煤n la calidad de los datos proporcionados. Como regla general, los datos de alta precisi贸n pueden resultar costosos.

Si est谩 buscando encontrar datos de ubicaci贸n, los dos modelos de precios son los m谩s populares:

脷nico: empresas que compran datos hist贸ricos de ubicaci贸n de la empresa para analizar patrones en el tr谩fico presencial, por ejemplo, compran sus datos por lote determinado en el formulario de compras puntuales.

API en tiempo real: este es un servicio de suscripci贸n, preferido por aquellos que necesitan actualizaciones m谩s recientes y oportunas de sus datos. Las API en tiempo real se alimentan de fuentes continuas de actualizaciones diarias, incluso cada hora. Para tales servicios, una tarifa de suscripci贸n mensual o anual es la forma m谩s com煤n de fijaci贸n de precios. Una API de datos de ubicaci贸n es la mejor manera de acceder a actualizaciones en vivo sobre el movimiento de los consumidores.

Basado en el uso: los compradores tambi茅n tienen la opci贸n de pagar por los datos de ubicaci贸n seg煤n la cantidad que necesiten y la frecuencia con la que los requieran. Es un modelo de pago flexible ofrecido por muchos proveedores de ubicaci贸n m贸vil.

驴Google vende datos de ubicaci贸n?

Google comparte datos de ubicaci贸n de forma voluntaria. Los mercados de datos como Datarade ofrecen fuentes de datos de ubicaci贸n alternativas a trav茅s de conjuntos de datos de ubicaci贸n comerciales de varias empresas proveedoras. Debido a que los datos de ubicaci贸n de Google pueden ser costosos, los mercados de datos permiten a las empresas comprar datos de ubicaci贸n en l铆nea y encontrar datos de ubicaci贸n de un proveedor a un precio que les conviene.

驴Cu谩les son los tipos comunes de visualizaci贸n de datos que usan datos de ubicaci贸n?

A medida que los avances tecnol贸gicos nos abren m谩s opciones mediante la visualizaci贸n de los datos que recopilamos, constantemente se nos ofrecen m谩s formas de presentar los datos de ubicaci贸n de una manera que sea accesible y atractiva. Puede resultar 煤til conocer algunas de las opciones:

  • Mapas de distribuci贸n de puntos: Cada punto de un mapa tiene el valor de un determinado n煤mero. La distribuci贸n de estos puntos ofrece una visi贸n global de las zonas de alta o baja densidad del sujeto en cuesti贸n.
  • Mapas de coropletas: A las 谩reas predeterminadas en un mapa se les asigna un tono de un color que representa los datos recopilados para esta 谩rea. Por ejemplo, las 谩reas con una alta densidad de supermercados podr铆an atribuirse a azul oscuro, mientras que las 谩reas con pocos supermercados se representan con un azul p谩lido.

  • Mapas de s铆mbolos proporcionales: 隆La pista est谩 en el nombre con este! Los s铆mbolos se colocan en un mapa, y su tama帽o var铆a seg煤n la variable que representan.
    Mapas de flujo: las l铆neas en un mapa representan el movimiento de personas, bienes o servicios. Las l铆neas m谩s gruesas se utilizan para indicar una mayor cantidad de movimiento entre dos 谩reas.

驴C贸mo ha afectado la pandemia de Covid-19 a la recopilaci贸n de datos de ubicaci贸n?

Aunque la pandemia de Covid-19 ha reducido la cantidad de personas que nos movemos, los datos de ubicaci贸n han jugado un papel clave tanto en la adaptaci贸n a una nueva forma de vida como en la superaci贸n del virus. Si bien muchas empresas quedaron en bancarrota como resultado de la pandemia, muchas de las que ten铆an un pie firme en el comercio electr贸nico y las que pudieron adaptar y diversificar sus estructuras comerciales experimentaron un crecimiento. La pandemia de Covid-19 proporciona un gran ejemplo de lo perjudiciales que pueden ser los datos de ubicaci贸n para el negocio.

Los gobiernos de todo el mundo han utilizado los datos de ubicaci贸n en los sistemas de rastreo de contactos y en el mapeo de los puntos calientes del coronavirus. Esto ha permitido a los pa铆ses obtener una visi贸n precisa de los niveles actuales de coronavirus y hacer predicciones para las pr贸ximas semanas y meses.

De manera similar, muchos minoristas han utilizado datos de ubicaci贸n para mapear las horas a las que los clientes salen de la casa para comprar o hacer ejercicio, as铆 como a qu茅 tiendas regresan con frecuencia. En general, los sitios web minoristas generaron casi [22 mil millones de visitas en junio de 2020, frente a 16.07 mil millones en todo el mundo] (https://www.statista.com/statistics/1112595/covid-19-impact -retail-e-commerce-site-traffic -global /) en enero de 2020. Al recopilar datos de ubicaci贸n de estas visitas, las empresas han podido apuntar a 谩reas espec铆ficas y establecer tendencias en el comportamiento de los clientes. Quiz谩s uno de los mayores ganadores del comercio electr贸nico de 2020 fueron los supermercados, con el n煤mero de pedidos de alimentos en l铆nea aumenta en Estados Unidos y Europa. El supermercado en l铆nea del Reino Unido Ocado Retail experiment贸 un [aumento de diez veces la demanda en abril de 2020] (https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/how-european-shoppers-will- buy-groceries-in-the-next-normal #) y su tr谩fico web era hasta 100 veces mayor que los niveles prepand茅micos. Los minoristas de supermercados como Ocado se beneficiaron enormemente de su acceso a los datos de ubicaci贸n de los clientes, lo que les resultar谩 concentrar los conductores de entrega y los suministros en 谩reas espec铆ficas y ofrecer m谩s espacios de entrega en las 谩reas que experimentan los niveles de demanda m谩s altos.

Asimismo, la pandemia de Covid-19 signific贸 que el distanciamiento social se convirti贸 en una norma cotidiana. El acceso a los espacios p煤blicos estaba restringido en todo el mundo, especialmente en ciudades densamente pobladas.
En estas ciudades, que afortunadamente ya est谩n bien conectadas en t茅rminos de transporte y log铆stica, los sistemas de entrega aut贸nomos podr铆an significar que los alimentos, los bienes y los suministros podr铆an entregarse sin contacto entre las personas. Con la ayuda de los datos de ubicaci贸n, las autoridades locales y los fabricantes podr铆an usar drones y veh铆culos sin conductor para optimizar las rutas de entrega y programar robots de entrega. Los datos de ubicaci贸n se est谩n convirtiendo en un activo m谩s importante en la planificaci贸n de ciudades inteligentes, y la pandemia solo confirm贸 el poder de los datos de ubicaci贸n m贸viles como una fuerza positiva.

Una cosa que la pandemia de coronavirus ha dejado en claro es la creciente relevancia de los datos de ubicaci贸n en la supervivencia de las empresas. 隆El acceso a los movimientos de los clientes puede resultar esencial en un mundo cambiante e impredecible!

Conclusi贸n

Ahora hemos cubierto todo lo que necesita saber sobre los datos de ubicaci贸n: qu茅 son, c贸mo obtener la mejor calidad. Tiene el potencial de mejorar el desempe帽o de su organizaci贸n de formas que quiz谩s nunca haya considerado. Los datos de ubicaci贸n ya han transformado las campa帽as y la infraestructura de las empresas en todo el mundo, y no dan se帽ales de detenerse.

驴Se pregunta c贸mo comprar datos de ubicaci贸n? Eche un vistazo a algunos de los principales proveedores de datos y obtiene acceso al arma secreta del comercializador de 2021.

驴D贸nde puedo comprar Datos de ubicaci贸n?

Los proveedores de datos y los proveedores que figuran en Datarade venden productos y muestras de Datos de ubicaci贸n. Los productos y conjuntos de datos populares de Datos de ubicaci贸n disponibles en nuestra plataforma son Factori Mobility/ Raw Location Data | Global mobile location data (1 year history) by Factori, Irys Real Time & Historical - Worldwide Mobile & Connected Device Location Data by Irys y Area Visitors 鈥 analyze global foot traffic trends for geographic areas via API or batch data delivery by Gravy Analytics.

驴C贸mo puedo obtener Datos de ubicaci贸n?

Puede obtener Datos de ubicaci贸n a trav茅s de una variedad de m茅todos de entrega; el adecuado para usted depende de su caso de uso. Por ejemplo, el historial de Datos de ubicaci贸n suele estar disponible para descargar de forma masiva y entregarse mediante un dep贸sito de S3. Por otro lado, si su caso de uso es cr铆tico en el tiempo, puede comprar API de Datos de ubicaci贸n, feeds y transmisiones en tiempo real para descargar la inteligencia m谩s actualizada.

驴Cu谩les son los tipos de datos similares a Datos de ubicaci贸n?

Datos de ubicaci贸n es similar a Map Data, Satellite Data, Point of Interest (POI) Data, GIS Data y Cell Tower Data. Estas categor铆as de datos se utilizan com煤nmente para Location-based Marketing y Location-based Marketing.

驴Cu谩les son los casos de uso m谩s comunes de Datos de ubicaci贸n?

Los principales casos de uso de Datos de ubicaci贸n son Location-based Marketing, Location-based Marketing y Location-based Marketing.

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