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La guía definitiva de Datos de ubicación 2022

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Su mapa para el éxito de los datos de ubicación: la guía definitiva para los datos de ubicación en 2021

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Para ayudarlo a conceptualizar términos y escenarios técnicos, incluyó casos de uso que son ejemplos interesantes y contemporáneos de lo que una empresa de datos de ubicación puede aportar y cuán verdaderamente versátiles son los datos de ubicación.

Tener acceso a Internet prácticamente dondequiera que vayamos ha revolucionado el comercio moderno. Los teléfonos inteligentes se han convertido en una extensión 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 población mundial. Como tal, los teléfonos inteligentes pueden revelar mucho sobre nuestros hábitos y comportamiento, tanto en línea como cuando estamos en el mundo físico.

Nunca ha sido más sencillo buscar restaurantes, tiendas, servicios públicos y servicios a nuestro alrededor. Para asegurarse de que estos servicios se puedan encontrar cuando los necesite, las empresas recurren a los datos de ubicación para comprender mejor las demandas de los consumidores en un área determinada. El marketing basado en la ubicación y la publicidad son rápidamente convirtiéndose en el medio principal para planificar campañas y dirigirse a los consumidores, con estrategias de marketing tanto tradicionales como digitales que se benefician de la tecnología de posicionamiento y el análisis del tráfico de pisadas.

Pero comencemos con lo básico: ¿qué son realmente los datos de ubicación?

¿Qué son los datos de ubicación?

Los datos de ubicación o geolocalización son una subcategoría de datos geoespaciales. Es información relacionada con la ubicación geográfica específica de un objeto, ya sea un dispositivo electrónico o un edificio. Solo algunos ejemplos de estos:

Dispositivos: teléfonos móviles, tabletas, computadoras portátiles
Edificios: restaurantes, tiendas minoristas, centros comerciales, oficinas centrales comerciales
Otras estructuras: monumentos históricos, puntos de referencia, estaciones de tren, aeropuertos.

¿Cómo se ven los datos de ubicación?


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Los atributos más comunes de los conjuntos de datos de ubicación son la latitud y la longitud (lat / long) , generalmente expresado en coordenadas que se correlacionan con una posición geográfica. Otros atributos incluyen:

  • Altitud / Elevación: 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): término para cadenas de dígitos hexadecimales asignados a teléfonos inteligentes por Apple o Android. Funcionan como cookies, ya que identifican a un usuario en las redes publicitarias y pueden detectar la ubicación del usuario, así como su comportamiento y perfil demográfico.

  • Dirección de Protocolo de Internet (IP): una etiqueta numérica asignada a cada dispositivo vinculado a una red informática que utiliza el Protocolo de Internet. Se utiliza para identificar la ubicación del dispositivo, aunque no siempre con total precisión, como veremos más adelante.

  • Marcas de tiempo: se utilizan para comprender el contexto del movimiento de un dispositivo en particular y pueden informar sucesos únicos o una secuencia de eventos. Las marcas de tiempo sensibles al contexto se registran comúnmente en tiempo Unix (también conocido como tiempo Unix Epoch, o simplemente Epoch).

  • ID de lugar: estos son indicadores numéricos de ubicación, que se correlacionan con edificios específicos, cruces de carreteras o monumentos, entre otros. Se dan como una serie de números que luego se pueden poner en Google u otros servicios de mapas para indicar una ubicación.

  • Nombre del lugar - ¡No hay mucho más que eso! Un atributo de una ubicación es simplemente su nombre, ya sea el nombre de un edificio o un terreno como un parque.

  • ID de marca: este es el número de identidad registrado de una marca o negocio en el punto de interés.

  • Marca: este es el nombre de la marca o negocio en el punto de interés. Como se muestra en la tabla a continuación, KFC es la marca en el punto de interés en este ejemplo.

  • ID de categoría: una etiqueta numérica asignada a cada ubicación asignada, que indica la categoría a la que pertenece la ubicación.

  • Nombre de categoría: este es el nombre de la categoría a la que pertenece una ubicación. Por ejemplo, escuela es un nombre de categoría y también lo es teatro.

¿Cómo se recopilan los datos de ubicación?

Hay muchas formas diferentes de recopilar datos de ubicación. Las fuentes de datos de ubicación están muy extendidas: las ubicaciones se pueden calcular con la ayuda de objetos como flotas de vehículos, dispositivos portátiles, envío de carga, entre muchos otros. Sin embargo, en este artículo, analizaremos principalmente datos de ubicación de teléfonos móviles o celulares. Para los especialistas en marketing que buscan usar datos de ubicación para dirigirse a los clientes de manera más precisa, en 2021 es más probable que dependan de los datos de ubicación de teléfonos celulares, debido al uso cada vez mayor de teléfonos inteligentes. Antes de que podamos comprender los datos de ubicación móvil, primero debemos comprender el dispositivo que es responsable de generar la mayor parte en la actualidad: su teléfono inteligente.

¿Qué papel juega mi teléfono inteligente en la recopilación de datos de ubicación?

En los términos más básicos, su teléfono inteligente puede generar datos sobre dónde se encuentra y qué está haciendo allí. Estos son datos de ubicación móviles. En este sentido, el dispositivo actúa como un proxy para su usuario, proporcionando una idea del comportamiento, los hábitos y la intención del usuario. Los datos de un teléfono inteligente se pueden utilizar para representar a un cliente y su comportamiento. Somos criaturas de hábitos y, para muchos de nosotros, nuestras semanas siguen una rutina, y los fines de semana ofrecen más variedad a nuestros movimientos. Esta rutina semanal ayuda a construir un perfil de nuestros comportamientos y enseña a las empresas cuándo y dónde es más probable que abramos nuestras billeteras.

* “Aunque a menudo pensamos que los teléfonos inteligentes transmiten señales, en este contexto en realidad las reciben *” Los

teléfonos inteligentes funcionan de acuerdo con su sistema operativo (SO), que es exclusivo de su fabricante y es responsable de ‘decir ‘ellos cómo trabajar. Cada sistema operativo móvil, como iOS o Android, está 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. ¿Cómo lo hacen? Bueno, como sugiere el nombre, los identificadores identifican qué está recibiendo las señales que se producen a partir de otra tecnología. Estas señales son transmitidas por fuentes externas y luego recibidas por teléfonos inteligentes.

¿Cuáles son estas señales y de dónde vienen?

La recopilación de datos de ubicación de teléfonos móviles requiere dos componentes: una señal y un receptor. Aunque a menudo pensamos en los teléfonos inteligentes como transmisores de señales, en este contexto, este no es el caso. En realidad, los están recibiendo y, como tales, a menudo se les llama receptores. Las señales se pueden transmitir de la siguiente manera:

Satélites GPS: GPS (sistema de posicionamiento global) funciona utilizando los 31 satélites GPS que orbitan la Tierra. [Datos de satélite] (https://datarade.ai/data-categories/sa satellite-data) es otra rama de los datos geoespaciales. Cada satélite transmite señales que son recibidas por un dispositivo, y la ubicación del dispositivo se determina calculando cuánto tiempo tardó la señal del satélite en llegar. El GPS puede calcular ubicaciones al aire libre con precisión dentro de un radio de 4,9 m cuando el cielo está despejado. La precisión se reduce en interiores, subterráneos y en lugares con edificios altos y árboles. Sin embargo, en su mayor parte, los proveedores de ubicación GPS brindan una comprensión confiable de la ubicación del dispositivo que es, en líneas generales, la misma para todos los usuarios de dispositivos móviles.

Enrutadores WiFi: WiFi funciona con mucha más precisión en interiores que el GPS. Determina la ubicación de un dispositivo, como un teléfono celular o una computadora portátil, calculando la distancia entre el dispositivo y un ‘punto de acceso’, 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 útiles cuando las señales de GPS y torres de telefonía móvil no están disponibles. Sin embargo, es común que los usuarios se registren en redes WiFi públicas con cuentas de correo electrónico falsas, por lo que es posible que el dispositivo no siempre represente al usuario.

Balizas: una baliza es una pieza de hardware que transmite información a través de una señal de Bluetooth, que es captada en el dispositivo por un kit de desarrollo de software (o SDK, una pieza de software integrada en una aplicación). en los SDK con más detalle en breve). Las balizas pueden calcular los datos de ubicación 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 señales de Bluetooth en las ubicaciones en las que están instaladas. Sin embargo, dado que [se espera que la demanda de servicios de ubicación 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 -más-que-conectarse-a-airpods), y con más dispositivos Bluetooth (piense en Apple Airpods, auriculares inalámbricos y similares) para funcionar como proxies, los problemas con la escala pronto podrían convertirse en cosa del pasado.

Cada transmisor de señal tiene sus pros y sus contras, y su utilidad depende de los requisitos del usuario. En términos generales, la precisión de los datos que generan aumenta cuando se utiliza más de un transmisor o cuando los datos de ubicación móvil se complementan con otros tipos de datos geoespaciales, como [datos de puntos de interés (POI)] (https: // www .datarade.ai / data-categories / point-of-interest-poi-data / guide), que le informa sobre una ubicación específica (veremos los datos de ubicación de PDI con más detalle más adelante), o [GIS (información geográfica system) data] (http: // https: //datarade.ai/data-categories/gis-data).

¿Cómo recopilar datos de ubicación?

La ubicación se puede calcular utilizando la longitud / latitud de un dispositivo móvil. La mayoría de los dispositivos están habilitados para GPS, que, cuando se usan junto con Wi-Fi, dirección IP y triangulación celular, pueden producir coordenadas de ubicación que llamamos ‘datos de ubicación’. Con este método, es posible determinar tanto los datos de ubicación históricos como los datos de ubicación en tiempo real de un individuo o un objeto. Se estima que hay más de 770 millones de teléfonos inteligentes con GPS en todo el mundo, lo que significa que ahora es posible recopilar datos de ubicación a través de GPS a gran escala.

¿Sigues con nosotros? Bien, ahora que entendemos qué son los datos de ubicación y los métodos utilizados para recopilarlos, veamos las diferentes fuentes de datos de ubicación móviles.

¿Cuáles son las fuentes de los datos de ubicación?


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Kit de desarrollo de software (SDK) - ¿Qué es un ¿SDK de ubicación? - ¿Recuerdas el SDK que mencionamos anteriormente? Es un conjunto de herramientas de software integradas en una aplicación por sus editores. Los SDK pueden monitorear el comportamiento del usuario, las transacciones, el rendimiento de la aplicación y, lo que es más importante para nosotros, la ubicación. La mayoría de las empresas de análisis de ubicación ofrecen los datos de ubicación del SDK.

Algunos SDK usan el sistema operativo solo para proporcionar una ubicación precisa para el dispositivo que se está utilizando, pero otros lo optimizan con análisis adicionales. Un SDK de ubicación requiere que el usuario dé permiso para que la aplicación acceda a su ubicación, lo que se realiza mediante la API de la aplicación (interfaz de programación de aplicaciones). Este acceso puede estar constantemente activado en segundo plano, como con las aplicaciones meteorológicas o ‘Find My Friends’ de Apple, o simplemente cuando la aplicación está abierta, como una aplicación 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 ubicación que recopilan varía de un SDK a otro. Sin embargo, los SDK basados ​​en la ubicación más precisos pueden escuchar múltiples señales, por ejemplo, GPS y Bluetooth de balizas, y combinar estas señales para generar la ubicación del dispositivo a lo largo del día con un metro de precisión.

Debido a que los SDK son códigos integrados en aplicaciones, la escala de los datos de ubicación del SDK que proporcionan depende de cuántos dispositivos tengan esa aplicación. El seguimiento constante de la ubicación requiere una gran cantidad de energía de la batería del dispositivo, lo que hace que muchos usuarios apaguen la función de ubicación. Solo cuando una cantidad considerable de dispositivos tienen la aplicación descargada y el seguimiento de ubicación habilitado, los datos del SDK de geolocalización pueden analizarse en busca de patrones e información; de lo contrario, los datos no pueden representar una parte lo suficientemente importante de la población de teléfonos inteligentes.

Bidstream / anuncio abierto: para comprender esta fuente de datos de ubicación, echemos un vistazo rápido a cómo se comercializan los anuncios en línea:

Inventario de anuncios digitales: explicado - Los anuncios se comercializan en línea de tres formas:

  • Tratos directos con el creador de la aplicación, el sitio web o la red social.
  • Las redes publicitarias recopilan inventario de anuncios de acuerdo con ciertas categorías 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 más común de intercambiar anuncios en la actualidad y se conoce como “bidstream”.

Las dos primeras opciones de comercio publicitario no generan datos de ubicación. Sin embargo, el intercambio de anuncios, o bidstream, sí 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
  • Dirección IP
  • Conectividad (WiFi, 3G, 4G)
  • SO
  • Marca de tiempo
  • y, afortunadamente para nosotros, ¡ubicación!

Toda esta información se agrupa en la ‘solicitud de oferta’. Por lo tanto, los datos de ubicación del dispositivo podrían verse como un “subproducto” de las ofertas en tiempo real (RTB), que llamamos datos de flujo de ofertas. Los datos de Bidstream son accesibles para cualquier empresa u organización a través de una plataforma del lado de la demanda (DSP). Esto es tanto una bendición como una maldición, porque los datos están esperando ser extraídos, 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 programáticamente mediante el protocolo ‘OpenRTB’ de la IAB; de hecho, millones de solicitudes de ofertas por segundo. OpenRTB también es responsable de controlar qué tan recientes son los datos. Al observar la marca de tiempo de recuperación de datos, puede decidir si es lo suficientemente reciente.

¿La principal desventaja de bidstream? Qué poco confiable es.

”* Aproximadamente el 60% de las solicitudes de anuncios contienen algún tipo de información de ubicación. De estas solicitudes, menos de 1/3 son precisas dentro de 50-100 metros de la ubicación especificada *”
  • Foursquare, Thinknear, Ubimo, xAD, C ª.

El problema es cómo se deriva la ubicación en la solicitud de oferta. Podría ser GPS (una fuente de ‘Tipo Uno’, lo que significa que es más precisa), pero igualmente, la ubicación podría basarse en los datos ingresados por el usuario o en una dirección IP, que no siempre son precisas.

Por ejemplo, es posible que esté en Londres y busque restaurantes en París en su teléfono inteligente, lo que podría hacer que los datos de la secuencia de ofertas indiquen incorrectamente su ubicación como París en función de su actividad manual. Aquí es donde el comportamiento y la intención del usuario no siempre se corresponden con su ubicación. De manera similar, las direcciones IP rotan cada pocos meses, lo que dificulta su uso para rastrear con precisión la ubicación durante un período de tiempo más largo. Entonces, con la recopilación de bidstream, existe el riesgo de que los datos de inteligencia de su ubicación sean inexactos. También existe la preocupación de que los datos de flujo de ofertas puedan ser fraudulentos o que los editores puedan proporcionar información de fuente incorrecta.

Telcos: hemos analizado cómo las torres de telefonía móvil pueden generar datos de ubicación. 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 método de triangulación de la torre celular para recolectarla: excelente para la escala, pero no siempre precisa. Los datos disponibles de las empresas de telecomunicaciones dependen del tamaño de la empresa de telecomunicaciones en cuestión. Algunas empresas de telecomunicaciones son responsables de suministrar señales a la mayor parte de la población de un país; esto le permite acceder a la inteligencia de ubicación a escala. De hecho, la escala de los datos que ofrecen las empresas de telecomunicaciones las convierte en una fuente de datos de ubicación enormemente atractiva.

Conjuntos de datos de editores: los propios editores de aplicaciones pueden recopilar los datos de ubicación. Si la aplicación tiene servicios de ubicación incorporados (como buscar un taxi de una ciudad a otra, o la opción de hacer clic en “tiendas cerca de mí”), esta información se puede convertir en la ubicación de un dispositivo. Al igual que con todos los datos de entrada del usuario, los datos generados no serán tan precisos como los datos recopilados mediante señales, a menos que pueda verificar el método utilizado por el editor.

Así que recapitulemos. ¿El método? Los datos de ubicación móvil se recopilan mediante varias señales que recibe su teléfono inteligente. ¿La fuente? SDK, bidstream, empresas de telecomunicaciones y conjuntos de datos de editores.

Hemos analizado algunos de los pros y los contras de cada método y fuente, pero ¿cómo podemos usar esto para asegurarnos de que los datos de ubicación 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 más clara posible es consultar múltiples fuentes de datos y comparar proveedores de datos, productos y conjuntos de datos. ¡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 proporcionarán. Entonces, nuestro próximo paso: el control de calidad de los datos.

¿Cómo puedo evaluar la calidad de los datos de ubicación?


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

Antes de comenzar, es importante que comprendamos la diferencia entre tres términos que usamos para juzgar la calidad de los datos de ubicación: exactitud, precisión y escala. Es tentador usarlos indistintamente, pero tienen significados específicos que vale la pena considerar. Afortunadamente, estos no tardan tanto en explicarse como parte de la jerga técnica que los datos de ubicación suelen traer consigo.

  • Precisión: se refiere a qué tan cerca está la ubicación medida de la ubicación real. Cuanto más cerca esté la ubicación medida, más precisos serán los datos.

  • Precisión: se refiere al nivel de detalle (en términos de cuántos lugares decimales tiene la coordenada lat / long) que proporciona la ubicación 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 señalar a personas individuales. Cuantos más lugares decimales, más precisos son los datos. Explicado de otra manera, se podría decir que una tienda minorista está 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 precisión. El número de puntos decimales a los que se proporciona un dato de ubicación indica qué tan preciso es el dato. El nivel de precisión utilizado en el contexto del marketing basado en la ubicación no suele superar los 4 o 5 lugares decimales. Un dato de ubicación con 5 cifras decimales (0,00001 o 0 ° 00’0,036 ”) ofrece precisión en el grado de identificación de una puerta de entrada específica en una calle o un árbol individual.

  • Escala: cuántos datos de ubicación le ofrece una fuente para analizar. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mayor será la escala. La escala de los datos de ubicación varía entre las empresas de datos de ubicación.

Al igual que con todos los tipos de datos, la evaluación de los datos de ubicación requiere un acto de equilibrio entre los tres para garantizar que su fuente proporcione información de alta calidad y una comprensión profunda del comportamiento del consumidor. A veces, la precisión es lo más importante, otras veces se trata de precisión (pronto veremos diferentes escenarios).

También vale la pena considerar qué tan actualizados son los datos (actualidad) y si distinguen a los visitantes frecuentes de los nuevos (frecuencia):

  • Antigüedad: ¿cuánto tiempo ha pasado desde que se recuperaron estos datos? ¿Afectará esto si el dispositivo está en la misma ubicación o no?

  • Frecuencia: ¿con qué frecuencia visita la persona una ubicación específica? ¿Es un cliente habitual o un visitante nuevo?

Otra cosa a considerar: los datos de ubicación del consumidor pueden ser susceptibles al fraude y la falsificación. Las solicitudes de oferta pueden ser fraudulentas y, como discutimos en la parte 1, las direcciones de correo electrónico falsas son un problema asociado cuando se usa WiFi como transmisor de señal.

Los pasos para garantizar que los datos de ubicación sean de la mejor calidad posible pueden resultar desconcertantes. No se desanime: hemos creado una lista de verificación para asegurarnos de que ha cubierto todas las bases de la evaluación de la calidad de los datos:


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¿En qué escenarios valorarías un aspecto sobre otro?

El factor de calidad que considere más importante depende completamente de sus necesidades. El [marketing basado en la ubicación] eficaz (https://datarade.ai/use-cases/location-based-marketing) tiene en cuenta las demandas de su empresa y campaña. Por ejemplo, si está interesado en la ubicación de las personas en una red de ciudades, probablemente sacrifique la precisión en favor de la escala. Por el contrario, la gran escala que ofrecen los datos de flujo de ofertas no es útil si está tratando de construir una personalidad de comprador dentro de un grupo demográfico preciso, como un vecindario específico.

O, si está instalando balizas en un centro comercial, probablemente lo esté haciendo porque son más precisas que el GPS, aunque la escala que ofrece el GPS es mayor. A veces, la actualidad no es un problema: si está analizando datos de ubicación histórica 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 aplicación a un dispositivo que tiene viajó de una ciudad a otra. Pero si está utilizando datos de ubicación para la selección del sitio minorista, necesita los datos de ubicación de la tienda minorista más actualizados para asegurarse de tener el catálogo más reciente de las tiendas en un área.

Sin embargo, probablemente no hace falta decir que siempre es bueno evitar los datos fraudulentos y falsos, ¡siempre que sea posible! Antes de comprar datos de ubicación, 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 ubicación de una plataforma de inteligencia de ubicación para mejorar la comprensión de una empresa sobre dónde están sus clientes potenciales y cómo se comportan allí. Veamos algunos ejemplos de cómo se utilizan los datos basados en la ubicación en el mundo empresarial y más allá.

¿Quién usa los datos de ubicación?

La recopilación de datos de ubicación no es un fenómeno nuevo: es la misma información básica que se recopila cada vez que ingresa al lugar donde vive o trabaja, por lo que se le puede enviar material de marketing. Se confía en la información proporcionada por inteligencia de ubicación para una variedad de casos de uso, desde planificación pública e infraestructura, hasta detección de fraude y verificación de ubicación. Sin embargo, lo que realmente hace que la gente hable es cómo los datos de ubicación móvil han transformado el marketing y la publicidad digitales.


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Comercializadores: marketing basado en la ubicación: como sabemos, la forma en que comercializa un producto depende completamente del contexto. Saber de dónde provienen sus clientes potenciales y hacia dónde viajan aumenta drásticamente el detalle de su personalidad de comprador. Si su tarea es comercializar una marca de ropa deportiva, gran parte de la investigación de mercado que haría está relacionada con la ubicación. ¿Dónde vive su personaje comprador, en el centro de la ciudad o en los suburbios? ¿Dónde hacen ejercicio? ¿Viajan a un gimnasio o se quedan cerca de su casa? ¿Cuánto tiempo pasan allí? ¿A qué competencia de marca se enfrentaría en esta área? ¿El ingreso promedio de esa ubicación afectaría el precio del producto? ¿Cuáles son las oportunidades para abrir tiendas o ejecutar campañas publicitarias allí? La respuesta a todas estas preguntas sobre el comportamiento, los intereses, la intención y la afinidad con la marca radica en los datos basados en la ubicación, razón por la cual tantos especialistas en marketing están optando por comprar los datos de las ubicaciones de las tiendas. Con un conjunto de datos de ubicación, puede implementar iniciativas de orientación basada en la ubicación. El marketing móvil basado en la ubicación permite a los especialistas en marketing aumentar las conversiones y el ROI, al tiempo que obtienen una visión clara del comportamiento del consumidor.

Para el especialista en marketing digital específicamente, es vital comprender cómo los clientes potenciales usan sus teléfonos inteligentes en un área. Si el usuario del gimnasio usa una aplicación de fitness, entonces los anuncios en la aplicación de ropa deportiva son una buena idea. Si van a comprar un café en el viaje a casa, es posible que veas una oportunidad para colaborar con la cafetería o la marca, como ofrecer un café con descuento si compran pantalones de yoga. Con [marketing basado en la ubicación] (https://datarade.ai/data-categories/sa satellite-data), las posibilidades son infinitas: los datos de ubicación sensibles al contexto permiten a los especialistas en marketing ser tan creativos e innovadores como quieran, seguros sabiendo que sus decisiones están respaldadas por hechos.

Anunciantes: publicidad basada en la ubicación: el mercado global de la publicidad basada en la ubicación tuvo un valor de 62,35 mil millones de dólares en 2019 y solo se espera que siga creciendo. Se prevé que registre una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 17,4% entre los años 2020-2027. Los datos de ubicación han abierto innumerables formas nuevas para que los anunciantes se comuniquen con posibles clientes. Les permite crear campañas basadas en el lugar al que van los clientes y lo que hacen allí, no solo en el lugar donde viven.

Conociendo los hábitos de visita de un cliente, puede determinar qué plataforma de medios se adapta mejor a su campaña. Si puede ver que su persona compradora toma el autobús al trabajo y usa Facebook durante el viaje, probablemente sea más efectivo crear anuncios en la aplicación para su marca en lugar de vallas publicitarias físicas, a las que su cliente no prestará atención.

Las empresas de marketing basadas en la ubicación también afinan el mensaje de su marca en función de los datos de ubicación. Si nota que su personaje comprador visita con frecuencia el cine, no solo podría colocar anuncios allí, sino que también podría dar forma a su campaña para que esté en línea con los últimos éxitos de taquilla.

Estos ejemplos basados en la ubicación pueden parecer exagerados, pero los especialistas en marketing y los anunciantes tienen que crear soluciones cada vez más inspiradas a medida que nuestro mundo físico y en línea se vuelve más 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 ubicación es la clave para agilizar el recorrido del consumidor y lanzar su marca al éxito.

Estamos acostumbrados a escuchar sobre datos comerciales basados en la ubicación en un contexto de marketing y publicidad. Pero, ¿los datos de ubicación solo son útiles 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 versátil:

Minoristas: los minoristas de todos los tamaños están utilizando los datos de ubicación de la tienda para análisis minorista, incluido el comportamiento del cliente, las visitas a la tienda y las ubicaciones de los puntos de venta. Los datos de ubicación de las tiendas también permiten que las tiendas físicas comparen su desempeño con las tiendas de la competencia en el área. Los datos de visitas ayudan a aumentar los ingresos ajustando los horarios de apertura, los pedidos de existencias y el número de personal de acuerdo con las horas pico y las visitas, y al saber qué escaparates y diseños generan interés y dan como resultado más compras. Lo que se utiliza aquí se conoce como pronóstico basado en datos. Esta es una técnica que las empresas utilizan cada vez más como una forma de optimizar su eficiencia. Por ejemplo, los datos de ubicación 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. Así como una empresa puede usar estos datos de ubicación para aumentar su personal en momentos de mayor actividad, también puede reducir el número de personal en momentos que sabe que están 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 ubicación a sus operaciones.

Hoteles y centros comerciales: con edificios más grandes, necesita saber dónde pasan la mayor parte del tiempo los visitantes y cómo llegan allí. Si supervisa las operaciones de un hotel y observa que los huéspedes pasan mucho tiempo esperando en el vestíbulo, esto genera preocupaciones sobre la probabilidad de que luego visiten su restaurante, por lo que debería realizar cambios en la forma en que se administra la recepción. Para un centro comercial, puede reorganizar el diseño del edificio para alentar sutilmente a los clientes e invitados a aventurarse más adentro. Si su atracción más popular según la medición del tráfico peatonal es el patio de comidas, consideraría colocarlo en el centro del centro comercial o mejorar la señalización de otras tiendas y atracciones.

Analistas financieros y financieros: los datos de ubicación 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 sólida. Los financieros pueden usar los datos de ubicación para predecir las ganancias en línea con el nivel de inflación de un área, los KPI y la cantidad de clientes en función de la afluencia previa. Todo esto les ayuda a tomar las mejores decisiones de inversión.

Inversores inmobiliarios: los inversores inmobiliarios también utilizan datos de ubicación para comprender qué tan ocupadas están las regiones específicas, qué tan bien se están desempeñando las empresas locales y cuál es la demografía general en esa región. Cada vez más, los análisis de bienes raíces utilizan datos de puntos de interés en la valoración de propiedades para determinar qué tan deseable es la ubicación de la propiedad.

Gobierno: los gobiernos utilizan datos de ubicación para comprender cómo las diferentes ciudades y pueblos funcionan de forma independiente y están conectados entre sí. Les ayuda a crear una mejor infraestructura pública, basada en puntos de interés y análisis de tráfico. Por ejemplo, los datos de ubicación pueden decirles qué carreteras utilizan los ciclistas con más frecuencia, de modo que puedan planificar nuevos carriles para bicicletas o dónde el tráfico está más congestionado, de modo que las ciudades más grandes puedan introducir zonas de bajas emisiones. A medida que más personas están cambiando a vehículos eléctricos, los ayuntamientos recurren a los datos de ubicación para informar la ubicación de los puntos de carga en las ciudades. Desde septiembre de 2019 hasta febrero de 2020, el Ayuntamiento de Oxford se basó en gran medida en los datos de ubicación recopilados en toda la ciudad para seleccionar una carretera para probar la instalación 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 ubicación. A partir de 2020, las autopistas inteligentes cubrían más de 400 millas de Inglaterra. Las autopistas inteligentes utilizan datos recopilados de cámaras para detectar qué tan congestionado está un tramo de la autopista, lo que permite utilizar el arcén como un carril adicional o implementar límites de velocidad variables para limitar la congestión.

Envío y transporte: los datos de ubicación 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 ubicación satelital y los informes de tráfico en tiempo real pueden ayudar a la logística y la distribución. los equipos planifican las rutas más eficientes. No solo se está volviendo más común que los clientes rastreen sus pedidos en línea para garantizar que sus paquetes lleguen de manera segura, sino que muchas empresas ahora ofrecen a los clientes la opción de rechazar un tiempo de entrega para asegurarse de que estén en casa cuando llegue el paquete. Por ejemplo, DPD ahora informa a sus clientes de la franja horaria en la que está programada la entrega de un paquete y les da la opción de redirigir su paquete o solicitar una entrega al día 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 ubicación 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 ubicación más oportuna para garantizar una entrega rápida al cliente.

Viajes, turismo y hostelería: las empresas de viajes y los servicios de hostelería, como los hoteles, se basan en los datos de ubicación 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 éxito, sino también su supervivencia. Al preguntarse a sí mismos adónde viajaron los clientes antes y durante la pandemia y qué 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 qué tipo de viajes son los más deseados, sino que también pueden reforzar su marketing con la seguridad de que se están cumpliendo las pautas de salud, con estrictas medidas de saneamiento.

Por lo tanto, los datos de ubicación no son solo un activo para los especialistas en marketing. Tiene el potencial de mejorar dónde vivimos y cómo. Esto nos lleva a la parte 5: cómo se utilizan los datos en línea en el mundo fuera de línea.

¿Cómo se traducen los datos de ubicación en línea a escenarios fuera de línea?

Aunque el comercio electrónico está en auge, [más del 90% de las transacciones en los EE. UU. Todavía se realizan en una tienda física] (https://www.info.thinknear.com/rs/835-JWB-681/images/Thinknear_Location_Score_Index_Q4_2017.pdf ). ¿Cómo podemos asegurarnos de que las fantásticas capacidades en línea de los datos de ubicación geográfica móviles generen resultados en la tienda? Si estamos demasiado ocupados con atender a una audiencia en línea, corremos el riesgo de alienar a los clientes en el mundo físico. ¿Recuerda los datos de POI (puntos de interés) que mencionamos en la parte 1? Bueno, estos datos contienen parte de la respuesta:

Datos de puntos de interés: explicado - Datos de puntos de interés se utiliza para identificar lugares por su uso y función, así como por su dirección postal o ubicación. Hacen que sea más fácil marcar lugares y puntos de referencia importantes en un mapa. Las ubicaciones de PDI son lugares que son útiles o interesantes para los consumidores, como hoteles, restaurantes, minoristas, campings, gasolineras, un sitio histórico o una oficina corporativa.

Los anunciantes y los especialistas en marketing utilizan los datos de puntos de interés para comprender dónde ocurren las actividades de dispositivos y consumidores relevantes para la campaña. Los datos representan ubicaciones en el mundo real donde se puede medir la actividad móvil. Cuando se utiliza con datos de ubicación, el análisis de puntos de interés ofrece un contexto adicional, lo que permite a los anunciantes y especialistas en marketing evaluar mejor por qué los consumidores van a determinadas ubicaciones.

Por lo tanto, un conjunto de datos de PDI funciona en simbiosis con su conjunto de datos de ubicación. Digamos que está lanzando una aplicación que ayuda a los estudiantes a revisar. Su instinto podría ser colocar vallas publicitarias y promotores callejeros por las bibliotecas de la ciudad y la universidad. Pero, ¿qué pasa si sus puntos de interés y los datos de ubicación le muestran que en realidad hay una mayor concentración de estudiantes que trabajan en cafeterías? Lo más inteligente sería lanzar una campaña publicitaria que se centre en cafeterías y cafés, los puntos de interés de su audiencia.

¿Qué hay de convertir el interés en línea en compras en la tienda? Cuando un usuario de teléfono inteligente busca algo en Google o sigue un enlace de anuncio en la aplicación, esto indica su interés e intención. Si los especialistas en marketing pueden detectar un patrón entre lo que les interesa en línea y dónde pasan la mayor parte del tiempo en el mundo físico, hay un vacío que llenar. Si es un minorista de automóviles, los datos de ubicación de Google pueden detectar cuándo las personas buscan automóviles de segunda mano en línea y usan su ubicación para mostrar anuncios y ventanas emergentes para las salas de exhibición de automóviles locales.

A menudo, lo mejor para el usuario es permitir que una aplicación o sitio web acceda a su ubicación. Como resultado, su experiencia de usuario se optimiza. En una encuesta reciente, [más del 40% de los usuarios de teléfonos inteligentes afirmaron que es más probable que utilicen aplicaciones que personalizan el contenido de la aplicación por ubicación] (https://www.smaato.com/blog/everything-you-need-to -conocimiento-de-publicidad-móvil-basada-en-la-ubicación /). Google, en particular, utiliza los datos de ubicación de los titulares de cuentas de Google para brindar recomendaciones personalizadas y relevantes basadas en los lugares que han visitado, información en tiempo real sobre cuándo el usuario debe salir de casa para evitar el tráfico y crear álbumes en Google Photos según el lugar donde ‘ha sido.

Así es como podemos conectar los datos en línea con las operaciones comerciales en el terreno. Pero, ¿cuáles son las estrategias exactas que permiten que los datos de ubicación den resultados?

¿Para qué se utilizan los datos de ubicación?

Existen innumerables estrategias de marketing y publicidad que utilizan datos de ubicación móvil, pero todas se reducen a rastrear los movimientos de los dispositivos, analizar a dónde van y cuándo, y apuntar a las áreas que aumentarán su ROI y mejorarán su comprensión de sus clientes para la segmentación. . Los análisis de datos basados en la ubicación son útiles en todas las etapas del ciclo de vida de una campaña publicitaria o de marketing.


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Puede comprar datos de ubicación de teléfonos celulares para los siguientes casos de uso :

Footfall Traffic Analysis: esto podría verse como el “primer paso” para utilizar los datos de ubicación de manera eficaz. Los datos utilizan un rastreador de pisadas para mostrarle las tendencias en las pisadas, como qué ubicaciones son populares y si esto varía con el tiempo. A partir de esto, puede crear herramientas de visualización de ubicación, como ‘mapas de calor’ que estiman dónde están las mejores ubicaciones para las campañas publicitarias. Puede crear mapas de calor adicionales basados en el día pico o la hora del día para la afluencia y maximizar la exposición de su campaña. Los buenos datos de ubicación distinguirán entre empleados y transeúntes al considerar el ‘tiempo de permanencia’ del dispositivo, por lo que su comprensión de la pisada no está sesgada.

Análisis de atribución: esto viene después del seguimiento y análisis de pisadas. Al saber cuántas personas visitan una ubicación y cuáles son los horarios pico de visitas, puede dirigir sus campañas sobre esta base. Si ve que aumenta la afluencia después de haber probado un anuncio o una promoción en la aplicación, puede implementar esta campaña aún más porque la afluencia indica un buen ROI. Atribuir el paso a una campaña específica le permite decidir cuáles son las más exitosas. Esto es cada vez más relevante para las empresas que ofrecen compras tanto en la tienda como en línea. Si una campaña publicitaria está generando interés, ¿por qué vende más de los mismos productos en línea que en persona? Si puede realizar un seguimiento del recorrido físico del cliente, así como de sus interacciones en línea, puede ver qué les impide realizar compras en la tienda y modificar su escaparate, vallas publicitarias y diseño de la tienda en consecuencia.

Estudio de destino original (OD): un estudio de OD puede mostrarle patrones a largo plazo sobre cómo viajan las personas. Se basa en GPS y también se utiliza en la planificación de carreteras e infraestructura. Sabiendo adónde viajan las personas hacia y desde, puede colocar vallas publicitarias y elementos visuales a lo largo de las rutas de cercanías populares y donde el flujo de tráfico es más pesado.

Análisis fuera de casa (OOH): OOH se refiere a cualquier medio que verá en la esfera pública, incluidos centros comerciales, tiendas, estaciones de tren y aeropuertos. Los medios pueden ser vallas publicitarias, letreros, televisores y carteles. Ser capaz de analizar cómo se mueven los dispositivos en relación con los medios de OOH a los que están expuestos puede permitirle ver qué formatos de medios son más exitosos y cuál es la ubicación óptima para ellos. Esto se puede hacer mirando qué dispositivos que vieron los medios terminaron siendo utilizados para realizar una compra en línea. El análisis puede mostrarle que los clientes responden mejor a las vallas publicitarias digitales que a las vallas publicitarias de papel tradicionales. A partir de ahí, puede decidir que Digital OOH (DOOH) es más rentable, porque el movimiento en- La pantalla llama la atención, aunque el costo de instalación es mayor.

Mapeo de puntos de interés: los datos de ubicación se pueden utilizar junto con una base de datos de puntos de interés para crear mapas de puntos de interés. El mapeo de puntos de interés es el proceso de trazar ubicaciones importantes o populares en un mapa para ver su proximidad geográfica entre sí. El mapeo de inteligencia de ubicación y puntos de interés se utiliza en el marketing basado en la ubicación y la planificación del sitio de la tienda para ver dónde los anuncios y las tiendas atraerán visitantes o enfrentarán la competencia de otros puntos de interés.

Campañas en vuelo: aquí, el marketing basado en la ubicación utiliza mapas de calor de análisis de pisadas y análisis de DOOH en conjunto. Una gran ventaja de usar anuncios digitales sobre los tradicionales es que puede ajustarlos a medida que avanza o “en el vuelo”. Estos ajustes se pueden realizar en función de los resultados de las pruebas A / B para ver qué enfoque genera más elevación. Aunque hacer estos ajustes puede requerir más tiempo y dinero, desde la perspectiva del ROI, es una mejor alternativa que tener que reemplazar físicamente las vallas publicitarias e imprimir otras nuevas.

Geofencing - Geofencing le permite crear una ‘valla’ virtual alrededor de un área geográfica. Normalmente, elegiría esta área porque sus mapas de calor le muestran que hay una alta concentración de tráfico peatonal allí, y las personas que la visitan coinciden con su grupo demográfico objetivo. Puede utilizar balizas o coordenadas lat / long para crear un límite que puede tomar cualquier forma que necesite. Cuando un dispositivo cruza la geovalla, se activa una respuesta de forma programática en tiempo real. Luego, puede enviar anuncios específicos de la ubicación, notificaciones automáticas o incluso filtros geográficos de fotos (en aplicaciones como Snapchat) al dispositivo.

Geotargeting: las geocercas más sofisticadas pueden personalizar los anuncios que envían para que solo se envíen a dispositivos cuyos usuarios coincidan con criterios predeterminados. Esto se denomina orientación geográfica y funciona combinando datos de ubicación en tiempo real con otros datos sobre los atributos del cliente (su comportamiento, datos demográficos, intereses, etc.), lo que hace que la campaña que cree se adapte mejor a su audiencia.

Geo-conquistas: las empresas también pueden usar la base de datos de ubicación 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 área. En 2020, Whole Foods recurrió a la geoconquista para aumentar sus ventas. Su objetivo era mejorar las tasas de conversión post-clic en sus anuncios móviles. Las tasas de conversión 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 colocó geocercas alrededor de sus tiendas, al mismo tiempo que colocó geocercas alrededor de las tiendas de la competencia. Cuando un cliente ingresaba a estas áreas, se lo dirigía 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 [campaña que arrojó a Whole Foods una tasa de conversión post-clic del 4.69%] (https://blog.beaconstac.com/2016/04/4-brands-that- están-ganando-en-el-marketing-basado-en-la-ubicación-y-cómo /), más de tres veces el promedio nacional de 1,43%.

Todas estas estrategias se vuelven más efectivas cuando se complementan con [audiencia] (https: /datarade.ai/data-categories/b2c-audience-data/overview/) y [datos de PDI] (https://datarade.ai/data- categorías / punto-de-interés-poi-data / guía), para que pueda comprender qué ubicaciones son populares entre qué tipo de personas y crear segmentos adecuados. Supongamos que observa que un gimnasio del centro de la ciudad es un punto de interés. Esta información por sí sola no es útil, ¿qué pasa si usted es una empresa de postres? El hecho de que una ubicación en sí sea atractiva en términos de afluencia de público, no significa necesariamente que sea una buena ubicación para centrar una campaña publicitaria. Complementar su conjunto de datos de geolocalización con otros tipos de datos puede brindarle la mayor posibilidad de crear una campaña exitosa. Un buen proveedor de datos de ubicación de celda le proporcionará conjuntos de datos de ubicación sensibles al contexto, que tienen en cuenta datos del consumidor junto con bases de datos de ubicación sin procesar y API.

¿Cuál es la definición de análisis de datos de ubicación?

El análisis de datos de ubicación describe el proceso de agregar capas de datos geográficos y datos comerciales para lograr conocimientos más detallados. Los datos de análisis de ubicación se pueden comprar en línea a través de la compra directa a proveedores de datos de ubicación. El análisis de datos de ubicación 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 análisis de ubicación a su inteligencia existente está en una mejor posición para detectar patrones significativos en datos geográficos sin procesar y mejorar sus estrategias.

¿Qué importancia tienen los datos de ubicación para la estrategia empresarial?

Los datos de ubicación son importantes para una estrategia comercial, ya que respaldan el crecimiento multidireccional y se pueden implementar fácilmente para optimizar las estrategias existentes de una empresa. El creciente número 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 público, la distancia de viaje y dónde pasan su tiempo. Cuando una empresa compra datos de ubicación, puede poner en práctica estos conocimientos. Para tener éxito en un mercado competitivo como el actual, cada vez más empresas recurren a los datos de ubicación para prosperar.

¿Cómo utiliza la analítica tradicional los datos basados en la ubicación?

La analítica tradicional amalgama los datos internos de una empresa con los datos de ubicación externos para obtener la máxima inteligencia empresarial y del consumidor. Los datos de ubicación se han vuelto más fáciles de usar junto con la analítica tradicional gracias al software de gestión de datos, que puede crear visualizaciones y producir informes previamente analizados. El software de inteligencia empresarial (BI) utiliza datos de ubicación externos para permitir el análisis de los datos y proporcionar un contexto más amplio a través de estas visualizaciones e informes.

Si todavía te estás preguntando …
  • ¿Qué es el marketing de ubicación?

  • Quién usa el marketing basado en la ubicación

  • ¿Cómo funciona el marketing basado en la ubicación?

  • ¿Qué son los ejemplos de marketing basado en la ubicación?

  • ¿Qué es la publicidad basada en la ubicación?

  • ¿Cómo funciona la publicidad basada en la ubicación?

  • Cómo geolocalizar una ubicación

… luego visite nuestro marketing basado en la ubicación y [publicidad basada en la ubicación] páginas de casos de uso para obtener más información sobre los servicios de datos de ubicación y descubrir empresas de publicidad basadas en la ubicación.

¿Cómo pueden ayudar los datos de ubicación con el desarrollo de la marca?

Los datos de ubicación son valiosos en todos los puntos del ciclo de vida de una empresa. Una vez que su marca esté ahí, asegúrese de que se mantenga ahí. Si está buscando hacer que las operaciones de su marca sean más eficientes y capaces de resistir la competencia, es posible que se sorprenda de las soluciones que ofrece el análisis basado en la ubicación:

Predicción / Pronóstico: administre su inventario y personal de manera más inteligente mediante el uso de la tienda datos de ubicación, tasas de pisadas e informes posteriores a la visita para predecir cuándo aumentarán o disminuirán los clientes.

Retargeting histórico: el retargeting es una parte clave de la publicidad basada en la ubicación. Los datos de ubicación pueden identificar dispositivos que han visitado una ubicación anteriormente. Sabiendo esto, los especialistas en marketing pueden ajustar estratégicamente el momento de la publicación de sus anuncios. Si ha visto en la API de su base de datos de ubicaciones que un dispositivo visitó la tienda de un competidor ese día, puede poner en cola un anuncio para que se envíe al dispositivo más tarde esa noche y ganar negocios con su competidor.

Medios programáticos: llegar a clientes que no usan Facebook, Google o LinkedIn puede presentar problemas. Afortunadamente, se puede comprar un inventario de anuncios ‘programático’, lo que brinda a los especialistas en marketing impresiones de visualización en millones de sitios web y aplicaciones. Luego, los dispositivos se pueden orientar en función de los datos de ubicación en tiempo real que provienen del flujo de ofertas.

Alcance entre dispositivos: hemos hablado mucho sobre los teléfonos inteligentes, por lo que quizás se esté preguntando si son el único dispositivo con el que pueden funcionar los datos de ubicación. ¡Ese no es el caso! En 2017, el consumidor digital promedio poseía 3.2 dispositivos conectados (relojes inteligentes, palos de transmisión y similares). El problema con las computadoras de escritorio es que rara vez abandonan su ubicación principal. Entonces, podemos usar dispositivos cruzados o gráficos de identidad para vincular el dispositivo estático con los otros dispositivos del propietario y analizar la relación entre la ubicación y actividad en línea de esa manera. Esto también le brinda una ventana de tiempo más amplia para dirigirse a los clientes cuando trabajan en una computadora y no usan su teléfono inteligente. También puede modificar sus anuncios para que sean compatibles con diferentes tamaños de pantalla según la información de su API de ubicación.

Planificación del sitio: como era de esperar, se trata de planificar dónde abrir una nueva tienda o lanzar una campaña publicitaria. La búsqueda de puntos de interés aumenta la probabilidad de exposición de la marca y visitas a la tienda. Los datos de ubicación minorista permiten a los propietarios de tiendas físicas monitorear el tráfico a su tienda e identificar a los competidores en el área.

¿Cuáles son los mejores datos de ubicación para mí?

Aparte de la calidad, encontrar la mejor base de datos para los datos de ubicación depende de la naturaleza de los datos que necesita para su caso de uso específico. Por ejemplo, los mejores datos de ubicación para los especialistas en marketing no serán tan útiles para los editores. Los proveedores de bases de datos de geolocalización ofrecen diferentes tipos de datos de ubicación en diferentes formatos. Algunos servicios de inteligencia de ubicación pueden ofrecer una API de seguimiento de ubicación en tiempo real, otros ofrecen inteligencia de ubicación de IA. Veamos los pros y los contras de cada tipo de conjunto de datos de ubicación:

** Datos de**Los
ubicación en tiempo realdatos de ubicación en tiempo real le brindan acceso a información en vivo sobre la ubicación y el movimiento de los usuarios móviles. La inteligencia de ubicación en tiempo real se recopila cuando un proveedor de datos de ubicación puede recopilar puntos de datos segundo a segundo. Los datos de ubicación en tiempo real le brindan la comprensión más actualizada del movimiento de los clientes y la inteligencia de puntos de interés para el análisis de geolocalización en tiempo real. Los anunciantes lo utilizan para publicidad programática y los especialistas en marketing para realizar ajustes en vuelo a sus campañas de marketing basadas en la ubicación. ¿La desventaja de los datos de ubicación en tiempo real? Las transmisiones y flujos de datos de ubicación en vivo suelen ser más costosos que los conjuntos de datos de geolocalización históricos, porque las empresas de datos de ubicación necesitan acceso a software sofisticado para brindar un servicio en vivo.

** Datos de ubicación deterministas **Los datos de ubicación
deterministas se basan en datos del comportamiento humano real. En lugar de utilizar los datos recopilados para predecir los hábitos futuros de un cliente, los datos se utilizan para personalizar las acciones o campañas de las empresas para sus clientes. Por ejemplo, si una empresa sabe que vive en un código postal determinado, podría ofrecer un descuento adaptado a lo que hay en su área en lugar de solo predecir que podría estar interesado en una marca basada en sus hábitos. Los hábitos de los clientes pueden cambiar rápidamente y esa es una de las razones por las que los datos de ubicación deterministas pueden ofrecer una mejor opción para las empresas que los datos probabilísticos.

** Datos de visitas **Los
datos de visitas son datos de ubicación que indican dónde ha visitado un cliente y a qué hora o frecuencia. Los datos de visitas pueden referirse tanto a visitas al sitio web como a visitas físicas 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 ubicación sin procesar **
Si desea llevar a cabo su propio análisis de datos de ubicación, lo mejor son los datos de geolocalización sin procesar. Una descarga de datos de ubicación sin procesar le permitirá recopilar la información que necesita para una variedad de casos de uso, desde publicidad basada en la ubicación hasta marketing móvil de geolocalización.

** Datos de ubicación de IA **Inteligencia de ubicación de
inteligencia artificial: suena inteligente, ¿verdad? Los datos de ubicación de AI son exactamente eso: información de ubicación extremadamente precisa recopilada mediante AI y ML. Los proveedores de datos de geolocalización con herramientas de recopilación de datos de IA pueden ofrecer datos de ubicación a escala, utilizando algoritmos para procesar grandes cantidades de datos en cortos períodos de tiempo. Si está buscando los datos de ubicación más detallados y fácticos, los datos de ubicación de IA son una buena opción para usted. Sin embargo, al igual que los datos de ubicación en tiempo real, las empresas de inteligencia de ubicación que ofrecen datos de IA suelen cobrar mucho por su inteligencia basada en la ubicación, porque la calidad de los datos es muy alta.

** Datos de ubicación histórica **
Para rastrear las tendencias de ubicación y las tendencias de marketing basadas en la ubicación, necesita acceso a un conjunto de datos de ubicación histórica. Con datos históricos, puede realizar análisis de datos de ubicación y hacer predicciones sobre futuros puntos de interés y visitas de consumidores. Los minoristas pueden comprar datos de ubicación histórica de una empresa de análisis de ubicación para una variedad de soluciones, desde la planificación del sitio minorista hasta la gestión de la cadena de suministro. Las bases de datos de ubicación histórica varían en precio, dependiendo de cuánto tiempo atrás desee que se extiendan sus ofertas de datos de ubicación. Los proveedores de inteligencia de ubicación histórica no pueden proporcionar una base de datos de ubicación inteligente del mismo estándar que un proveedor de datos de inteligencia artificial o en tiempo real, pero los datos históricos sirven para casos de uso muy diferentes y, a menudo, no son tan costosos.

Como todo, los datos de ubicación conllevan algunos desafíos, que es importante considerar antes de invertir en ellos.

¿Cuáles son los desafíos con los datos de ubicación?

** Calidad **: Irónicamente, muchos de los problemas con los datos de ubicación se deben al hecho de que puede ser una herramienta tan poderosa. A medida que crece la demanda de datos de ubicación, surgen más empresas de inteligencia de ubicación, pero también se publican más conjuntos de datos de ubicación de mala calidad. Hemos hablado sobre por qué los datos deben ser precisos y precisos para funcionar de la mejor manera, y la única forma de asegurarse de que sus datos sean de calidad es comprándolos a un proveedor propio con un método verificado de recopilación de datos.

Datos de primeros, segundos y terceros: Explicación
Asegúrese de conocer la fuente de los datos que está 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 recopiló directamente.

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

¿Qué tan precisos son los datos de ubicación del teléfono celular?

La precisión de los datos de ubicación del teléfono celular es de hasta 30 metros. Depender únicamente de los datos de ubicación del teléfono celular a veces puede ser engañoso dada la distancia involucrada, por lo tanto, es importante que los proveedores verifiquen y complementen los datos de ubicación del teléfono celular con triangulación de ubicación por GPS para obtener datos más precisos sobre la ubicación. Por lo tanto, cuando compre datos de ubicación, es importante preguntarle a su proveedor sobre sus medidas de garantía de precisión.

Privacidad: en los últimos años, los países han introducido regulaciones de protección de datos para garantizar que los usuarios estén al tanto de cuándo se utilizan sus datos y para qué.

Unión Europea: En 2018, la Unión Europea introdujo un nuevo reglamento en la ley de la UE llamado Reglamento general de protección de datos (GDPR). Tiene como objetivo que los usuarios sean más 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 términos y condiciones asociados con el uso del sitio web. Este reglamento no solo se aplica a las empresas que trabajan en la UE, sino también 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, también 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 ubicación móvil y DSGVO / GDPR
La protección de datos es cada vez más importante. Las empresas y los oprganisatios deben ser extremadamente cuidadosos cuando se trata de cómo 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 protección de datos. El DSGVO / GDPR es la norma de protección de datos más importante. Significa ‘Datenschutzgrundverordnung’ (mientras que GDPR significa ‘Reglamento general de protección de datos’).

Las empresas que venden datos de ubicación móvil en la UE deben cumplir con las regulaciones DSGVO / GDPR. Por esta razón, los datos de ubicación móviles con privacidad garantizada con cobertura de la UE son más difíciles de conseguir, mientras que la demanda de datos de ubicación ha aumentado. Comprar datos de ubicación de un proveedor de datos que esté certificado para operar en la UE es una forma de superar este desafío.

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 regulación estatal. Si una empresa cumple con alguno de los siguientes tres requisitos, está obligada a cumplir con esta legislación: cualquier organización con fines de lucro que venda la información personal de más de 50,000 residentes de California anualmente; tiene un ingreso bruto anual superior a $ 25 millones, o obtiene más del 50% de sus ingresos anuales de la venta de la información personal de los residentes de California. Según esta ley, cualquier residente de California también tiene derecho a optar por que no se recopilen sus datos, solicitar información sobre qué datos suyos ya se han recopilado y solicitar que se elimine cualquier dato suyo. De manera similar al GDPR, las empresas están sujetas a multas significativas si no cumplen: $ 7500 por infracción o $ 750 por usuario afectado .

Otras regulaciones de protección de datos en todo el mundo: En abril de 2020, Canadá implementó PIPEDA (Ley de Protección de Información Personal y Documentos Electrónicos. Canadá no solo implementó esta regulación para tranquilizar a los propios ciudadanos de Canadá sobre la seguridad de sus datos, sino también como respuesta al RGPD de la UE, con el objetivo de ofrecer la seguridad de que Canadá se comprometió a garantizar la protección de los datos de los ciudadanos de la UE. Se están implementando regulaciones de protección de datos en todo el mundo, desde la LGPD de Brasil (Lei Geral Proteção de Dados Pessoais) hasta la Ley de 2017.

Comprar a un proveedor de confianza que pueda demostrar que los datos de ubicación se recopilaron de forma consensuada es cada vez más crucial.

¿Los datos de ubicación son datos personales?

Los datos de ubicación 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 información, los proveedores de datos deben agregar PII y seguir las regulaciones de cumplimiento de privacidad. Datos de ubicación ve Los ndors deben seguir las leyes de GDPR y CCPA antes de difundirlo a terceros.

La mayoría de los proveedores de datos de ubicación le permitirán tomar muestras de los datos de ubicación antes de comprarlos. Siempre es bueno pedir una muestra a cualquier proveedor de datos de ubicación móvil, porque luego puede probar si los datos brindan la información que necesita antes de realizar una compra de datos de ubicación.

¿En qué formatos de entrega se pueden entregar los datos de ubicación?

  • S3 Bucket: este es un recurso de almacenamiento en la nube pública que forma parte del servicio de almacenamiento simple (S3) de Amazon Web Services (AWS). Básicamente, los depósitos son lugares para almacenar archivos (u ‘objetos’, como los llama Amazon). Se puede acceder a ellos mediante URL, por lo que deben tener nombres únicos a nivel mundial.

  • SFTP: el protocolo de transferencia segura de archivos es un protocolo de archivos que le permite transferir archivos grandes en línea. Esto garantiza la seguridad de los archivos cuando se transfieren. Cuando se deben cumplir ciertos estándares de protección de datos (como el GDPR mencionado anteriormente), las empresas pueden confiar en SFTP para asegurarse de que se cumplan estos estándares.

  • REST API: REST significa Transferencia de estado representacional. REST puede verse como un conjunto de reglas para la comunicación entre programas. La información resumida mediante REST se denomina recurso. Podría ser un documento o una imagen, por ejemplo. Las API REST funcionan al recibir solicitudes de un recurso y devolver toda la información relevante sobre el recurso en un formato que el cliente entienda fácilmente.

Son muchas cosas para preguntarle a su proveedor de datos. Hemos reunido una lista útil de las cosas más importantes que debe preguntar antes de comprar datos de ubicación:

  • ¿Cuál es la fuente de los datos: primera, segunda o tercera parte?
  • ¿Cómo verifica sus datos?
  • ¿Filtra datos de mala calidad o irrelevantes?
  • ¿Cómo recopila los datos (GPS, WiFi, balizas, etc.)?
  • ¿Cuál es la escala de su conjunto de datos?
  • ¿Puede probar que sus datos cumplen con GDPR y CCPA?
  • ¿Ofrecen una muestra de datos de ubicación?

¿Está considerando el marketing o la publicidad basados en la ubicación? A continuación, se ofrece una descripción general rápida de cómo se suelen fijar los precios de los datos de ubicación y dónde puede comprar bases de datos de ubicación.

¿Cuál es el precio de los datos de ubicación?

Hay diferentes modelos de precios adjuntos a los datos de ubicación de teléfonos celulares para la venta. El precio de los datos de ubicación ofrecidos por los proveedores de datos de ubicación varía según la calidad de los datos proporcionados. Como regla general, los datos de alta precisión pueden resultar costosos.

Si está buscando encontrar datos de ubicación, los dos modelos de precios son los más populares:

Único: empresas que compran datos históricos de ubicación de la empresa para analizar patrones en el tráfico presencial, por ejemplo, compran sus datos por lote determinado en el formulario de compras puntuales.

API en tiempo real: este es un servicio de suscripción, preferido por aquellos que necesitan actualizaciones más 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 suscripción mensual o anual es la forma más común de fijación de precios. Una API de datos de ubicación es la mejor manera de acceder a actualizaciones en vivo sobre el movimiento de los consumidores.

Basado en el uso: los compradores también tienen la opción de pagar por los datos de ubicación según la cantidad que necesiten y la frecuencia con la que los requieran. Es un modelo de pago flexible ofrecido por muchos proveedores de ubicación móvil.

¿Google vende datos de ubicación?

Google comparte datos de ubicación de forma voluntaria. Los mercados de datos como Datarade ofrecen fuentes de datos de ubicación alternativas a través de conjuntos de datos de ubicación comerciales de varias empresas proveedoras. Debido a que los datos de ubicación de Google pueden ser costosos, los mercados de datos permiten a las empresas comprar datos de ubicación en línea y encontrar datos de ubicación de un proveedor a un precio que les conviene.

¿Cuáles son los tipos comunes de visualización de datos que usan datos de ubicación?

A medida que los avances tecnológicos nos abren más opciones mediante la visualización de los datos que recopilamos, constantemente se nos ofrecen más formas de presentar los datos de ubicación de una manera que sea accesible y atractiva. Puede resultar útil conocer algunas de las opciones:

  • Mapas de distribución de puntos: Cada punto de un mapa tiene el valor de un determinado número. La distribución de estos puntos ofrece una visión global de las zonas de alta o baja densidad del sujeto en cuestión.
  • Mapas de coropletas: A las áreas predeterminadas en un mapa se les asigna un tono de un color que representa los datos recopilados para esta área. Por ejemplo, las áreas con una alta densidad de supermercados podrían atribuirse a azul oscuro, mientras que las áreas con pocos supermercados se representan con un azul pálido.

  • Mapas de símbolos proporcionales: ¡La pista está en el nombre con este! Los símbolos se colocan en un mapa, y su tamaño varía según la variable que representan.
    Mapas de flujo: las líneas en un mapa representan el movimiento de personas, bienes o servicios. Las líneas más gruesas se utilizan para indicar una mayor cantidad de movimiento entre dos áreas.

¿Cómo ha afectado la pandemia de Covid-19 a la recopilación de datos de ubicación?

Aunque la pandemia de Covid-19 ha reducido la cantidad de personas que nos movemos, los datos de ubicación han jugado un papel clave tanto en la adaptación a una nueva forma de vida como en la superación del virus. Si bien muchas empresas quedaron en bancarrota como resultado de la pandemia, muchas de las que tenían un pie firme en el comercio electrónico 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 ubicación para el negocio.

Los gobiernos de todo el mundo han utilizado los datos de ubicación en los sistemas de rastreo de contactos y en el mapeo de los puntos calientes del coronavirus. Esto ha permitido a los países obtener una visión precisa de los niveles actuales de coronavirus y hacer predicciones para las próximas semanas y meses.

De manera similar, muchos minoristas han utilizado datos de ubicación para mapear las horas a las que los clientes salen de la casa para comprar o hacer ejercicio, así como a qué 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 ubicación de estas visitas, las empresas han podido apuntar a áreas específicas y establecer tendencias en el comportamiento de los clientes. Quizás uno de los mayores ganadores del comercio electrónico de 2020 fueron los supermercados, con el número de pedidos de alimentos en línea aumenta en Estados Unidos y Europa. El supermercado en línea del Reino Unido Ocado Retail experimentó 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 tráfico web era hasta 100 veces mayor que los niveles prepandémicos. Los minoristas de supermercados como Ocado se beneficiaron enormemente de su acceso a los datos de ubicación de los clientes, lo que les resultará concentrar los conductores de entrega y los suministros en áreas específicas y ofrecer más espacios de entrega en las áreas que experimentan los niveles de demanda más altos.

Asimismo, la pandemia de Covid-19 significó que el distanciamiento social se convirtió en una norma cotidiana. El acceso a los espacios públicos estaba restringido en todo el mundo, especialmente en ciudades densamente pobladas.
En estas ciudades, que afortunadamente ya están bien conectadas en términos de transporte y logística, los sistemas de entrega autónomos podrían significar que los alimentos, los bienes y los suministros podrían entregarse sin contacto entre las personas. Con la ayuda de los datos de ubicación, las autoridades locales y los fabricantes podrían usar drones y vehículos sin conductor para optimizar las rutas de entrega y programar robots de entrega. Los datos de ubicación se están convirtiendo en un activo más importante en la planificación de ciudades inteligentes, y la pandemia solo confirmó el poder de los datos de ubicación móviles como una fuerza positiva.

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

Conclusión

Ahora hemos cubierto todo lo que necesita saber sobre los datos de ubicación: qué son, cómo obtener la mejor calidad. Tiene el potencial de mejorar el desempeño de su organización de formas que quizás nunca haya considerado. Los datos de ubicación ya han transformado las campañas y la infraestructura de las empresas en todo el mundo, y no dan señales de detenerse.

¿Se pregunta cómo comprar datos de ubicación? Eche un vistazo a algunos de los principales proveedores de datos y obtiene acceso al arma secreta del comercializador de 2021.

¿Dónde puedo comprar Datos de ubicación?

Los proveedores de datos y los proveedores que figuran en Datarade venden productos y muestras de Datos de ubicación. Los productos y conjuntos de datos populares de Datos de ubicación disponibles en nuestra plataforma son Lifesight Mobility/ Raw Location Data | Global mobile location data (2 years history) by Lifesight, Global Location, POI, Business, and Sentiment Data . by The Data Appeal Company y Location Data | Global Store Location Data on 11M+ POI | SafeGraph Places by SafeGraph.

¿Cómo puedo obtener Datos de ubicación?

Puede obtener Datos de ubicación a través de una variedad de métodos de entrega; el adecuado para usted depende de su caso de uso. Por ejemplo, el historial de Datos de ubicación suele estar disponible para descargar de forma masiva y entregarse mediante un depósito de S3. Por otro lado, si su caso de uso es crítico en el tiempo, puede comprar API de Datos de ubicación, feeds y transmisiones en tiempo real para descargar la inteligencia más actualizada.

¿Cuáles son los tipos de datos similares a Datos de ubicación?

Datos de ubicación es similar a Map Data, Satellite Data, Point of Interest (POI) Data, GIS Data y Cell Tower Data. Estas categorías de datos se utilizan comúnmente para Location-based Marketing y Geofencing.

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de Datos de ubicación?

Los principales casos de uso de Datos de ubicación son Location-based Marketing, Geofencing y Geotargeting.

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