Industrias multimillonarias se están construyendo sobre datos geolocalizados. El crecimiento de la sensorización masiva que utiliza la tecnología IoT y la omnipresencia de Smartphones en la vida de los consumidores significa que cada día se crean más de dos trillones de bytes de datos. Aunque las empresas siempre están hablando de “Big Data”, la mayoría no saben que el 80% de esos datos tiene un elemento de ubicación, pero que solo el 10% se usa para impulsar las decisiones de negocio.

Las empresas que dominan Location Intelligence (LI) lideran el mercado

Las primeras empresas que están integrando LI en su día a día están dominando el mercado y transformando industrias enteras. Por ejemplo, el diseño de la red de la cadena de suministro de Amazon usa los datos geolocalizados generados por los smartphones de su flota y las ubicaciones de sus clientes. El negocio de publicidad móvil de Facebook e Instagram ha crecido exponencialmente, ya que ofrece a las marcas la oportunidad de dirigirse a perfiles demográficos específicos de los consumidores en ubicaciones geográficas precisas. Y el modelo comercial de Uber se basa únicamente en el desarrollo de técnicas avanzadas de routing mediante el análisis espacial de las ubicaciones de sus vehículos y pasajeros.

En 2021, se cuadruplicará el número de empresas que usan Location Intelligence

Según Gartner, el número de empresas que usan LI se cuadruplicará en el año 2021, así que el control de los datos geolocalizados ya no es para unos pocos expertos de GIS. ¿Por qué las ciudades turísticas de España no deberían poder medir la inversión de turistas internacionales utilizando datos de transacciones y telecomunicaciones? ¿Por qué las nuevas marcas de moda no deberían poder medir el impacto potencial de la audiencia en sus campañas de publicidad outdoor utilizando datos de GPS? Ahora no hay nada que los detenga.

Las empresas pequeñas también encuentran valor en los datos

En CARTO hemos trabajado con pequeñas y grandes empresas para democratizar el LI y ayudarles a identificar valor en sus datos internos e externos geolocalizados. Aquí compartimos tres casos de uso donde se muestra como Location Intelligence no se limita a los gigantes de Silicon Valley:

    • Optimización de ubicación para Hogares de Ancianos

    En este caso, un proveedor de atención médica en EE.UU. quería identificar los mejores lugares para abrir hogares de ancianos. El empleado a cargo de la estrategia de expansión reunió los datos sobre el precio promedio del metro cuadrado por ubicación, las rutas de autobuses, la población total y la densidad de delitos, así como la visualización de hogares de ancianos existentes y sus capacidades.

  • Con todo ello,  la empresa pudo tomar una decisión basada en los datos, sobre dónde buscar nuevas ubicaciones potenciales en función de la demanda de cada lugar y su atractivo.
    • Análisis de cliente para un minorista

    Este minorista de suministros de oficina con sede en EE.UU. quería calcular el riesgo de que un cliente actual de una de sus tiendas se fuese a un competidor en el área de Denver. Uno de sus analistas de negocios creó un modelo que utilizaba nuevas ubicaciones de la competencia, sus tiendas existentes, límites de áreas comerciales y sus datos de clientes para calcular el riesgo por tienda y línea de productos.

    Los insights de este análisis les permitió identificar qué áreas tenían el mayor riesgo en términos de pérdida de clientes y, por lo tanto, impulsar futuras campañas de geomarketing para retener su negocio mediante el envío de folletos y promociones en campañas de correo electrónico y correo directo.

    • Open Data para mejorar la seguridad de los peatones

    Por supuesto, el uso de Location Intelligence no se limita al sector privado. Con el crecimiento exponencial de las iniciativas de Open Data, ahora es posible que las ciudades mejoren la forma en que se gestionan y sirven a los ciudadanos.
    En este caso, nos fijamos en los datos geolocalizados sobre los accidentes peatonales en la ciudad de Barcelona, ​​observando cuándo ocurren la mayoría de los incidentes, el tipo de vehículo involucrado y la causa del accidente.

    Al adoptar un enfoque geoespacial para este problema, podemos ver que los barrios con una mayor densidad de accidentes se encuentran en el centro de la ciudad (HH o áreas verdes).

  • Por el contrario, los barrios del norte son los que tienen menos densidad (LL o áreas púrpuras). Los valores atípicos son las áreas amarillas (o HL) que son barrios con una mayor densidad de accidentes rodeados por grupos de LL.
  • Y, por otro lado, las áreas azules (o LH) son las de menor densidad rodeadas por grupos de HH. Esto proporciona información exclusiva a los gobiernos locales sobre cómo pueden manejar este problema.En general, está claro que el uso de datos geolocalizados es más accesible que nunca con tantos casos de uso diferentes aplicables a una amplia gama de sectores. Location Intelligence está a punto de despegar, y es por eso que nos hemos asociado con Vodafone para potenciar el inmenso valor de sus datos móviles, agregando un nuevo elemento a su propuesta líder en el mercado para sus clientes B2B. Para obtener más información, consulta nuestra nota de prensa sobre Vodafone Analytics

 

  • Sobre la autora:
  • Florence Broderick lleva la estrategia de Solutions Marketing en CARTO, una empresa de Location Intelligence que es partner de Vodafone. Lleva 5 años trabajando en el sector de tecnología y telecomunicaciones en productos de coches conectados, VOIP y Big Data en Europa y Latinoamérica. Para ver su perfil completo puedes visitar el sitio web de CARTO

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