Location Intelligence y más aplicaciones de Data Science para un marketing exitoso

Location Intelligence surge de la unión de tres disciplinas: Business Intelligence, Inteligencia Artificial (IA) y Sistemas de Información Geográfica. Descubre con B12 Admark, líder tecnológico especializado en campañas online para lograr ventas incrementales, cómo se adaptan este tipo de desarrollos y otros más convencionales a las grandes corporaciones dentro de sus estrategias de marketing digital.

¿De qué hablamos cuando nos referimos a Location Intelligence? Roberto López, Chief Marketing Officer en B12 Admark México, define: “El desarrollo de la tecnología ha permitido el nacimiento del concepto de Location Intelligence, que es un proceso que recopila y analiza datos geoespaciales procedentes de todo tipo de fuentes para convertirlos en información estratégica y encontrar una respuesta a los múltiples desafíos que plantea el mundo empresarial”.

La Localización Inteligente, Inteligencia de Localización o Location Intelligence (LI) almacena y cruza datos extraídos, entre otros orígenes, de información de GPS, fuentes de datos del Internet de las Cosas (IoT), datos sociodemográficos, datos de tráfico, información de locales, etc., para analizar y visualizar datos geográficos para convertirlos en información estratégica tanto para sectores privados como a públicos.

“A raíz del análisis y el cruce de toda esta masa de datos, se pueden visualizar muchos de los factores que afectan al rendimiento del negocio, lo que puede ayudar en la toma de futuras decisiones estratégicas”, aseguró López.

Un poco de historia: El primer caso documentado en el que se realizó un análisis geoespacial sobre un mapa ocurrió en 1854. John Snow creó un mapa en el que aplicó la geolocalización para determinar la causa de la epidemia de cólera que asolaba Londres. El mapa reveló la ubicación de un pozo al que los residentes locales que habían enfermado iban a buscar agua y permitió relacionarlos a todos con el mismo. Por otra parte, Devens planteó por primera vez el concepto de Inteligencia Empresarial (BI) y su posible utilidad a la hora de analizar datos para mantener una ventaja competitiva en 1865. Además, a finales de la década de los 80, el Business Intelligence adoptó un enfoque más comercial que permitía a los usuarios disfrutar de una mayor autonomía.

¿Cuáles son los beneficios del Location Intelligence?

Permite a las empresas convertir los datos geolocalizados en información valiosa. Algunos de los beneficios son:

• La información analizada se muestra mediante una interfaz, dashboard o mapa interactivo con el que es posible analizar las tendencias y patrones clave para tomar decisiones estratégicas.
• Mejora continua en tiempos y recursos con la optimización de rutas.
• Ayuda en la planificación a medio/largo plazo de las estrategias de marketing.
• Ayuda a encontrar las mejores ubicaciones para impulsar un plan de expansión del negocio.
• Ayuda a maximizar la eficiencia de los establecimientos.
• Contribuye a optimizar las ventas en función de una serie de criterios socioeconómicos y sociodemográficos.
• Promueve la creación de programas de turismo sostenible.

Las áreas de aplicación del Location Intelligence son muchas, tanto en geomarketing, como en el sector inmobiliario; sector público, smart cities, cartografía, gestión territorial, medio ambiente, demografía, comercio, servicios financieros y seguros, entre otros.

Otras aplicaciones del Data Science en el marketing

Desde hace tiempo, las labores de marketing en las empresas generan gran cantidad de datos a través de fuentes diversas y canales de comunicación. No obstante, los profesionales del sector se han dado cuenta que necesitan herramientas específicas para aprovecharlas al máximo. Es aquí donde entra el Data Science y su capacidad de procesamiento de datos a gran volumen para convertirlos en insights de valor y, por consiguiente, mejorar las acciones de marketing.

López explica que la ciencia de datos aplicada al marketing sigue dos direcciones fundamentales (aunque no son las únicas). En primer lugar, ayudar a mejorar la personalización del contenido y el mensaje. En segundo lugar, permitir la segmentación y el retargeting en las campañas. Es decir, que con el tiempo, marketing y Data Science se han convertido en las dos caras de una misma moneda. Algunas de las aplicaciones que más se usan en la era digital son:

1.- Email marketing. El emailing es una acción directa que envía correos electrónicos a una base de datos de clientes potenciales o prospectos, donde el Data Science informa sobre los emails más atractivos, el perfil de cliente que abre el correo, cuál es el porcentaje de apertura, cuál es el contenido que funciona mejor, la frecuencia de envío, etcétera. Se trata de una aplicación que permite mejorar el éxito de las campañas de email marketing y conectar con el público directamente, incrementando en gran medida la satisfacción en el consumidor y el ROI.

2.- Marketing de contenidos. El content marketing es una de las mejores estrategias para conectar con el público, informar sobre determinados temas y entretenerlos a través de historias interesantes. Aquí el Data Science fomenta el análisis de datos del público objetivo al que queremos dirigirnos y, en base a ello, elaborar una estrategia de contenidos para cada perfil de cliente. Las palabras clave son una de las mejores formas de acertar. Si un volumen generalizado de personas busca una determinada keyword o palabra clave, ésta deberá aparecer en la estrategia de contenidos.

3.- Construcción del mejor buyer persona. Son un grupo homogéneo de personas que comparten comportamientos, actitudes, personalidades y preferencias similares respecto a un producto o servicio. Hace tiempo, los buyer persona se construían investigando y entrevistando en vivo a personas, hoy las técnicas cuantitativas son una de las mejores formas de segmentar el público, por ejemplo, a través de Google Analytics. En esta tarea también tiene mucho que ver el Data Science, una disciplina capaz de conocer perfiles de usuarios únicamente a través de su comportamiento en la red.

4.- Optimización de los presupuestos. Con el objetivo de tener un mayor retorno de la inversión, la ciencia de datos garantiza un análisis de los niveles de gasto y adquisición. De esta forma, es posible plantear modelos predictivos en futuras ocasiones para distribuir el presupuesto en base a donde mejor funciona: canal, formato, campaña, etc.

5.- Garantizar el análisis del sentimiento del consumidor. Este análisis utiliza diferentes métodos de lingüística computacional para extraer información subjetiva de contenido publicado en un entorno digital (blogs, RRSS, Webs, etcétera). Con él, los profesionales son capaces de reflexionar sobre el funcionamiento de un producto/servicio, campaña o publicación específica a través de las connotaciones positivas o negativas que los usuarios reflejan. La fusión de Big Data, Data Science e IA facilitan la labor de análisis y repercuten en la obtención de insights en base a las opiniones, creencias o actitudes de los consumidores en la red.

6.- Estrategia de precios. Actualmente, el uso de técnicas de Data Science y Big Data están muy a la orden del día, puesto que permiten fijar políticas de precios especiales para cada perfil de consumidor. Por ejemplo, mediante los modelos predictivos, una herramienta capaz de determinar las variaciones de precios y los umbrales del consumidor, permitiendo elegir el precio óptimo y el momento idóneo para la implantación de descuentos. Este sistema también permite establecer estimaciones en base a la demanda del producto y servicio.

López concluye: “El desarrollo de la tecnología ha permitido el nacimiento de Location Intelligence. En resumen, se trata de una vertiente que permite aprovechar al máximo los datos geográficos, donde el punto clave para la implementación de un software LI es el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG), un conjunto de componentes que permite consultar, integrar, analizar y representar los datos asociados a un territorio, para implementar estrategias comerciales exitosas”.