El marketing y la publicidad online, basados en la ubicación de los usuarios y potenciales clientes, ha evolucionado mucho más allá de la sola geo-referencia y de la simple posibilidad de estar un paso más allá de la competencia.
Con el uso de los dispositivos móviles, la geolocalización se ha convertido en un referente, que es capaz de decirnos mucho más acerca del perfil de los consumidores y no tanto sobre una ubicación física determinada.
De esta manera, la ubicación pasa a convertirse en un método para identificar y servir anuncios a segmentos de audiencia únicas, siendo esto un nuevo nivel para el marketing y la publicidad digital.
Tyler Bell, Vicepresidente de Product for Factual, un proveedor de plataformas de localización y datos, habló con eMarketer acerca de cómo los anunciantes están aprovechando los datos de localización, para entender mejor a las personas a través de los lugares que visitan.
eMarketer: ¿Se tiene que rastrear constantemente la ubicación de un usuario móvil para comprender mejor quién es esa persona?
Tyler Bell: La forma en que usted tiene un lugar en el mundo móvil actual, es a través de lo que llamamos la ubicación intermitente, lo que significa que usted obtiene un ´bache´ de datos, que dice que este usuario estuvo aquí en un momento dado. Muy a menudo esta información viene cuando el usuario abre una aplicación o tal vez cuando mira un anuncio servido a través de una aplicación.
Los usuarios no están siendo rastreados con cada paso que dan. En cambio, hay estas pequeñas ventanas que el mismo usuario abre en los puntos de datos de ubicación. Por sí mismo, un solo lugar no dice mucho. Se tiene que tener una mirada de hechos y señales a lo largo de varias semanas o meses, porque los seres humanos son criaturas de hábito, por lo que una gran cantidad de patrones interesantes comienzan a desarrollarse.
¿Cómo están usando los datos geográficos para comprender mejor a la persona que utiliza el dispositivo?
Debo empezar diciendo que la comprensión de la edad o el sexo de una persona, por la forma en que se mueve en un lugar, siempre va a ser problemática. Pero lo que de hecho hace es utilizar dos señales muy fuertes (indicadores de rasgos demográficos). Por un lado, podemos ver la gama de aplicaciones que un usuario tiene en su teléfono. No es la totalidad de ellas, pero muy a menudo un par de aplicaciones. Y estas aplicaciones son señales fuertes que los algoritmos de aprendizaje automático utilizan para determinar la edad y el sexo del usuario del dispositivo.
Hacemos lo mismo con los datos de localización también. Cuando las personas están fuera, nos fijamos en si van a las discotecas, por ejemplo. Los patrones generales de comportamiento a través del tiempo suelen ser indicativos de la edad y el género, también.
La etnicidad y los ingresos familiares, también son difíciles de obtener por la simple ubicación. Pero mediante el uso de los sitios podemos hacer una conjetura en cuanto a en qué grupo o bloque censal se encuentra. El censo de los EEUU agrega información en el llamado nivel de grupo de bloques, que se puede pensar como uno o más bloques de la ciudad. Esa información es un buen indicador para hacer suposiciones sobre el origen étnico en algunas circunstancias, así como los ingresos del hogar.
¿Me puede dar un ejemplo de cómo los datos de localización podrían sugerir que una persona es parte de un segmento de público específico?
Para entender que alguien es un viajero de negocios, no necesariamente tenemos que verlo en los aeropuertos. Podríamos verlo en un lugar y luego un par de horas más tarde vamos a verlo en otro punto de datos, de ese mismo dispositivo, pero a miles de millas de distancia de la primera ubicación. Así que, aunque no vimos necesariamente ese dispositivo en un aeropuerto, los otros dos puntos de ubicación nos dicen que la persona ha tomado un avión. Y si esa persona hace eso varias veces durante la semana, entonces tienden a caer en la categoría de viajero de negocios.
Entonces la idea es: ¿Dime donde van mis clientes para que pueda entender mejor su comportamiento en el mundo real? ¿Entonces si una marca quiere entender más acerca de sus clientes existentes, pueden venir a usted con sus datos de CRM y obtener esa información?
Sí, ese tipo de análisis de marca es algo que podemos hacer. Pero las marcas tendrían que trabajar con uno de nuestros socios, como MoPub, porque de hecho no posee sus propios datos de localización.
Acabamos de procesar los datos de localización en nombre de nuestros socios. Ese es un punto muy importante, porque la ubicación es tan íntima y tan privada. La última cosa que queremos hacer es ir por ahí y empezar sólo a crear audiencias masivas a partir de los datos de localización amalgamados.
Así que una marca viene a nosotros y nos dice: «Tenemos los datos de ubicación de nuestros clientes, ¿Ahora cómo podemos aprender acerca de quién va a nuestras tiendas?”
En ese punto podemos hablar un momento con MoPub o alguien similar, a ver si estarían dispuestos a trabajar con esta marca. Si están de acuerdo, podemos hacer un análisis de donde la gente ha ido con el tiempo y qué tipo de personas están visitando los lugares del minorista, e incluso determinar los grupos de bloque por la ubicación de su casa, etc.
Esto suena como que los datos de ubicación son propiedad de una red de intercambio, entre editores y anunciantes, y que usted está ayudándoles a analizar los datos para encontrar las audiencias que son de interés para las marcas. ¿Eso está bien?
Eso es correcto. Somos un cuarto multiplicador de los datos de localización. Así que si trabajamos, por ejemplo con The Weather Channel, o cualquiera otro de los sistemas de intercambio, las marcas nos pasan sus datos de localización. A partir de eso creamos las audiencias haciendo nuestro proceso de ubicación, y luego le retornamos esas audiencias ya analizadas y segmentadas.
Finalmente, ¿Puede la visión de esas audiencias, obtenidas a través de los datos de localización, también mejorar las estrategias de marketing para dispositivos de escritorio y servir de orientación?
Hay un montón de tecnologías que se pueden utilizar para hacer eso, para construir los perfiles transversales del dispositivo. Algunas tienen éxito, pero ninguna de ellas son del todo satisfactorias.
En general, lo que estamos viendo es que muchos de nuestros socios están tratando de ir del escritorio al móvil. Están tratando de decir: «¿Cómo podemos tomar este perfil basado en cookies, que hemos construido en los últimos cinco años, ser utilizado en un enfoque de escritorio y ser aplicado también al móvil?». Eso es muy difícil, y es una de las razones que nos dice cómo podemos trabajar con el móvil de forma nativa, para ayudar a construir las mejores audiencias posibles.
Por Periodista Digital, Ricardo Rodríguez
Equipo Mipagina.net
