Con la analítica publicitaria mediante técnicas de big data, los profesionales del marketing pueden determinar rápidamente la eficacia de cada canal y ajustar así sus estrategias, permitiéndoles llevar a cabo campañas hiperdirigidas, eligiendo el contenido de anuncios adecuado para las redes publicitarias correctas.
¿Qué es?
Este tipo de analítica se refiere al uso de datos y herramientas tecnológicas que ayudan a las empresas y a los profesionales del marketing a supervisar eficazmente sus esfuerzos de marketing y con ello, asegurarse de que las campañas que se llevan a cabo se dirijan al público adecuado y se utilice los canales adecuados para su comunicación efectiva.
Con el objetivo de optimizar los costos de publicidad y maximizar los ingresos, los equipos de marketing están utilizando data geoespacial para crear geocercas en zonas específicas, permitiéndoles llegar a audiencias con más probabilidades de convertirse en clientes potenciales.
¿Qué es el geofencing marketing?
El marketing de geofencing se basa en la inteligencia de localización que permite conectar con los usuarios de teléfonos inteligentes en un área geográfica designada, a través de aplicaciones móviles, esta herramienta consiste en establecer límites virtuales alrededor de un punto o área de interés, con el que se genera un trigger cada vez que alguien con un dispositivo móvil los cruza. Cuando esto sucede, se envía al dispositivo móvil de esa persona una notificación que anuncia una tienda, marca, servicio o producto. Lea el artículo completo aquí
Gracias a los modelos predictivos y la inteligencia artificial (IA), los profesionales del marketing pueden ahora aprovechar estas herramientas para segmentar a la audiencia más allá de los parámetros tradicionales y construir un perfil más preciso de los consumidores.
Al emplear la IA, es posible segmentar a las audiencias a niveles más granulares e identificar cuáles son más valiosos para los objetivos de marketing.
La inteligencia de localización está revolucionando la forma en que las marcas se comunican con sus clientes actuales y potenciales, maximizando las campañas de marketing y optimizando costos.
La analítica de localización aprovecha y mejora las campañas de marketing al ofrecer una visión más rápida y profunda a sus clientes. Los mapas interactivos, los análisis visuales y los potentes cuadros de mando intuitivos simplifican las complejas redes de datos y constituyen una sólida plataforma para la colaboración en cualquier departamento, en toda la organización y a escala mundial.
Los análisis de data de movilidad están transformando la forma en que se definen las estrategias comerciales en el negocio retail, y las cadenas de supermercados no son la excepción.
Entender qué piensan, qué quieren y qué hacen los consumidores es crítico para las empresas del sector retail. Es aquí donde las herramientas de Big Data juegan un papel importante, ya que con ellas se puede medir la afluencia en una ubicación y el comportamiento de los clientes, entre otras variables. Con esta información se puede modelar el desempeño de los puntos de venta y estimar la facturación de los competidores o de ubicaciones potenciales.
Las nuevas metodologías de gestión de datos permiten ahora a los retailers aprovechar hasta la más mínima pieza de información para generar insights de valor que ayuden a optimizar lar estrategias de marketing y fidelización de clientes.
¿Qué promoción hacemos para que lleguen más clientes al punto de venta?
¿Cómo hacemos para que se queden más tiempo en la tienda?
¿Cómo mejoramos la experiencia del cliente para que compre más en cada visita?
El proceso de monetización de datos, un concepto hasta hace poco presente solo en las conversaciones entre expertos en tecnología, es ahora uno de los temas recurrentes en las reuniones estratégicas a nivel gerencial en las empresas.
¿Qué es la monetización de datos?
El concepto monetización de datos hace referencia al proceso de extraer, limpiar y analizar los millones de datos que se generan a lo interno de una compañía, con el propósito de obtener un beneficio o valor económico. Este beneficio puede ser desde utilizar la información para crear indicadores de desempeño del propio negocio de la empresa y usarlos para optimizar procesos y tomar mejores decisiones estratégicas, utilizarla como insumo en la creación de otros productos o servicios, comercializarla a terceros, compartirla con aliados de negocio, entre otros.
La analítica de clientes junto con herramientas de Big Data, modelos predictivos y datos geoespaciales se utilizan para comprender las necesidades de los consumidores, analizar la sensibilidad al precio, y los patrones generales de comportamiento que siguen los clientes al elegir productos o servicios
Elanálisis de información sobre clientes ofrece grandes ventajas en el desarrollo de estrategias, ya que se pueden supervisar y prever las interacciones de los clientes, la respuesta de los consumidores y sus patronesde comportamiento, entre otras. Esta información es útil para aumentar la captación, rentabilidad y la fidelidad de los clientes a largo plazo.
El manejo de la Big data y modelos de predicción se ha convertido en uno de los mayores aciertos para el sector, gracias a estos, se han podido tomar medidas proactivas basadas en datos en tiempo real y predecir tendencias futuras.
Con los modelos adecuados y el cálculo de datos históricos, se puede predecir el comportamiento de clientes, el crecimiento de las ventas, el cambio en los comportamientos de los consumidores y/o las tendencias del mercado; ayudando a los minoristas a adelantarse a los acontecimientos para competir eficazmente y ganar una cuota de mercado considerable. Del mismo modo permite a los líderes establecer objetivos precisos para su negocio.
Hoy en día los consumidores tienen acceso a la información en cualquier momento y lugar, incluyendo qué, dónde y cuándo comprar, cuánto pagar, entre otras cosas. Esto hace que sea cada vez más importante utilizar el análisis de datos enfocado en el consumidor para predecir cómo se comportarán cuando interactúen con las marcas.
El objetivo del análisis del consumidor es crear una visión de cliente única y precisa para tomar decisiones estratégicas sobre cómo adquirirlos, identificarlos y retenerlos. Cuanto mejor se conozcan los patrones de compra de los consumidores, más precisa será la predicción del comportamiento y recorrido de los mismos cuando adquieran algún producto o servicio.
La inteligencia de geolocalización es información contextual precisa sobre la ubicación y el movimiento de las personas en cualquier parte del mundo.
El potencial que este tipo de data tiene en el contexto de la toma de decisiones de negocio en el sector retail es invaluable. Incluye información demográfica sobre los propios puntos de venta, los negocios cercanos, insights de los competidores, clientes, proveedores, entre otros. Con estos datos es posible conocer a los consumidores a profundidad: quiénes viven en una zona determinada, cuál es posición socioeconómica, en qué tipo de viviendas habitan, qué negocios visitan, en qué horarios, qué días, qué preferencias y gustos tienen, entre otros. Estos datos pueden ser complementados con detalles sociodemográficos para profundizar el análisis y proporcionar una gran cantidad de información sobre las poblaciones.
Cada día son más las empresas que recurren a la analítica predictiva para optimizar sus procesos, lograr mejores resultados de negocio e incrementar su participación de mercado.
Las organizaciones utilizan el análisis predictivo interno para pronosticar tendencias, entender y predecir el comportamiento de los clientes, mejorando el rendimiento e impulsando la toma de decisiones estratégicas.
Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.
Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.
Alimentos, bebidas, licores, artículos para el hogar y de cuidado personal, son las categorías que se espera que potencien el alza en los niveles de consumo en Centroamérica, durante el último mes del año.
A pesar de que 2020 ha sido un año complejo para todos los sectores de negocios, debido a que el brote de covid19 generó una grave crisis económica en todos los países centroamericanos, se pronostica que en diciembre las ventas se incrementarán considerablemente.
La crisis del covid obligó a las empresas a acelerar el proceso de transformación digital que venían experimentando, forzando la implementación de novedosas estrategias comerciales que, lejos de desaparecer cuando pase la pandemia, permanecerán y se reforzarán.
Crib economy, geolocalización, digital shopping... son términos que siempre han existido en el idioma que hablan los expertos en marketing, ventas y estrategias comerciales, pero en los últimos meses, han vuelto a resonar, y con mucha fuerza, en las discusiones de estrategia de negocios de prácticamente todas las empresas en el mundo.
Ciudad de Panamá, se vende estación de gasolina, de marca multinacional, la estación tiene más de 20 años operando, se encuentra en el centro de la ciudad de Panamá. Estación de gasolina operando, en Ciudad de Panamá,...
Beverage Industry Digital Magazine establecida en 1942, revista comercial española más antigua y la única revista comercial de bebidas que sirve al mercado latinoamericano de bebidas. Atiende a embotelladores de refrescos, cerveceros,...
OEHC Lubricants cubre los mercados automotrices, industrial, marítimo, agrícola y equipos pesados. Ofrecemos una excelente oportunidad de negocio para cantidades de un contenedor de 40 pies. Berkol International es una empresa en Estados Unidos...