Jeff White

El análisis del comportamiento dice más sobre el verdadero yo de una persona que los datos del consumidor, según el CEO de Gravy Analytics, Jeff White, y por lo tanto es clave para las decisiones basadas en datos.

por Eric Avidon

Los datos de ubicación del cliente son un elemento clave para comprender el comportamiento humano.

Los datos del consumidor pueden decirle a las organizaciones mucho sobre los clientes potenciales, pero solo revelan una pieza del rompecabezas. Les dice lo que han comprado esos clientes potenciales, pero no les dice quiénes son realmente esos clientes potenciales. Los datos de ubicación, mientras tanto, revelan la actividad humana fuera de línea (ir a conciertos o juegos de pelota más allá de simplemente comprar una canción o una gorra de béisbol, por ejemplo), lo que a su vez revela más sobre los intereses más importantes de una persona.

Datos de ubicación del cliente
Datos de ubicación del cliente

Y es cuando las organizaciones comprenden no solo lo que compró una persona, sino que también pueden comprender por qué lo compraron, que los vendedores pueden desarrollar mejor las iniciativas estratégicas .

Gravy Analytics, fundada en 2011 y con sede en Dulles, Virginia, comenzó con la premisa de que el comportamiento fuera de línea de un cliente potencial es más importante que su comportamiento en línea, y ahora ofrece datos de ubicación como un servicio. El proveedor usa datos de ubicación anonimizados y los empaqueta en conjuntos de datos que sus clientes pueden utilizar.

Jeff White , fundador y director ejecutivo de Gravy, discutió recientemente por qué los datos de ubicación son tan importantes para obtener una comprensión más real de los clientes potenciales y cómo pueden ser utilizados posteriormente por todo tipo de organizaciones para informar los esfuerzos de ventas y marketing.

Además, habló sobre casos de uso específicos para los datos de ubicación, e incluso cómo los datos de ubicación son críticos para la lucha contra la propagación de COVID-19 .

Primero, ¿puede darme algunos antecedentes sobre Gravy Analytics y el servicio que brinda?

Jeff White: La tesis cuando comenzamos era que la próxima frontera para comprender las percepciones del comportamiento y la inteligencia no era adónde nos conectamos, sino adónde nos desconectamos, y que la forma en que vivimos nuestra vida diaria es una señal mucho más fuerte de quiénes somos como consumidores que todo lo que hacemos en el ámbito online. Esa fue la tesis, y en lo que respecta al servicio que brindamos, tomamos efectivamente los comportamientos fuera de línea de los consumidores (los lugares a los que vamos, los eventos a los que asistimos, los proveedores que visitamos) los agregamos en análisis de comportamiento y permitimos a las marcas y especialistas en marketing y anunciantes para comprender, orientar e interpretar esos análisis de comportamiento .

¿Por qué centrarse en los datos de ubicación como un nicho específico?

White: Si piensa en la cookie web, viendo qué información podría proporcionar [y no pudo], simplemente sentimos que había una brecha. Por ejemplo, quiero ser la persona que Facebook cree que soy: espadachín, alpinista, bebedor de cerveza, muy aventurero, pero ese no soy yo. Claramente, había una brecha y, dada la proliferación de dispositivos inteligentes y servicios basados ​​en la ubicación, la ubicación parecía ser una gran herramienta que nos permitía comprender verdaderamente los comportamientos humanos y quiénes somos. Como anunciante, como marca, si realmente quieres hablarme, háblame como la persona que soy y no como la persona que Facebook cree que soy.

En esencia, ¿qué son los datos de ubicación?

Blanco: efectivamente, recopilamos y agregamos datos de ubicación basados ​​en permisos cuando las personas usan aplicaciones. Eso es solo una señal, pero la inteligencia derivada es realmente lo importante, por lo que mensualmente recopilamos y validamos más de mil millones de visitas en la parte posterior de esos datos de ubicación: visitas a todos los lugares comerciales de interés. Pre-COVID, incluía todos los eventos a los que asistiría la gente. Luego se sintetiza en análisis de cohortes . Por ejemplo, hay un grupo de personas que son amantes del yoga, no porque compren pantalones de yoga en Lululemon sino porque van a clases de yoga dos o tres veces por semana. Esa es una señal mucho más fuerte de intención, interés y pasión que el comportamiento de compra anterior.

¿Qué conocimientos pueden obtener las organizaciones de los datos de ubicación de los clientes que no podrían obtener de otra manera?

White: Creemos que es la señal más cercana a la información verdadera sobre los consumidores. Por ejemplo, si soy un productor de vino y quiero encontrar amantes del vino, si alguien se conecta a Internet y busca algunos de los mejores vinos de Italia, puede ser una señal de que es un amante del vino. Si alguien entra en Costco y, como parte de su canasta de $ 400, arroja una botella de Yellowtail de $ 12, también es una señal de que le gusta el vino. Pero si ese productor de vino puede ver a todas las personas que durante la última semana asistieron a una clase de cata de vinos o hicieron un tour de sumilleres o viñedos, esa es una señal mucho más fuerte. Además, hay una naturaleza visceral en esa experiencia, una novedad en ese compromiso que me hace, como esa marca o como ese anunciante, mucho más capaz de penetrar el ruido y tener un diálogo de comunicación adicional con esa persona.

¿Existen ciertos tipos de organizaciones o ciertas industrias para las que los datos de ubicación del cliente son de particular beneficio, o es más una herramienta de marketing general?

Blanco: si vuelve a la cookie web, el primer uso de la cookie web fue poder completar un formulario, pero las personas inteligentes comenzaron a ver que podían hacer personalizaciones y comercio. Ciertamente, el marketing y la publicidad son un caso de uso válido y destacado para los datos de ubicación, pero también pueden informar a las marcas dónde podría estar su próxima ubicación minorista. Puede informar a una cadena de hostelería que está buscando alterar su lugar al observar en qué categoría de restaurante cena la gente cuando se van, y luego tal vez la cadena de hostelería cambie su propio restaurante para que sea italiano o sushi. Existe inteligencia competitiva en la que una marca o un minorista creen que comprenden a sus clientes en algún nivel, pero pueden tener un punto ciego al comprender quiénes son los clientes de sus competidores. Con este tipo de información pueden capturar eso y luego pueden dar forma a la estrategia de producto, la estrategia de ubicación, diseño de venta minorista. Todo esto se informa, volviendo al verdadero núcleo, al comprender los comportamientos del consumidor.

Primero, dejando a un lado COVID-19 por un momento, ¿puede explicarme un ejemplo de una organización que usa datos de ubicación?

White: Volveré al ejemplo del vino y seguiré ese hilo aún más. Ahora que entiendo quiénes son las personas que realmente aprecian el vino (se han tomado un tiempo de su día para ir a algún lugar como una bodega o un recorrido por un viñedo), puedo hacer dos cosas. Una es que ciertamente puedo acercarme a ellos, dirigirme a ellos, hablarles de una manera que no podría hablar con un amplio grupo de personas. Pero también puedo comprender sus otros atributos de comportamiento para informar dónde debo realizar la colocación de productos, los tipos de minoristas con los que debo involucrarme para la distribución. Puedo entender a dónde más van estas personas en términos de otros lugares para colocar mi producto. Puedo entender qué otros intereses y afinidades tienen estas personas para poder co-comercializar, copatrocinar. Tal vez resulte que las personas a las que les gusta mi producto también amanMajor League Baseball , y tal vez quiera comenzar a anunciarme en los juegos de pelota. Se remonta al viejo adagio de que conocer a su cliente nunca pasará de moda y, si eso es cierto, informa a toda la organización: el producto, la cadena de suministro, la estrategia minorista, la estrategia de adquisición. Ese núcleo central de comprender a sus clientes los alimenta mucho mejor.

Y ahora, al relacionar los datos de ubicación con COVID-19, ¿cómo pueden ser utilizados por las organizaciones que luchan contra la propagación de la pandemia?

Blanco: Vemos esto todos los días. En el centro de lo que hacemos es el análisis de movilidad: ¿de dónde vienen y van las personas, en vistas agregadas, y durante cuánto tiempo? En una pandemia, el virus tiene su propia movilidad, tiene sus propios puntos calientes, tiene su propia progresión a través de las comunidades. Nosotros, con datos de ubicación y análisis, podemos comprender la intersección de la movilidad humana con la transmisión de virus: ¿dónde ocurren estos puntos calientes, quién estaba allí y adónde se han ido? Luego, podemos ayudar a informar a los trabajadores de la salud locales, podemos informar a las poblaciones que pueden estar en riesgo y no saberlo para ser predictivos. Al final del día, esto se convierte en un problema de asignación de recursos.. No hay suficientes trabajadores de la salud para todos, no hay suficientes pruebas para todos, entonces, ¿cómo optimizamos la distribución de estos recursos? Los datos de ubicación pueden jugar un papel muy importante allí.

¿Hay algo más que le gustaría agregar sobre los datos de ubicación?

White: Una cosa para asegurarse de que la gente entienda es que todos estos datos son agregados y anonimizados y no hay información de identificación personal. Desde el punto de vista del consumidor, puede dormir mejor por la noche sabiendo que está anonimizado. Pero desde el punto de vista de la inteligencia, sigue siendo muy valioso.

Fuente: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/news/252487951/Customer-location-data-leads-to-deeper-level-of-insight

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