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¿Cómo encontrar clientes potenciales usando mapas? – Datlas Caso de Uso

Hace un par de años cuando le contábamos a la gente que hacíamos análisis de datos con mapas se nos quedaban viendo extrañados. Y es que la historia nos enseñó que el uso común de los mapas era para navegación, establecer rutas, indicar direcciones. Pero hoy en día la disponibilidad de datos geo referenciados (asociados a un punto geográfico, un punto en el mapa) nos ha permitido utilizar los mapas para realizar análisis más complejos, incluso de variables ajenas a temas de tráfico y navegación. En esta columna te vamos a explicar cómo puedes utilizar el mapa Premium de Datlas para encontrar nuevos prospectos, justo como lo han hecho nuestros clientes. Quédate hasta el final y obtén una sorpresa que te ayudará a adquirir tu licencia premium de inmediato e iniciar hoy mismo a prospectar nuevos clientes potenciales.

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El proceso es muy sencillo, no importa si vendes productos o prestas servicios, el paso #1 es: la delimitación geográfica. Estamos seguros de que tu producto es único y tu servicio es inigualable, que pronto todo el mundo se va a pelear por adquirirlo, pero analizar todo un continente o un país te puede provocar dolores de cabeza. Es por ello que en DATLAS hemos dividido nuestros mapas por estados. Por lo tanto, debes elegir el estado en el que se encuentra la zona donde te quieres enfocar para encontrar a tus prospectos. Para ejemplificarlo de forma sencilla usaremos el caso de Carolina, una joven que vende repostería a través de redes sociales, principalmente en Monterrey. Ella estaba buscando expandir su mercado y comenzar a vender en San Pedro Garza García. Por lo tanto, la plataforma que vamos a utilizar para este ejercicio será el Mapa Premium del estado de Nuevo León, disponible en nuestro Marketplace.

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Una vez definida la geografía que vas a analizar, el paso #2 es: definir el perfil de tu cliente objetivo (o mercado meta). Si eres dueño o parte de una organización que tiene años operando, será mucho más sencillo ya que conoces las características generales de tus clientes actuales y con ello puedes establecer un perfil con ciertos atributos a buscar. Por otro lado, si eres un emprendedor que está iniciando su negocio definir el perfil del cliente objetivo será un ejercicio distinto, basado en el problema que resuelves y el tipo de solución que has diseñado. Para el caso de Carolina ella definió a su cliente objetivo como: mujeres entre los 24 y 31 años de edad, con estudios universitarios o superiores, que tuvieran una capacidad de pago de $1,000 MXN o más.

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Una vez definida la geografía de enfoque y el perfil de cliente que buscas es momento de entrar en la plataforma. Si has tenido la oportunidad de probar nuestro DEMO seguro sabrás como navegar y que atributos están disponibles, si no es así te invitamos a suscribirte para tener conocimiento de algunas de las variables y herramientas que estaremos comentando.

Una vez dentro de la plataforma fácilmente podrás reconocer que los polígonos que aparecen al inicio son interactivos y que al dar click en ellos se revela un pop-up del lado izquierdo con alguna información relevante. Y es justo ahí en donde podrás encontrar la información demográfica y socioeconómica que en este caso Carolina estaba buscando.

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Ahora bien, ya identificaste donde está la información ¿qué sigue? ¿checar uno por uno todos los polígonos? ¡Por supuesto que no! para eso hemos habilitado la herramienta llamada búsqueda específica que se encuentra justo en la barra lateral derecha. Esta herramienta te permite establecer un área dentro del mapa y buscar aquellos polígonos que cuenten con características específicas, como por ejemplo mujeres de 24 a 31 años.

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Una vez identificada la herramienta el siguiente paso es establecer los criterios de búsqueda. En este caso podrás observar que los rangos de búsqueda para variables como “Mujeres” (cantidad de mujeres) desde 0 hasta un máximo (ej: 1547). En el caso de Carolina, podemos hacer un cálculo simple para establecer la cantidad de mujeres que necesitaría encontrar: si Caro quisiera atender 3 bodas cada fin de semana del mes estaría buscando generar 12 clientas. Si su porcentaje de conversión es del 10% eso quiere decir que debe estar buscando una zona con 120 clientas potenciales (prospectos). Siendo así el criterio de búsqueda para el tema de mujeres debería tener como mínimo 120.

Ahora bien, Caro no solo busca mujeres, sino mujeres de cierta edad, así que el segundo paso sería establecer un rango para las edades de 25 a 31. Es importante notar que los datos de edades son agregados, es decir, contemplan tanto a hombres como mujeres por lo que un cálculo simple pudiera ser el siguiente: navegando en la plataforma notamos que la mayoría de las veces la proporcionalidad de hombres y mujeres es de alrededor de 50-50% por lo tanto, usando esta simple regla de dedo, si queremos encontrar 120 mujeres y el rango de edades contempla hombres y mujeres, pudiéramos establecer un mínimo de 240 para la variable de edad de 25 a 31.

Finalmente, Caro buscaba que tuvieran una capacidad de pago de $5,000 MXN o más. Aquí es importante contextualizar. El dato socioeconómico que manejamos es el de ingreso promedio, por lo tanto, si buscamos que sean personas dispuestas a gastar $5,000 MXN en su organización de bodas habría que buscar que su ingreso promedio sea superior a esta cantidad. Para simplificar el ejercicio, en este caso, lo haremos buscando ingresos de $10,000 MXN o más.

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Finalmente, el resultado es muy simple: en color rojo verás todos aquellos polígonos dentro del área que has establecido, pero que no cumplen con los criterios de búsqueda. Por otro lado, los polígonos en color amarillo serán aquellos que cumplen con las características establecidas. De esta forma puedes identificar rápidamente las zonas en donde se encuentran tus prospectos. Con esto, Caro, tú y todos nuestros clientes pueden accionar campañas enfocadas, realizar trabajo en campo de una manera focalizada o muchas otras estrategias para capitalizar a ese mercado meta que ya has podido encontrar.

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Recuerda que esta es solo una de las multiples herramientas de análisis que integran nuestros mapas. Puedes combinar el uso de distintas herramientas para realizar análisis más complejos, comparar los resultados en distintas zonas y mucho más.

Puedes probar este ejercicio y todos los demás detalles suscribiéndote en nuestra pagina y probando la versión DEMO.

Si crees que ya estas listo para ponerte manos a la obra y captar más prospectos puedes ir directamente a nuestro Marketplace y aprovechar el código de descuento BLOG100 para obtener $100 MXN de regalo en tu primera compra de cualquiera de nuestros mapas Premium.

De esta manera concluimos el blog de hoy, mantente atento a todos los nuevos casos de uso, videos y nuevos lanzamientos que tendremos para ti.

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El santo grial de analytics: “Location Intelligence”, y su controversia con la privacidad – Datlas research

(Este blog es una adaptación del trabajo de investigación del #NYTIMES referido en: https://www.nytimes.com/interactive/2019/12/19/opinion/location-tracking-cell-phone.html)

En los últimos 2 años el escándalo de privacidad de“Cambridge Analytica”y Facebook ha levantado polvo sobre lo invasivo que puede llegar a ser la tecnología en nuestras vidas. Nos dimos cuenta que la red social más importante del mundo podía saber tanto de nosotros (como perfil, amigos, familiares, hobbies, donde estábamos, con quién nos tomábamos fotos, etc.) al grado de poder usar esta información para influenciar nuestros gustos y preferencias. Tal y como lo expusimos en el blog sobre el documental de Netflix “The Great Hack”.

Mientras como usuarios nos preocupábamos por hacer conciencia y comprender esta nueva realidad que vino acompañada de servicios digitales  “gratuitos” (por que tu verdadera moneda de intercambio es tu información), existe otra cara de la historia. Nos referimos a las empresas que estaban aprovechando la poca o nula regulación sobre privacidad de datos para generar formulas de marketing nunca antes vistas. En esta columna hablaremos de un caso que publicó recientemente NYTIMES sobre “Inteligencia de Ubicación” o “Location Intelligence” para Nueva York tratando de explicar los beneficios de estas aplicaciones de analítica, haciendo énfasis en que no podemos dejar atrás el enfoque la privacidad de los datos de las personas.

Si quieres comprender cómo la ubicación le sirve al plan de marketing de un negocio también puedes leer: El secreto de tu negocio: Ubicación, ubicación y ubicación

¿Cómo funciona?

La “inteligencia de ubicación” es una técnica que aprovecha la generación de datos geo-referenciados, es decir datos que vienen acompañados de atributos como coordenadas o referencias geográficas para visualizar en mapas, que permite generar análisis dinámicos de muy alta resolución. Compañías como UBER y DIDI utilizan este tipo de datos para ubicar a sus transportes y usuarios dentro de su app. Pero por otro lado hay otras aplicaciones que venden datos de nuestras ubicaciones sin que necesariamente estemos enterados de cómo o cuándo obtienen estos datos.

Una aplicación, por ejemplo, genera datos nos debería de pedir permisos de ubicación cuando usas el app. En algunos casos, como Waze o UBER, no abre el app si no accedemos a dar este permiso y encender nuestro localizador GPS.

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Mientras este abierta la aplicación o puede estar cerrada, pero con servicios de segundo plano, el APP estará registrando nuestros movimientos y ubicaciones en bases de datos que luego serán procesadas y comercializadas. El deber ser es que toda esta información se “anonimice” , es decir se borren identificaciones de personas que puedan ponerlos en riesgo. Sin embargo hay casos de estudio que han sacado a relucir que debido a este tipo de apps podemos ubicar a casi cualquier persona. Aqui un ejemplo de cómo “trackear” al presidente Donald Trump que realizó el NYTIMES

¿Cómo se aprovecha esta información?

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En las imágenes anteriores se comparte un ejemplo para NYC.  De compañías telefónicas y aplicaciones se integraron las ubicaciones durante una semana de los usuarios de un teléfono inteligente en NYC. Aunque de manera integrada no nos dicen mucho, es relevante saber que podemos aislar un punto en específico e identificar su recorrido.

En el caso de la nota particularmente se analizaron datos para Nueva York, sin embargo datos similares están disponibles para México ¿Dónde? … no está tan sencillo. Pero compartimos los logros de @sasha_trub que compartió estos mapas en Twitter con el fin de contrastar los usuarios de IPHONE contra los de ANDROID. Sin embargo cada punto es un usuario de celular que ha sido georeferenciado y podría ser localizado con más profundidad.

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Quién comercializa esta información

Al menos en el continente Americano las empresas con más presencia en el comercio de datos geo-referenciados de usuarios son estas 20:Datlas_logos_compañías

El gobierno de Estados Unidos ya está intentando “limitar” la venta al extranjero de este tipo de información, sobre todo la que utiliza aplicaciones de Inteligencia Artificial. Esto por temas de “seguridad nacional”.

Por otro lado hay mucho generador independiente de aplicativos en facebook, google maps, instagram y otras redes sociales que mediante la habilitación de filtros o juegos obtienen datos de usuarios y se las venden a alguna de estas empresas.

Todos conectados, todos arriesgados

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Para cerrar la columna, te recomendamos tomarte quince minutos para conocer el caso específico del NY TIME (puedes ver la liga al inicio de la columna) y también ser consciente de que la próxima ves que enciendas tu GPS alguien seguramente está registrando estos datos para lanzar alguna campaña de marketing o comercializarlos

¿Qué deberíamos hacer con esta situación? ¿Cómo garantizar que se anónimo y que haya una práctica correcta? Comenta y comparte.

Equipo Datlas

-Keep it weird-