Mejorar la información de los clientes con datos de ubicación pública

William Andrew/Getty Images

La adopción generalizada de los dispositivos móviles ha impulsado un explosión de información contextual de los usuarios, incluidos los datos de geolocalización, que se ha convertido en un valioso recurso para los vendedores. Sin embargo, la falta de habilidades técnicas entre los vendedores les ha dificultado el uso eficaz de estos datos (cuando tienen acceso a ellos). Además, cambio de reglamento significa que es más importante que nunca que los vendedores entiendan a qué datos tienen acceso y cómo aprovecharlos adecuadamente.

Actualmente, la mayoría de las marcas, agencias, editores de sitios web y otras entidades de marketing utilizan los datos de ubicación para participar en una variedad de aplicaciones de marketing, como marketing de proximidad, entre los compradores con la aplicación de la marca. Muchos minoristas y vendedores de proximidad se han desplegado balizas dentro de las tiendas que han resultado en un aumento de hasta un 15% en el tráfico peatonal minorista y un aumento del 73% en la probabilidad de compra entre los compradores. Las balizas son sensores inalámbricos que funcionan con baterías que se instalan en tiendas minoristas o recintos de eventos que detectan a los consumidores cercanos que han optado por recibir alertas a través de Bluetooth u otras tecnologías y que transmiten información a los dispositivos móviles de los consumidores. Por ejemplo, una tienda como Macy’s puede aumentar su presencia en una plataforma de balizas que los compradores puedan descargar como aplicación móvil. Después de eso, cada vez que los compradores con la aplicación entren en una tienda con balizas, podrán recibir mensajes promocionales u ofertas en su dispositivo sobre los productos de los pasillos por los que están navegando.

Las marcas también utilizan la delimitación geográfica, o crean una zona alrededor de una empresa para la segmentación de la publicidad, en diferentes lugares para segmentar las ofertas promocionales en los dispositivos móviles (a través de cualquier plataforma digital a la que la empresa tenga acceso, como las redes sociales, el correo electrónico o los mensajes de texto). Por ejemplo, Whole Foods creó geovallas alrededor de sus tiendas, así como de las tiendas de la competencia, para dirigirse al público relevante y obtuvo una tasa de conversión posterior a un clic que fue tres veces más que la media nacional.

Algunas marcas son utilizar los datos de ubicación para mejorar el análisis de atribución para evaluar la eficacia del marketing. Esto implica identificar si la exposición a una promoción, anuncio o punto de contacto específico (como un encuentro de ventas) para un grupo demográfico puede generar ventas futuras. Por ejemplo, Placed es una empresa que ofrece análisis de atribución en las tiendas que representan las visitas de los consumidores a las tiendas físicas. Mide tanto las tácticas de promoción como las características de la audiencia del público objetivo que se ha apuntado. Utiliza los datos de ubicación de los clientes para determinar qué promociones funcionan y para quién.

Es importante entender que este tipo de aumento de la supervisión justifica una mayor atención correspondiente a las necesidades de privacidad. Cuando un cliente decide participar en un sistema para compartir en las redes sociales, hay que prestar atención a proteger el almacenamiento de los datos y a proporcionar al usuario acceso a la información recopilada por las marcas y procesada en su nombre. Una marca como Starbucks puede supervisar las publicaciones de sus tiendas de todo el país para utilizar recursos dirigidos a los clientes que han expresado sus necesidades relevantes mientras aún se encuentran dentro de las instalaciones de la empresa. Por ejemplo, a los clientes irritados por los largos tiempos de espera se les pueden ofrecer ofertas especiales para evitar que se cambien a otras tiendas. Pero antes de que las empresas realicen cualquier tipo de análisis de datos de ubicación, necesitan tener una política de privacidad y tener claro internamente qué datos utilizan y por qué. Nuevo GDPR directrices en Europa concederá a las personas el derecho a acceder, restringir, corregir o transferir los datos que las empresas hayan recopilado sobre ellas y a saber cómo se utilizan sus datos personales.

Con las directrices adecuadas, hay un potencial mucho mayor de que los datos de geolocalización permanezcan sin explotar. Proponemos combinar los datos de geolocalización con los datos de las redes sociales para crear lo que denominamos inteligencia de marketing vigilante (VMI), un marco conceptual basado en nuestras investigaciones y observaciones académicas anteriores. El VMI puede ayudar a las empresas a utilizar mejor las publicaciones en las redes sociales basadas en la ubicación para mejorar el marketing basado en datos.

¿Qué es la inteligencia de marketing vigilante?

En términos generales, la creciente brecha entre los costes de adquisición de nuevos clientes y los costes de retención de los clientes actuales exige una vigilancia continua de los viajes de compra de los consumidores y de su satisfacción con ellos. En algunos sectores especializados, como productos farmacéuticos, monitorear el comportamiento de los consumidores puede ser una parte obligatoria por ley de las experiencias posteriores a la compra, con el objetivo final de vigilar la seguridad de las marcas y los consumidores (por ejemplo, rastrear las reacciones adversas a los medicamentos). Si bien las marcas intentan pronosticar los resultados relacionados con los clientes en función de las publicaciones en las redes sociales, la disponibilidad de datos en las redes sociales basados en la ubicación mejora aún más el poder predictivo de los resultados desfavorables futuros, como la insatisfacción de los clientes, el cambio de marca y la pérdida de clientes. Cuando esa inteligencia vigilante se pone en práctica, puede ayudar a mejorar las relaciones con los clientes, retenerlos y aumentar el valor de por vida de los clientes.

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VMI crea un marco que integra los datos de la denuncia de incidentes de las publicaciones en las redes sociales con los datos de geolocalización del informe, es decir, la ubicación física de la que proviene la publicación. Por ejemplo, esto ocurre cuando un consumidor se registra en una aplicación, como Foursquare, en una ubicación, como una tienda o un restaurante, y luego también tuitea sobre lo que está sucediendo en términos de una experiencia, incidente o contacto con el servicio. Si bien el término «denuncia de incidentes» se utiliza con frecuencia en los medios de comunicación y el periodismo, para los vendedores, un paralelismo estrecho son las interacciones de los clientes con las marcas, que pueden indicar incidentes o eventos importantes, también denominados puntos de contacto, micromomentos o «momentos de verdad».

Muchas empresas ya supervisan las redes sociales en busca de publicaciones de clientes. Sin embargo, añadir datos de ubicación para monitorear el comportamiento de los consumidores hace que las respuestas de la empresa sean más procesables a corto plazo y añade valor a largo plazo. Por ejemplo, el seguimiento de la actividad en una plataforma como Foursquare no solo puede informar a una marca cuando los clientes visitan tiendas específicas y se quejan de los tiempos de espera o de la falta de existencias de los productos, sino que también brinda a la empresa la oportunidad de responder (digital o físicamente) mientras el cliente aún está dentro de la tienda. La empresa podrá entonces abrir un nuevo mostrador o activar una transferencia de inventario entre tiendas. Además, a largo plazo, la presencia de un cliente en las empresas o establecimientos cercanos puede ayudar a las marcas a promocionar de forma cruzada sus propios productos y servicios. Saber que un cliente fiel de TGI Fridays que se registre en el cine de al lado puede crear ofertas especiales para atraerlo al restaurante. Esto puede ayudar a aumentar las ventas a corto plazo y a fomentar la fidelidad a la marca a largo plazo.

El mapeo añade una nueva capa a este tipo de monitorización. Varios países de África y Asia han utilizado Ushahidi de la tecnología de mapeo de multitudes para monitorear las crisis durante los desastres naturales, la violencia postelectoral y otras crisis. Los investigadores han diseñado sistemas de alerta temprana en los aeropuertos londinenses de Heathrow y Gatwick para estimar las interrupciones, los retrasos y las averías de los vuelos recopilando las quejas de las redes sociales basadas en la ubicación. Un uso novedoso de estos datos basados en la ubicación es La campaña sorpresa de KLM Royal Dutch Airlines, donde la empresa identificó a los pasajeros que facturaban sus vuelos en Foursquare y tuiteó sobre la espera para embarcar. KLM realizó una investigación en las redes sociales para obtener más información sobre por qué los clientes esperaban en la puerta de embarque, si sus vuelos se retrasaban, por qué viajaban y, luego, los sorprendió en sus puertas de embarque con regalos personalizados.

La integración de estos informes de redes sociales con la geolocalización ofrece dos ventajas adicionales. En primer lugar, el contenido de la comunicación se puede interpretar en el contexto del entorno físico, lo que permite identificar si el usuario comparte detalles de una experiencia de servicio continua. Por ejemplo, estos datos podrían indicarle si un cliente sigue esperando para embarcar en un vuelo retrasado en el aeropuerto o si está tuiteando sobre una mala experiencia después del hecho. En segundo lugar, conocer la ubicación del consumidor le da a la marca la oportunidad de tomar las medidas correctivas oportunas cuando un cliente tiene un problema. Para ese cliente que siga esperando en el aeropuerto, por ejemplo, la aerolínea podría ponerse en contacto con él con actualizaciones por mensaje de texto para mantenerlo informado sobre los horarios de salida actualizados de los vuelos, los continuos retrasos u opciones de viaje alternativas.

La integración de los datos de geolocalización en el contenido de las redes sociales también ayuda comprobar la precisión del contenido compartido para comprobar si las valoraciones de los restaurantes, como las de Yelp, son coherentes con las emociones incluidas en los tuits de los restaurantes. Las desviaciones o inconsistencias significativas en determinados momentos o días de la semana pueden hacer que las valoraciones del restaurante en esas plataformas de reseñas sean cuestionables. Las publicaciones basadas en la ubicación también pueden ayudar monitorizar la satisfacción de los usuarios de forma dinámica. Por ejemplo, los usuarios que viajen en diferentes modos de transporte (autobuses, trenes, barcos y bicicletas) pueden informar de sus experiencias en diferentes ciudades. La información recopilada de las publicaciones de los viajeros en las redes sociales basadas en la ubicación puede mostrar los patrones de tráfico, por ejemplo, si ciertas rutas están superpobladas.

Para utilizar estos datos de ubicación de la manera más eficaz, las empresas tienen que supervisar las ubicaciones de las empresas para ver el contenido compartido en las redes sociales, identificar los temas de conversación y los sentimientos expresados, seguir patrones basados en el tiempo y promover comentarios positivos de los clientes con la ayuda de los equipos de RR.PP. o hacer que los equipos de atención al cliente hagan un seguimiento de las quejas.

Los desafíos de crear un marco de VMI

La implementación de un marco de VMI implica tres desafíos principales.

El primer desafío es la precisión y exactitud de los datos de ubicación disponibles. Si bien una persona puede estar ubicada en un lugar específico con coordenadas geográficas, la ubicación real suele estar a una distancia del lugar donde se muestra que se encuentra. El alcance de esta desviación depende de la fuente de los datos, ya sean torres de telefonía móvil, Wi-Fi, Bluetooth o GPS, así como de factores externos, como la densidad de construcción urbana y la forma en que los consumidores actualizan la configuración de los dispositivos. La desviación media en un estudio se encontró que medía 93 pies. Esta desviación puede marcar una gran diferencia en la forma en que los vendedores pueden ejecutar sus planes, especialmente en ciudades abarrotadas, donde una distancia pequeña puede cambiar el estado físico y mental del consumidor.

El segundo desafío es el carácter voluntario del contenido compartido. Se hace necesario que los proveedores de servicios que recopilan los datos determinen su validez y definan el volumen mínimo de comentarios que consideran importantes antes de activar las respuestas. Por ejemplo, los comentarios de un solo cliente sobre los tiempos de espera pueden no ser suficientes para generalizar la eficiencia operativa del personal.

Por último, la optimización simultánea de la confianza y la relevancia es un acto de equilibrio intrínsecamente difícil. Si bien las intervenciones u ofertas oportunas pueden hacer felices a los clientes a corto plazo, el conocimiento reciente de Exposición de datos de Facebook y las prácticas de intercambio de datos en las redes sociales con terceros, como Cambridge Analytica han llevado a preocupaciones a largo plazo por la seguridad de sus datos personales. Nuevos reglamentos, como GPDR en la UE tienen como objetivo dar a los consumidores el control sobre sus datos personales. En un entorno de creciente preocupación por la privacidad de los datos, es necesario diseñar garantías (como un mejor diseño del acuerdo de licencia para el usuario final, las suscripciones, el intercambio limitado de terceros y mejores procesos de desidentificación) para aliviar las preocupaciones sobre el almacenamiento de los datos, la identificabilidad de los usuarios y las condiciones de uso compartido con otras entidades. Solo entonces VMI podrá aprovechar al máximo los datos de las redes sociales de los consumidores basados en la ubicación para lograr un mejor marketing basado en los datos y una mejor experiencia de cliente en general.

La tecnología móvil permite a las empresas saber dónde se encuentra el consumidor. Integrar esa información de ubicación en las publicaciones en las redes sociales que el consumidor comparte desde esa ubicación permite un mejor sistema de inteligencia de marketing. Un sistema de este tipo puede ayudar a las empresas a entender mejor la trayectoria de los consumidores y también a abordar las necesidades de los consumidores en el momento, siempre que se aborden adecuadamente los problemas de privacidad y seguridad de los consumidores.