El análisis de ubicación móvil (MLA) es un tipo de inteligencia del cliente y se refiere a la tecnología para minoristas , incluido el desarrollo de informes agregados utilizados para reducir los tiempos de espera en las cajas, mejorar el diseño de las tiendas y comprender los patrones de compra de los consumidores . Los informes se generan reconociendo las direcciones Wi-Fi o Bluetooth de los teléfonos móviles cuando interactúan con las redes de las tiendas. [1]
Al observar el movimiento de los dispositivos, los minoristas pueden recopilar datos que les ayudarán a optimizar aspectos como la distribución de los planos de planta, la ubicación de los anuncios y la dotación de personal en las cajas. Los productos MLA funcionan capturando la dirección MAC de un dispositivo , el número único de 12 dígitos que se asigna a un dispositivo de hardware específico. Este número puede ser detectado mediante sensores Wi-Fi o Bluetooth. Hay direcciones MAC independientes para Wi-Fi y Bluetooth. Las balizas también se utilizan con fines MLA y funcionan con Bluetooth. A través de esta tecnología, también pueden enviar notificaciones push . Recientemente, las empresas comenzaron a utilizar la combinación de Wi-Fi y Bluetooth para mejorar la precisión y confiabilidad de los dispositivos MLA. La tecnología funciona cuando la gente camina por las tiendas; las empresas de seguimiento encuentran su señal inalámbrica y asignan al dispositivo un número aleatorio. Supervisan ese número a medida que se mueve por la pantalla y analizan patrones en los datos.
Debido al uso de la dirección MAC transmitida automáticamente, los clientes no necesitan iniciar sesión en la red Wi-Fi o en el sitio web de las tiendas. Esta característica se destaca en el término alternativo "seguimiento fuera de línea" (a diferencia del seguimiento en línea [2] ) que a veces se utiliza para "MLA", por ejemplo, en Alemania. [3]
Varias industrias pueden beneficiarse de los servicios de MLA, incluidas las minoristas, inmobiliarias , energéticas , de seguros , manufactureras, sanitarias , gubernamentales, de planificación y de seguridad pública . Por ejemplo, las empresas minoristas pueden comparar los ingresos por ventas y evaluar la eficacia de las campañas de marketing . Las empresas pueden determinar dónde abrir tiendas y distribuir sus productos. MLA también es beneficiosa para casos de emergencia. Los hospitales pueden determinar la demanda de nuevas vacunas o dar sentido a los brotes repentinos de enfermedades . Esto es posible porque cada sistema de información, solución de escritorio o aplicación móvil puede aprovechar la ubicación. [4]
Las tiendas físicas cuentan con herramientas para recopilar datos de sus compradores monitorizando sus movimientos y sus pausas. La monitorización por vídeo puede proporcionar hasta 10.000 puntos de datos por visitante de la tienda. Esto permite a las tiendas desarrollar mapas de calor para poder colocar los artículos que desean vender en áreas de alto tráfico. Si un dispositivo móvil es robado, la policía puede encontrarlo rastreando el número de teléfono móvil.
Según un estudio, las tiendas físicas representan el 93% de las ventas. [5] Por lo tanto, la tienda minorista sigue siendo un foco crítico.
Los análisis en tienda se han vuelto más parecidos a los análisis de tiendas en línea . Usando MLA, las tiendas pueden ver dónde van los compradores y dónde se quedan, detectar si están comprando solos o con amigos o niños, y relacionar las compras con el clima. Una empresa con pequeñas tiendas ubicadas en centros comerciales descubrió que el espacio justo dentro de la entrada era una zona muerta, por lo que trasladaron los artículos populares más adentro de la tienda. Otra tienda no pudo determinar qué expositor se vendió con mayor eficacia porque tenía inventario duplicado. Estaban a punto de quitar las pantallas de la pared cuando decidieron verificar el tráfico con una empresa de análisis de ubicación móvil. Después de crear un mapa de calor, hicieron los expositores de piso más pequeños y más fáciles de atravesar para que los clientes pudieran llegar a los expositores de pared. Las tiendas quieren análisis para ver si los expositores colocados al final de los pasillos consumen las ventas del mismo artículo apilado en la mitad del pasillo o si contribuyen a ventas adicionales. [6]
Los recuentos basados en MLA pueden ayudar a garantizar que las tiendas cuenten con el personal adecuado para el tráfico en todo momento del día. Ayuda a las empresas a establecer correlaciones entre los datos de las transacciones y el tráfico.
El acuerdo de privacidad llega en un momento en que los minoristas tradicionales están ansiosos por tener acceso al tipo de información sobre el comportamiento del consumidor que pueda igualar a los minoristas web como Amazon. La medida también refleja cómo la industria está respondiendo a la preocupación pública por la recopilación de datos personales . A medida que las empresas utilizan cada vez más los datos de formas más sólidas, como orientar anuncios en línea o rastrear la ubicación física, se están dando cuenta de la necesidad de brindar a los usuarios más control sobre cómo se utilizan los datos. [7]
Aunque los productos relacionados con análisis de ubicación móvil no registran información de identificación personal sobre clientes específicos, han generado preocupaciones sobre la integración de datos de los clientes y la privacidad del consumidor . [8] Varias empresas de MLA han trabajado con el senador estadounidense Charles Schemer y el Future of Privacy Forum para desarrollar un código de conducta de seguimiento de teléfonos inteligentes . Según el código de conducta voluntario , los proveedores y minoristas de MLA informarán a los clientes cuando estén siendo rastreados y permitirán a los clientes individuales optar por no participar .
Hoy en día, la mayoría de los proveedores de enrutadores Wi-Fi o puntos de acceso inalámbrico proporcionan una API para escuchar la dirección MAC del dispositivo de las señales para identificar los teléfonos inteligentes ; esta es la base de los proveedores de soluciones de sistemas de análisis y seguimiento de Wi-Fi , pero casi todos los teléfonos inteligentes nuevos emiten más más de una dirección MAC cuando no están conectados a la red Wi-Fi. Un iPhone puede producir muchas direcciones MAC diferentes y/o falsas cuando visita un lugar durante 30 a 40 minutos, porque cada vez que toca la pantalla y despierta del modo de suspensión, la dirección MAC cambia.
Los proveedores de soluciones de seguimiento de Wi-Fi están manejando datos basados en estas direcciones MAC falsas si intentan detectar dispositivos no asociados, y sólo si el teléfono inteligente se conecta al punto de acceso Wi-Fi para tener acceso gratuito a Internet (luego está asociado) Puede detectar la verdadera dirección MAC del iPhone. Pero pocos clientes utilizan el servicio gratuito de Internet ; en general, menos del 10-20%.
... muestra cómo realizar un seguimiento de los accesos que pueden ocurrir mientras el usuario está desconectado (debido a una brecha de conectividad). .. muestra algunas funcionalidades interesantes y relativamente poco conocidas de la API JavaScript de Google Analytics .