Qual è la relazione tra il geomarketing ed i big data?

By Sundeep Dawale.

Come suggerisce il nome per big data si intendono quantità “folli” di dati. Ad esempio, un aereo commerciale genera centinaia di terabyte di dati durante un volo di quattro ore. I dati provengono da varie fonti come lettori di codici a barre, sensori, sistemi meteorologici, sistemi GPS e così via. Negli ultimi anni, con la proliferazione dei social network e la diffusione degli smartphone la crescita dei cosi detti BIG DATA sta diventando sempre più veloce.

Ogni tweet, re -tweet, post sul blog, like, share, commento, check-in, pin e ogni altra attività di un utente medio di internet viene memorizzata in milioni di server in tutto il mondo.

I BIG DATA offrono un ‘opportunità, su un dato argomento ci sono milioni di dati strutturati e non strutturati. Raccogliere sistematicamente queste informazioni può risolvere potenzialmente alcuni problemi “reali” legati alla salute all’economia ed all’ambiente.

Ma qual’è la relazione con il geomarketing?

Il geomarketing è fortemente legato alla posizione dell’utente, ai sui modelli di mobilità, alle tracce che ha lasciato su internet sotto forma di transazioni, recensioni, liste dei desideri, social bookmark, check-in, visite, ecc. Dati di questo tipo sono particolarmente interessanti per i marketer che vogliono comprendere il comportamento dei consumatori in modo che corrisponda esattamente con il target centrato da un’offerta irresistibile.

Secondo alcune stime, il numero totale degli utenti di smartphone nel mondo è di 1,75 miliardi nel solo nel 2014. E ‘ lecito ritenere che la maggior parte di questi generino continuamente dati in una forma o nell’altra. Sono milioni di informazioni da decodificare ed interpretare nello spazio e nel tempo.

Le nostre soluzioni devono essere in grado di associare con precisione i dati esistenti (id cliente, bookmark, recensioni ecc.) ai dati creati in tempo reale abbinandoci l’azione appropriata.

In breve, l’efficacia delle tecniche di geomarketing è legata all’interpretazione ed alla rapidità d’utilizzo dei BIG DATA. I dati sono lì fuori, dobbiamo trovarli ed organizzarli.