El concepto de homomorfismo
Inspirado en el término griego homoios morphe (es decir, «forma similar»), el concepto de homomorfismo se utiliza para describir cómo los elementos correspondientes de dos sistemas se comportan de manera muy similar cuando se combinan con otros elementos correspondientes. En el contexto del comercio minorista, este principio se aplica a la relación entre los comportamientos de compra offline y online.
El marco de homomorfismo de Footprints for Retail
«Homomorfismo» representa el avanzado marco de IA de Footprints for Retail que potencia su tecnología única para enriquecer cualquier base de datos online, a nivel de usuario individual, con sus características de comportamiento de compra físico/offline. Los datos de comportamiento físico/offline y la agrupación por afinidad son el tipo de datos más valioso para la publicidad basada en el comportamiento online y la automatización del marketing. Footprints for Retail clasifica los sutiles comportamientos de compra físicos en clústeres multidimensionales (hasta 48 dimensiones de datos de comportamiento diferentes) y, a continuación, empareja estos clústeres con sus «gemelos» online. Este modelo de atribución probabilística genera beneficios sin precedentes para los profesionales del marketing y los anunciantes que trabajan con marcas y objetivos de comercio minorista físico. Permite orientar las campañas hacia segmentos de comportamiento muy específicos con el fin de aumentar la frecuencia de visitas, la duración de las visitas y el número de tiendas visitadas por visita dentro de un determinado centro comercial.
Análisis minorista: la base del homomorfismo
La sección de análisis minorista de la plataforma Footprints for Retail se encarga de recopilar los comportamientos offline que son esenciales para el marco de homomorfismo. Basado en tecnologías modernas de vanguardia y con una arquitectura altamente escalable, Footprints Retail Analytics transforma los datos de ubicación sin procesar en información precisa y significativa.
Enfoque arquitectónico y detalles técnicos
La arquitectura de Footprints Retail Analytics sigue un modelo descentralizado, con un nodo central que distribuye los datos y nodos independientes, uno por cada edificio (ubicación). Este enfoque garantiza una escalabilidad infinita, con una máquina virtual (VM) o un contenedor Docker por ubicación, o cualquier número de máquinas virtuales para una única ubicación de gran tamaño.
La pila tecnológica incluye un sistema operativo basado en Linux (Ubuntu), el lenguaje de programación Node.js, la base de datos NoSQL MongoDB para el almacenamiento de datos y la base de datos en memoria Redis para el procesamiento rápido de datos.
Privacidad y cumplimiento normativo de los datos
Los datos recopilados en la plataforma Footprints for Retail se procesan de tres formas diferentes, dependiendo de la configuración deseada del sistema:
- Anonimización total de MAC, en la que cada dirección MAC recopilada se codifica por completo al finalizar una visita al edificio, y la dirección MAC real nunca se guarda en la base de datos.
- Anonimización parcial de MAC, en la que la dirección MAC se seudonimiza y luego se codifica parcialmente, lo que permite realizar un seguimiento de la misma dirección MAC codificada a lo largo de las visitas, al tiempo que se garantiza un alto nivel de privacidad.
- Sin anonimización de MAC, lo que aprovecha toda la capacidad de generación de informes del sistema, incluidos diversos informes sobre la recurrencia y la actualidad de los visitantes únicos o recurrentes.
El sistema también ofrece una política de eliminación de datos configurable, como la eliminación automática de datos tras un periodo de un año, para garantizar el cumplimiento de normativas de privacidad como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
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