Inspirado en el griego griego homoios morphe (es decir, forma similar) utilizamos el término homomorfismo para describir cómo los elementos correspondientes de dos sistemas se comportan de manera muy similar en combinación con otros elementos correspondientes, en nuestro caso fuera de línea y en línea.
“Homomorfismo” representa el marco avanzado de IA de Footprints for Retail que permite a nuestra tecnología única tener la capacidad de enriquecer cualquier base de datos en línea, a nivel de usuario individual, con sus características de comportamiento de compra física/fuera de línea. Los datos de comportamiento físicos/offline y el clustering de afinidad son, por cualquier medio, el tipo de datos más valioso que se utilizará para la publicidad conductual en línea y la automatización de marketing. Clasificamos los comportamientos físicos sutiles de compra en clústeres multidimensionales (utilizamos hasta 48 dimensiones de datos de comportamiento diferentes) y luego emparejamos estos clústeres con sus “gemelos” en línea. Este modelo de atribución probabilística genera beneficios sin precedentes para los comercializadores y anunciantes que trabajan con marcas y objetivos físicos de retail. Permite que las campañas se dirijan hacia segmentos de comportamiento muy específicos con el fin de aumentar su Frecuencia de Visitas, la Duración de la Visita, y la cantidad de Tiendas por Visita dentro de un determinado Centro Comercial, por ejemplo.
Tecnología Retail Analytics
El apartado dentro de la plataforma que recoge los comportamientos offline sin los cuales el homomorfismo no sería posible se llama Retail Analytics.
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.
Tipo de arquitectura: Descentralizado, basado en un hub central que distribuye los datos, y nodos independientes, uno para cada edificio (ubicación).
Escalabilidad: Infinito, una VM/contenedor Docker por una ubicación, o cualquier número de máquinas virtuales para una ubicación única pero grande.
Tecnología:
- Sistema operativo basado en Linux (Ubuntu)
- Node.js lenguaje de programación
- Base de datos no-sql MongoDB para almacenamiento de datos
- Base de datos en memoria Redis para un procesamiento rápido de datos
Recopilación y retención de datos, GDPR
Los datos recopilados dentro de la plataforma Footprints for Retail se procesan en tres tipos, dependiendo de la configuración deseada del sistema:
- Con total anonimización MAC, lo que significa que cada dirección MAC recopilada se cifra completamente cuando se completa una visita al edificio. La dirección MAC real nunca se guarda en la base de datos.
- Con la anonimización MAC parcial, caso cuando la dirección MAC es seudonimizada y luego parcialmente desconfigurada, lo que nos deja la oportunidad de seguir siendo capaces de rastrear la misma dirección MAC desconfigurada a través de las visitas, pero asegurando al mismo tiempo un alto nivel de privacidad.
- Sin anonimización MAC, aprovechando todo el poder de reporting del sistema, que incluye varios informes sobre recurrencia y recencia de visitantes únicos o que regresan.
El sistema también ofrece una política de eliminación de datos configurable (por ejemplo, datos que se eliminarán automáticamente después de un período de un año).
