Enriquecimiento

1) Datos geográficos

Se basa en datos precalculados asociados a unidades territoriales cuadradas de 100m que comercializamos como microtarget

• Ubicaciones comerciales: Dadas las coordenadas de una ubicación asociamos información derivada del perfil de los residentes, empleados, oferta atractiva o flujos de tráfico que caracterizan el funcionamiento social o económico de ese lugar y que son importantes en el análisis de puntos de venta, Location Intelligence.

• Domicilios: Es posible asignar a personas de las que se conoce su domicilio datos asociados a éste como el poder adquisitivo estimado, nivel de estudios, accesibilidad de equipamientos o forma de vida. Estos datos aportados son de gran utilidad en proyectos de Customer Intelligence, en los cuales habitualmente se dispone del domicilio del cliente.

• Empresas: Sus ubicaciones físicas también pueden aportar un gran valor. Por ejemplo, cuando se trata de comercios es obvio que el perfil de los clientes potenciales residentes en su entorno puede determinar el funcionamiento de la empresa; el carácter turístico de una región condiciona también las dinámicas con estacionalidades o perfiles de clientes, etc.

2) Datos semánticos

En este caso, la fuente de información consiste en textos extraídos de fuentes abiertas como redes sociales, páginas web de empresas, páginas especializadas, etc.

En unica360 disponemos de metodología y experiencia en procesos de análisis de textos y NLP que aplicamos sobre grandes muestras de texto descargadas en búsquedas orientadas a la entidad "objetivo", pudiendo ser ésta una empresa, una persona, una marca, un lugar, un evento y otras posibles entidades nombradas.

Tipo de Resultados ofrecidos: en función de la aplicación prevista ofrecemos formas diferentes de presentar los resultados.

• Cuando el uso previsto es manual: En contexto agregado en el que se busca una perspectiva amplia pero detallada ofrecemos mapas conceptuales de principales topics, incluyendo información de sentimiento medio asociado y correlación entre ellos.

• Cuando el uso previsto es automático: por ejemplo, en casos en que se busca caracterizar elementos de conjuntos grandes en función de estas características para realizar selecciones o estadísticas agregadas es útil aportar:

  1. conceptos clave que sirven para etiquetar las entidades
  2. detección de otras entidades (NER) asociadas
  3. Indicadores de sentimiento o tonalidad

Un caso particular de gran interés es el caso de la caracterización semántica de la actividad y perfil de empresas.

Ofrecemos indicadores que perfilan la actividad de las compañías complementando el dato habitual del CNAE, que en muchos casos no está disponible. La fuente principal de datos para producir estos indicadores son los textos presentes en internet que hablan de una compañía, empezando por su propia web.

A partir de fuentes como noticias o artículos en fuentes especializadas, derivamos indicadores de tendencia o vinculación con aspectos comportamentales como la sostenibilidad, la corrupción, el fraude o la innovación.