A metodologia de Dados Móveis utiliza identificadores únicos de dispositivos (ID) para rastrear padrões de mobilidade, hábitos de consumo e perfis geocomportamentais em tempo real. Baseia-se em técnicas de geofencing, data mining e modelos preditivos de IA, alinhada academicamente à teoria da mobilidade urbana e à economia da atenção. Permite mapear trajetórias (ex.: rotinas de trabalho, viagens) e correlacioná-las com variáveis socioeconômicas, criando clusters hiperespecíficos (ex.: frequentadores de aeroportos x usuários de transporte público).
Objetiva otimizar targeting, personalizar ofertas e antecipar demandas com base em comportamentos espaciais. Aplicações incluem:
1. Trade Marketing (posicionamento de PDVs conforme fluxos);
2. Publicidade Contextual (anúncios em real-time por proximidade);
3. Planejamento Urbano (análise de mobilidade para infraestrutura).
Para pesquisadores, é vital em estudos sobre desigualdade de acesso (ex.: “desertos comerciais”) ou impacto de eventos macrossociais (ex.: pandemias na circulação).
Indica-se para campanhas em tempo real, expansão geográfica ou crises logísticas (ex.: ajustes na cadeia de suprimentos) Vantagens:
- Precisão Granular (detalhamento de hábitos íntimos, como frequência a academias);
- Escalabilidade (dados massivos sem viés declaratório);
- Sinergia com IoT (integração a wearables e smart cities).
- Técnicas como path analysis revelam jornadas ocultas (ex.: rotas pré-compra).
Empresas alcançam +35% de conversão com anúncios geodirecionados (ex.: promoções em drive-thrus no horário de pico) e governos reduzem congestionamentos via ajustes em transporte. Estudos mostram ROI 4x maior em estratégias baseadas em mobilidade, com ganhos de 20% em market share em regiões mapeadas.
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