Pertama, apakah nilai data dapat setara dengan sumber daya seperti emas atau minyak?
Majalah Wired tampaknya juga berpendapat demikian dalam artikel mereka di tahun 2014 yang berjudul “Data is the new oil of the digital economy”. Hal ini telah mengarah pada keyakinan bahwa data menjadi sumber daya yang tak ternilai, tetapi apa sebenarnya yang kita maksud dengan ‘data’?
Dengan perkembangan teknologi AI yang pesat dalam beberapa tahun terakhir, tidak diragukan lagi, ada lebih banyak alat dan layanan yang membantu mengekstrak informasi berharga dari sumber yang belum dimanfaatkan. Selain itu, informasi ini dapat diterapkan untuk analisis pasar, penempatan iklan, penilaian risiko, dan banyak lagi.
Kedua, dari mana informasi ini berasal? Di mana letak tambang-tambang minyak yang kaya? Apa saja sumber daya yang belum dimanfaatkan? Jawabannya adalah
“Mobile Telco Data.”
Groundhog telah memproses data telekomunikasi selama lebih dari 20 tahun. Terutama dari geolokasi hingga memperkaya data untuk Intelijen Pemasaran dan periklanan digital. Beberapa aset data telekomunikasi yang telah kami tangani adalah sebagai berikut:
location data
Selama ponsel terhubung ke jaringan, kami dapat melakukan triangulasi lintang dan bujur ponsel yang berdekatan dengan menara seluler untuk menentukan perilaku lokasi. Selain itu, kami dapat menemukan target audiens berdasarkan perilaku bergerak mereka, mengkategorikan area berdasarkan gaya hidup mereka (misalnya perumahan, bisnis, aktivitas, pekerja kantoran yang berpergian dengan transportasi umum vs kendaraan pribadi), minat, dan hobi (misalnya pencinta kota vs petualang alam bebas).
Yang terpenting, Intelijen Pemasaran kami mencakup data telekomunikasi mentah menjadi “label” yang dapat digunakan oleh advertiser untuk menciptakan audiens dan menargetkan dengan lebih akurat. Selain itu, brand dan advertiser dapat mengidentifikasi pola dan siklus spesifik dari lokasi dan perilaku perpindahan, kemudian memprediksi di mana target audiens berada pada waktu tertentu, menjangkau pelanggan potensial yang akan melewati toko mereka terlebih dahulu.
Application
Internet browsing history
Perusahaan telekomunikasi menganalisis perilaku penelusuran internet melalui pemeriksaan Deep Packet Inspection (DPI) atau analisis log permintaan DNS. Pola perilaku online dalam mengunjungi spesifik domain situs web atau kategori tertentu dapat digunakan untuk membuat label berdasarkan karakteristik perilaku, preferensi, dan informasi lainnya. Label-label ini kemudian dapat digunakan untuk mengetahui grup pengguna target dengan perilaku atau minat tertentu untuk aplikasi selanjutnya.