Spatial.ai

Spatial.ai bắt đầu từ một tiền đề đơn giản: hai người tiêu dùng có nhân khẩu học giống hệt nhau vẫn có thể hành xử hoàn toàn khác nhau, nên chỉ dựa vào nhân khẩu học là nền tảng yếu cho tiếp thị bán lẻ và chọn địa điểm. Hệ thống PersonaLive phân loại mọi hộ gia đình tại Mỹ vào một trong 17 nhóm cấp cao và 80 phân khúc hành vi, dựa trên bốn chiều dữ liệu quan sát được — nhân khẩu học, hoạt động mạng xã hội, dữ liệu di chuyển di động và giao dịch thẻ tín dụng. Công ty cho biết cách tiếp cận đa nguồn này cải thiện khả năng dự đoán hành vi bán lẻ trung bình 17% và giúp chiến dịch hiệu quả hơn tới 50%.

Quy trình gồm ba bước. Thứ nhất, nhà tiếp thị xác định phân khúc chủ chốt trong vài phút bằng cách tải lên danh sách liên hệ CRM để xem phân khúc nào giá trị nhất, hoặc tải báo cáo lượt đến — hay chỉ cần vẽ một đa giác — để xem phân khúc nào đến một địa điểm nhiều nhất. Thứ hai, họ định vị thương hiệu một cách chiến lược bằng dữ liệu chi tiêu: so sánh thị phần theo phân khúc với đối thủ và theo dõi mức chi tiêu của từng phân khúc cho các thương hiệu khác nhau theo thời gian. Thứ ba, họ xây dựng chiến dịch đa kênh phù hợp bằng cách xem chân dung phân khúc chi tiết, tùy chỉnh hình ảnh và nội dung quảng cáo, rồi xuất đối tượng sang Meta, TikTok, Google, Snapchat, X, nền tảng lập trình và thư trực tiếp.

Bên cạnh PersonaLive, Spatial.ai cung cấp Proximity để phân khúc khu dân cư theo hành vi mạng xã hội và FollowGraph để định lượng mối quan tâm xã hội của người tiêu dùng ở cấp địa lý. Ứng dụng điển hình gồm chọn địa điểm, tiếp thị số, phân tích thị phần qua thẻ tín dụng, và các chương trình giữ chân và mở rộng. Nền tảng được hơn 750 nhà bán lẻ, thương hiệu thương mại điện tử và agency sử dụng; các câu chuyện khách hàng nêu tên Colliers, HIFI Agency, AAA, SeaQuest và Goodwill. Dữ liệu được cấp phép, ẩn danh và tổng hợp, nên hệ thống mô tả các nhóm có hành vi tương tự thay vì nhận dạng cá nhân.