{"id":47554,"date":"2021-09-30T12:16:14","date_gmt":"2021-09-30T10:16:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/?p=47554"},"modified":"2021-09-30T14:46:10","modified_gmt":"2021-09-30T12:46:10","slug":"las-apps-de-las-empresas-de-reparto-de-comida-a-domicilio-son-una-brecha-de-privacidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/las-apps-de-las-empresas-de-reparto-de-comida-a-domicilio-son-una-brecha-de-privacidad\/","title":{"rendered":"Las apps de las empresas de reparto de comida a domicilio son una brecha de privacidad"},"content":{"rendered":"

En la era de la informaci\u00f3n no hay ning\u00fan activo intangible tan valioso como los datos personales. Poder segmentar nuestra audiencia, conocer el perfil de nuestra clientela y personalizar nuestros servicios hosteleros acordemente es algo tremendamente positivo para el rendimiento econ\u00f3mico de nuestro restaurante<\/a>.<\/p>\n

No obstante, cuando se coopera con compa\u00f1\u00edas de reparto de comida a domicilio a menudo se pierde el control sobre esta informaci\u00f3n<\/strong>. El hostelero cede estos datos en pos de un mayor tr\u00e1fico de clientela y de un volumen de negocio incrementado.<\/p>\n

Por desgracia, un reciente estudio de pCloud,<\/a> un proveedor de servicios de almacenamiento en la nube con buenas caracter\u00edsticas de seguridad, pone de manifiesto que los clientes suelen ser los que salen perdiendo cuando la informaci\u00f3n personal es compilada por las empresas de reparto.<\/p>\n

\"Un<\/a>
pCloud<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

Si un usuario acepta los t\u00e9rminos y condiciones del servicio est\u00e1 dando el visto bueno a que su informaci\u00f3n sea recopilada y compartida. Nombre, apellidos, sexo, edad, domicilio, h\u00e1bitos de conexi\u00f3n, h\u00e1bitos de navegaci\u00f3n, historial de visitas, horarios, ubicaci\u00f3n\u2026 Cada fragmento de informaci\u00f3n cuenta para hacer una base de macrodatos potente con la que depurar los m\u00e9todos de venta<\/strong>.<\/p>\n

Este comportamiento no es exclusivo de las aplicaciones de las empresas de reparto de comida a domicilio. De acuerdo con los resultados de pCloud, el 52% de las apps<\/em> m\u00f3viles pecan en este sentido.<\/p>\n

Aunque las redes sociales son el principal sospechoso, las empresas de reparto de comida a domicilio se sit\u00faan en segundo lugar. Instagram, Facebook y LinkedIn ocupan el podio, e inmediatamente las persigue Uber Eats<\/a>. Deliveroo<\/a>, Too Good To Go<\/a> y Doordash<\/a> tambi\u00e9n aparecen en el top 50 de EE. UU.<\/p>\n

Se trata de la norma entre las aplicaciones de este segmento. Las \u00fanicas excepciones a la regla son las apps<\/em> m\u00f3viles de My McDonald\u2019s<\/a>, Jus Eat<\/a> y Grubhub<\/a>, que mantienen sus actividades de recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n exclusivamente para fines propios<\/strong>.<\/p>\n

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Pese a ello, el volumen de datos que compilan es elevado<\/strong>. Grubhub recoge el 64% de los datos cedidos por el usuario. Uber Eats el 57%. Too Good To Go queda m\u00e1s rezagado con tan solo un 36%. Yelp ni siquiera llega al 30% de los datos colectados, su af\u00e1n por reunir la informaci\u00f3n personal de los usuarios se sit\u00faa en torno al 29%.<\/p>\n

Ni siquiera el modo en el que est\u00e1 informaci\u00f3n se recoge es igual. Mientras que Grubhub analiza hasta el contenido generado por sus usuarios<\/strong>, Too Good To Go tan solo atiende a los datos de ubicaci\u00f3n, contacto, compras, identificaci\u00f3n y uso de datos m\u00f3viles. La estrategia de la app<\/em> m\u00f3vil destinada a combatir el desperdicio de comida en los restaurantes es mucho menos invasiva que las apps<\/em> ideadas para reservas y pedidos online<\/em>.<\/p>\n

El caso es tan flagrante que pCloud no ha tenido miramientos al declarar que tanto Grubhub como Uber Eats se encuentran entre las aplicaciones menos respetuosas con la privacidad de sus usuarios<\/strong>. Los datos internos recogidos luego se usan para mostrar cansinos anuncios personalizados de productos que seguramente el consumidor no desee volver a adquirir a corto plazo.<\/p>\n

\"Reparto<\/a>
DiegoCoquillat.com<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

En el lado opuesto del espectro se encuentran aplicaciones modernas como la mensajer\u00eda instant\u00e1nea segura de Signal<\/a>, la nueva red social especializada en audios Clubhouse<\/a> o incluso Shop<\/a>, una app<\/em> m\u00f3vil que gu\u00eda a los compradores hacia tiendas donde dispongan del producto que buscan.<\/p>\n

Entre las 102 aplicaciones investigadas 6 tienen relaci\u00f3n con el mundo de los restaurantes y la hosteler\u00eda. El trabajo presentado por pCloud se ha realizado con la informaci\u00f3n\u00a0 de la Apple Store<\/a>, disponible desde hace poco gracias a las etiquetas de privacidad de Apple. Estas etiquetas, visibles en pantalla para los usuarios antes de que realicen la descarga de una app<\/em> m\u00f3vil, clasifican las posibles brechas en nuestra informaci\u00f3n personal en 14 categor\u00edas.<\/p>\n

De esta forma Apple pretende mejorar el servicio que ofrecen las aplicaciones<\/strong> a sus usuarios, incluidas aquellas que se destinan al reparto de comida a domicilio o las reservas de mesa en los restaurantes.<\/p>\n

\"Mensajer\u00eda<\/a>
Signal<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

Es poco probable que una medida como esta tenga el efecto deseado pues la ventaja competitiva que obtienen las compa\u00f1\u00edas responsables al vender los datos o mejorar sus ventas mediante sistemas de mercadotecnia digital m\u00e1s eficientes opacan por completo las recompensas que obtendr\u00edan la mejorar la experiencia de usuario percibida por los clientes.<\/p>\n

Por ello es recomendable que cuando se utilicen estas apps<\/em> m\u00f3viles como consumidor se tenga en mente en todo momento qu\u00e9 informaci\u00f3n desea compartirse y cu\u00e1l no.<\/p>\n\n\n

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Un estudio de pCloud en la Apple Store revela que las apps m\u00f3viles de empresas de reparto de comida recopilan nuestros datos personales en exceso.<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":48556,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[770,25],"tags":[1774,1892,2977,556,122],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47554"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=47554"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47554\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":48555,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/47554\/revisions\/48555"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/media\/48556"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=47554"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=47554"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.diegocoquillat.com\/dev\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=47554"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}