Аналитика мобильного местоположения

Аналитика мобильного местоположения (MLA) — это тип анализа клиентов , который относится к технологии для розничных продавцов , включая разработку сводных отчетов, используемых для сокращения времени ожидания на кассах, улучшения планировки магазинов и понимания моделей покупок потребителей . Отчеты создаются путем распознавания адресов Wi-Fi или Bluetooth мобильных телефонов при их взаимодействии с сетями магазинов. ^[1]

Наблюдая за перемещением устройств, ритейлеры могут собирать данные, которые помогут им оптимизировать такие вещи, как планировка помещений, размещение рекламы и укомплектование кассовых линий. устройства Продукты MLA работают путем захвата MAC-адреса — уникального 12-значного номера, присвоенного конкретному аппаратному устройству. Этот номер может быть обнаружен датчиками Wi-Fi или Bluetooth. Есть отдельные MAC-адреса для Wi-Fi и Bluetooth. Маяки также используются для целей MLA и работают с Bluetooth. Благодаря этой технологии они также могут отправлять push-уведомления . Недавно компании начали использовать комбинацию Wi-Fi и Bluetooth для повышения точности и надежности устройств MLA. Технология работает, когда люди ходят по магазинам; компании слежения находят свой беспроводной сигнал и присваивают устройству случайный номер. Они отслеживают это число, когда оно перемещается по экрану, и анализируют закономерности в данных.

Характеристики

Благодаря использованию автоматически передаваемого MAC-адреса покупателям не нужно входить в сеть Wi-Fi или на веб-сайт магазина. Эта функция выделена альтернативным термином «автономное отслеживание» (в отличие от онлайн-отслеживания). ^[2]), который иногда используется для обозначения «MLA», например, в Германии. ^[3]

Использование

Ряд отраслей могут получить выгоду от услуг MLA, включая розничную торговлю, недвижимость , энергетику , страхование , производство, здравоохранение , правительство, планирование и общественную безопасность . Например, предприятия розничной торговли могут сравнивать доходы от продаж и оценивать маркетинговых кампаний эффективность . Предприятия могут определять, где открывать магазины и распространять свою продукцию. MLA также полезна в чрезвычайных случаях. Больницы могут определять спрос на новые вакцины или понимать внезапные вспышки заболеваний . Это возможно, потому что каждая информационная система, настольное решение или мобильное приложение может использовать преимущества местоположения. ^[4]

В физических магазинах есть инструменты для сбора данных о покупателях путем отслеживания их движений и пауз. Видеомониторинг может предоставить до 10 000 точек данных на каждого посетителя магазина. Это позволяет магазинам разрабатывать тепловые карты , чтобы они могли размещать товары, которые хотят продавать, в местах с высокой посещаемостью. Если мобильное устройство украдено в результате кражи, полиция может найти его, отследив номер мобильного телефона.

Аналитика в магазине

Согласно исследованию, на долю обычных магазинов приходится 93% продаж. ^[5] Таким образом, розничный магазин остается в центре внимания.

Аналитика внутри магазина стала больше похожа на интернет-магазина аналитику . Используя MLA, магазины могут видеть, куда идут покупатели и где они задерживаются, определять, делают ли они покупки в одиночку, с друзьями или детьми, и сопоставлять покупки с погодой. Одна компания, имеющая небольшие магазины, расположенные в торговых центрах, обнаружила, что пространство сразу за входом представляет собой мертвую зону, поэтому они переместили популярные товары дальше внутрь магазина. Другой магазин не смог определить, какая витрина продавалась эффективнее, поскольку у них были дублирующиеся товары. Они собирались убрать настенные дисплеи, когда решили проверить трафик с помощью компании Mobile Location Analytics. Создав тепловую карту, они сделали напольные витрины меньше, и клиентам стало легче пройти через них, чтобы добраться до настенных витрин. Магазины хотят, чтобы аналитика видела, съедают ли витрины, установленные в конце проходов, продажи одного и того же товара, расположенного посередине прохода, или способствуют дополнительным продажам. ^[6]

Подсчеты на основе MLA могут помочь обеспечить наличие в магазинах персонала, соответствующего трафику, в любое время дня. Это помогает предприятиям проводить корреляцию между данными транзакций и трафиком.

Проблемы конфиденциальности

Соглашение о конфиденциальности заключено в то время, когда обычные ритейлеры стремятся получить доступ к такой информации о поведении потребителей, которая может быть доступна таким интернет-ритейлерам, как Amazon. Этот шаг также отражает то, как промышленность реагирует на обеспокоенность общественности по поводу сбора данных персональных . Поскольку компании все чаще используют данные более надежными способами, такими как таргетинг онлайн-рекламы или отслеживание физического местоположения, они осознают необходимость предоставить пользователям больше контроля над тем, как используются данные. ^[7]

Хотя продукты, предназначенные для анализа мобильного местоположения, не записывают личную информацию о конкретных клиентах, они вызывают опасения по поводу интеграции данных клиентов и конфиденциальности потребителей . ^[8] Несколько компаний MLA работали с сенатором США Чарльзом Шемером и Форумом «Будущее конфиденциальности» над разработкой отслеживания смартфонов кодекса поведения для . В соответствии с добровольным кодексом поведения поставщики и розничные торговцы MLA будут информировать клиентов, когда их отслеживают, и позволять отдельным клиентам отказаться от этого .

Проблемы с повторным использованием точек доступа Wi-Fi

В настоящее время большинство производителей Wi-Fi-роутеров или беспроводных точек доступа предоставляют API для прослушивания MAC-адреса устройства сигналов для идентификации смартфонов , это основа решений поставщиков систем отслеживания и аналитики Wi-Fi , но почти все новые смартфоны излучают больше более одного MAC-адреса, когда они не подключены к Wi-Fi. iPhone спящего может выдавать множество разных и/или ложных MAC-адресов при посещении заведения в течение 30–40 минут, поскольку каждый раз, когда вы касаетесь экрана и выходите из режима, MAC-адрес меняется.

Поставщики решений для отслеживания Wi-Fi имеют дело с данными на основе этих ложных MAC-адресов, если они пытаются обнаружить несвязанные устройства, и только если смартфон подключается к точке доступа Wi-Fi для получения бесплатного доступа в Интернет (тогда она связана), они может обнаружить истинный MAC-адрес iPhone. Но услугами бесплатного интернета пользуются немногие клиенты – в целом менее 10-20%.

См. также

Ссылки

^ «Кодекс поведения в области анализа мобильного местоположения» (PDF) . Futureofprivacy.org . Проверено 14 октября 2014 г.
^ Офис комиссара по конфиденциальности Канады, 2016 г.
^ Дахвиц, Инго (20 февраля 2018 г.). «Наконец-то доступно и офлайн: прозрачные клиенты» . netzpolitik.org (на немецком языке) . Проверено 24 июня 2019 г.
^ «Локационная аналитика: будущее там, где» . Insights.wired.com. Архивировано из оригинала 18 октября 2014 года . Проверено 15 октября 2014 г.
^ Синкера. «Опрос розничной торговли в США показывает, что 93% потребителей в США лояльны к обычным розничным торговцам, у которых есть продажи часто покупаемых товаров» . www.prnewswire.com (пресс-релиз) . Проверено 8 декабря 2020 г.
^ «АвгустКапитал» . Augustcaptial.typepad.com . Проверено 15 октября 2014 г.
^ «Индустрия розничной торговли и отслеживание мобильных устройств: онлайн-маркетинг, веб-аналитика, конфиденциальность — очевидно» . Очевидный.com . Проверено 15 октября 2014 г.
^ «Что такое мобильная аналитика местоположения (MLA)? — Определение с сайта WhatIs.com» . ПоискБизнесАналитика . Проверено 1 апреля 2021 г.

Внешние ссылки

Ахава, Симо (28 августа 2017 г.). «Отслеживайте пользователей, которые не в сети, в Google Analytics» . Блог Симо Ахавы . Проверено 24 июня 2019 г. ... покажите, как отслеживать попадания, которые могут произойти, когда пользователь находится в автономном режиме (из-за разрыва соединения). .. продемонстрировать некоторые интересные и относительно малоизвестные функции Google Analytics JavaScript API.
«Интернет вещей — введение в вопросы конфиденциальности с акцентом на розничную торговлю и домашнюю среду» . Офис комиссара по конфиденциальности Канады . 17 февраля 2016 г. Проверено 24 июня 2019 г.

[1] «Кодекс поведения в области анализа мобильного местоположения» (PDF) . Futureofprivacy.org . Проверено 14 октября 2014 г.

[FOOTNOTE''Office_of_the_Privacy_Commissioner_of_Canada''2016-2] Офис комиссара по конфиденциальности Канады, 2016 г.

[3] Дахвиц, Инго (20 февраля 2018 г.). «Наконец-то доступно и офлайн: прозрачные клиенты» . netzpolitik.org (на немецком языке) . Проверено 24 июня 2019 г.

[4] «Локационная аналитика: будущее там, где» . Insights.wired.com. Архивировано из оригинала 18 октября 2014 года . Проверено 15 октября 2014 г.

[5] Синкера. «Опрос розничной торговли в США показывает, что 93% потребителей в США лояльны к обычным розничным торговцам, у которых есть продажи часто покупаемых товаров» . www.prnewswire.com (пресс-релиз) . Проверено 8 декабря 2020 г.

[6] «АвгустКапитал» . Augustcaptial.typepad.com . Проверено 15 октября 2014 г.

[7] «Индустрия розничной торговли и отслеживание мобильных устройств: онлайн-маркетинг, веб-аналитика, конфиденциальность — очевидно» . Очевидный.com . Проверено 15 октября 2014 г.

[8] «Что такое мобильная аналитика местоположения (MLA)? — Определение с сайта WhatIs.com» . ПоискБизнесАналитика . Проверено 1 апреля 2021 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]