Компании, не имеющие аналитики Wi-Fi, не могут понять физическое поведение клиентов. Каждый раз, когда посетитель подключается к вашей сети, ценные данные остаются несобранными — идеи, которые могут кардинально изменить вашу маркетинговую эффективность и операционную эффективность.
Частота посещений клиентов и время их пребыванияБез должной аналитики вы упускаете из виду, как часто клиенты возвращаются в ваш бизнес. Эти данные о частоте посещений выявляют важнейшие закономерности лояльности клиентов. Например, аналитика может показать, посещают ли вас самые лояльные клиенты еженедельно или всего несколько раз в год, помогая рассчитать пожизненную потребительскую ценность. Учтите, что клиент, который посещает компанию ежемесячно и тратит около 183 долларов за посещение, может принести вашему бизнесу более 22 000 долларов в течение десяти лет.
Время задержки — время, в течение которого клиенты остаются на вашем предприятии — представляет собой еще одну упущенную возможность. Этот показатель значительно варьируется в зависимости от типа бизнеса; В кафе и барах клиенты часто задерживаются на два-четыре часа. Примечательно, что аналитика Wi-Fi может разбить среднее время пребывания по часам, выявляя неожиданные закономерности. Например, если типичное 30-минутное время простоя в ресторане быстрого питания внезапно удваивается до 60 минут в 8 утра, эта аномалия требует расследования.
Более того, компаниям трудно дифференцировать реальных клиентов и сотрудников, использующих сеть. Передовые платформы аналитики WiFi решают эту проблему, оценивая частоту посещений в течение недель и месяцев, автоматически отфильтровывая устройства сотрудников из расчетов.
Демографические и поведенческие данныеБез аналитики гостевого Wi-Fi вы упустите важную демографическую информацию о том, кто на самом деле посещает ваш бизнес. Эти системы могут идентифицировать:
- Распределение по возрасту и полу
- Настройки социальных сетей
- Используемые типы устройств и браузеров
- Шаблоны посещений и предпочтения
- Активность и интересы в социальных сетях
Возможно, самое главное, что эти демографические данные показывают, соответствуют ли ваши реальные клиенты вашей целевой аудитории. Многие владельцы бизнеса обнаруживают значительные расхождения между тем, кого, по их мнению, они привлекают, и тем, кто на самом деле входит в их двери.
Furthermore, guest WiFi analytics enables creation of detailed customer personas based on real behavioral data. Build a comprehensive
first-party data strategy using WiFi as your primary collection method. This information feeds directly into your CRM database, allowing for highly targeted marketing campaigns. For example, you could automatically trigger personalized offers to customers showing signs of churning, using advanced machine learning to identify these at-risk individuals.
Ограничения отслеживания на разных устройствахВ современном мире с несколькими устройствами отслеживание пути клиента представляет собой серьезную проблему. Среднестатистический человек во всем мире использует примерно 3,6 устройства, в то время как домохозяйства США в среднем используют 13 различных типов устройств и 21 устройство. Не имея возможности отслеживания на разных устройствах, компании испытывают трудности с подключением действий, происходящих на смартфонах, планшетах и компьютерах.
Традиционные методы отслеживания, такие как файлы cookie, не дают полной картины. Кросс-девайсное отслеживание устраняет эти слепые зоны, связывая действия пользователей на различных платформах 4. Без этой возможности компании видят разрозненные взаимодействия, а не целостные пути клиента.
Например, клиент может узнать о вашем бизнесе из телевизионной рекламы, изучить информацию на своем телефоне и, наконец, совершить покупку с помощью ноутбука. Без надлежащего отслеживания они выглядят как три отдельных, не связанных между собой взаимодействия. Следовательно, вы упускаете важные данные атрибуции о том, какие точки взаимодействия на самом деле приводят к конверсиям.
По мере ужесточения правил конфиденциальности вероятностные методы отслеживания, которые анализируют анонимные точки данных (включая подключения к сети Wi-Fi), становятся все более важной альтернативой традиционному отслеживанию на основе идентификаторов.