الشركات التي ليس لديها تحليلات WiFi تطير بشكل أعمى عندما يتعلق الأمر بفهم سلوك العملاء المادي. في كل مرة يتصل فيها الزائر بشبكتك ، تظل نقاط البيانات القيمة غير ملتقطة - رؤى يمكن أن تحول بشكل كبير فعاليتك التسويقية وكفاءتك التشغيلية.
تكرار زيارة العملاء ووقت الإقامةبدون تحليلات مناسبة ، تغفل عن عدد المرات التي يعود فيها العملاء إلى عملك. تكشف بيانات تكرار الزيارة هذه عن أنماط مهمة حول ولاء العملاء. على سبيل المثال ، يمكن أن تظهر التحليلات ما إذا كان عملاؤك الأكثر ولاء يزورون أسبوعيا أو بضع مرات سنويا ، مما يساعد في حساب قيمة العميل مدى الحياة. ضع في اعتبارك أن العميل الذي يزور شهريا وينفق حوالي 183 دولارا لكل زيارة يمكن أن يكون بقيمة تزيد عن 22,000 دولار لعملك على مدى عقد من الزمان.
يمثل وقت المكوث - المدة التي يبقى فيها العملاء في موقعك - فرصة ضائعة أخرى. يختلف هذا المقياس اختلافا كبيرا حسب نوع العمل. غالبا ما ترى المقاهي والحانات العملاء باقين لمدة ساعتين إلى أربع ساعات. والجدير بالذكر أن تحليلات WiFi يمكن أن تكسر متوسط وقت السكون بالساعة ، مما يكشف عن أنماط غير متوقعة. على سبيل المثال ، إذا تضاعف وقت الإقامة النموذجي البالغ 30 دقيقة في مطعم سريع فجأة إلى 60 دقيقة في الساعة 8 صباحا ، فإن هذا الشذوذ يستدعي التحقيق.
علاوة على ذلك ، تكافح الشركات للتمييز بين العملاء الفعليين والموظفين الذين يستخدمون الشبكة. تعمل منصات تحليلات WiFi المتقدمة على حل هذه المشكلة من خلال تقييم تكرار الزيارات على مدار أسابيع وشهور ، وتصفية أجهزة الموظفين تلقائيا من الحسابات.
البيانات الديموغرافية والسلوكيةبدون تحليلات WiFi للضيف ، تفوتك رؤى ديموغرافية مهمة حول من يزور عملك بالفعل. يمكن لهذه الأنظمة تحديد ما يلي:
- التوزيع العمري ونوع الجنس
- تفضيلات الشبكات الاجتماعية
- أنواع الأجهزة والمستعرضات المستخدمة
- زيارة الأنماط والتفضيلات
- نشاط وسائل التواصل الاجتماعي واهتماماته
ولعل الأهم من ذلك ، أن هذه البيانات الديموغرافية تكشف ما إذا كان عملاؤك الفعليون يتطابقون مع جمهورك المستهدف. يكتشف العديد من أصحاب الأعمال تناقضات كبيرة بين من يعتقدون أنهم يجتذبون ومن يسير بالفعل عبر أبوابهم.
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.
قيود التتبع عبر الأجهزةفي عالم اليوم متعدد الأجهزة ، يمثل تتبع رحلات العملاء تحديات كبيرة. يستخدم الشخص العادي على مستوى العالم ما يقرب من 3.6 جهازا، بينما يبلغ متوسط الأسر الأمريكية 13 نوعا مختلفا من الأجهزة و 21 جهازا إجمالا. بدون إمكانات التتبع عبر الأجهزة ، تكافح الشركات لربط الأنشطة التي تحدث عبر الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية وأجهزة الكمبيوتر.
طرق التتبع التقليدية مثل ملفات تعريف الارتباط تقصر في تقديم صورة كاملة. التتبع عبر الأجهزة يزيل هذه النقاط العمياء من خلال ربط أنشطة المستخدم عبر منصات مختلفة 4. بدون هذه الإمكانية ، ترى الشركات تفاعلات مفككة بدلا من رحلات العملاء المتماسكة.
على سبيل المثال ، قد يكتشف العميل عملك من خلال إعلان تلفزيوني ، ويبحث على هاتفه ، وأخيرا يقوم بعملية شراء على جهاز كمبيوتر محمول. بدون تتبع مناسب ، تظهر هذه على شكل ثلاثة تفاعلات منفصلة غير ذات صلة 4. وبالتالي، تفوتك بيانات الإحالة المهمة حول نقاط الاتصال التي تؤدي فعليا إلى التحويلات.
مع تشديد لوائح الخصوصية ، أصبحت طرق التتبع الاحتمالية التي تحلل نقاط البيانات المجهولة (بما في ذلك اتصالات شبكة WiFi) بدائل مهمة بشكل متزايد للتتبع التقليدي المستند إلى المعرف.