Wi fi аналитика что это
Обновлено: 04.07.2024
Осенью 2013 г. сразу несколько компаний в России сообщили о начале предоставления решений беспроводной аналитики, позволяющих отслеживать поведение людей на основе анализа излучения включенных модулей Wi-Fi в их мобильных устройствах. Спроса на такие системы поставщики ожидают в сфере розничной торговли.
Содержание
Технология
Принцип работы систем беспроводной аналитики заключается в сканировании пространства на предмет обнаружения любых устройств, оснащенных Wi-Fi, для чего в точках сбора данных – например, в магазинах или торговых центрах, устанавливаются специальные сенсоры, подключенные к интернету. Система собирает MAC-адреса - уникальные идентификаторы каждого мобильного устройства, а затем данные на их основе о передвижении посетителей обрабатываются, и на выходе выдается статистика в виде графиков, таблиц и т.д.
Поставщики подобных решений отмечают, что системы не собирают персональные данные людей с мобильных устройств, такие как номер телефона, имя, фамилия, возраст или пол.
Возможности
Розничным магазинам системы беспроводной аналитики могут помочь оценить привлекательность витрин для покупателей, эффективность маркетинговых и рекламных кампаний с помощью мониторинга их влияния на поведение посетителей. Кроме того, они позволяют осуществлять мониторинг и проводить сравнение ключевых показателей деятельности магазинов сети и выявлять лучшие магазины, а также формировать лучшие практики, измерять покупательский трафик и траектории движения покупателей в режиме реального времени.
Торговые центры, в свою очередь, могут использовать такие системы для анализа маршрутов посетителей и усовершенствования навигации, оптимизации работы эксплуатационных служб за счет ее синхронизации в соответствии с распределением потока посетителей, а также анализа того, как часто в торговый центр приходят посетители, какова среди них доля лояльных и выявлять закономерности лояльного поведения.
Уровень охвата посетителей
Одним из вопросов, связанных с эффективностью использования систем беспроводной аналитики, является уровень охвата посетителей: мобильные устройства с Wi-Fi есть не у всех, а те, у кого они есть, не всегда держать Wi-Fi включенным.
Один из поставщиков такого решения - «НПО Аналитика» - основываясь на данных от уже выполненных проектов в точках, где имеются также данные от обычных счетчиков посетителей, утверждают, что процент людей с включенным Wi-Fi на смартфонах в магазине на улице, в зависимости от его удаленности от метро, популярности места и других параметров, составляет порядка 15%-18% от общего числа. В торговых центрах этот показатель несколько выше – 20%-35%, а если рядом есть кафе с постоянным бесплатным Wi-Fi, процент посетителей с постоянно включённым Wi-Fi существенно увеличивается.
В «НПО Аналитика» полагают, что такая выборка, в любом случае, достаточно репрезентативна для отслеживания изменений и понимания трендов, а также в десятки раз выше репрезентативности обычных опросов в магазинах и обзвонов с помощью call-центров».
В компании Watcom Group, также представляющей сервис беспроводной аналитики, оценивают охват посетителей при ее использовании как «средний». Первые результаты тестирования показали, что отслеживается 45-53% всех посетителей торгового центра.
Сравнивая беспроводную аналитику с видео-аналитикой, обеспечивающей высокий охват, в Watcom Group приводит такие преимущества первой как более низкую стоимость установки и обслуживания системы, возможность подсчитывать количество уникальных покупателей и получать некоторые данные об их интересах и вне магазина или торгового центра.
Первые предложения и проекты в России
Одной из первых на российском рынке прокладывать тропу на рынке беспроводной аналитики начала компания «НПО Аналитика». В октябре 2013 г. в компании рассказали TAdviser, что летом в российской рознице стартовало «около двух десятков» подобных внедрений - главным образом, в магазинах обуви, одежды и аксессуаров. Названия этих брендов в компании раскрывать не стали, за исключением одного – сети магазинов обуви «Терволина».
«Сейчас рано говорить об оценке спроса из-за самой новизны такой возможности и новизны самого решения такого класса, но среди крупных ритейлеров мы уже отмечаем очень высокий интерес к решению, которое может «обогатить» данными любую существующую систему бизнес-аналитики компании», - говорит директор по развитию «НПО Аналитика» Ольга Губарева.
В октябре 2013 г. о включении в линейку своих продуктов и услуг решений беспроводной аналитики сообщила также «Корус Консалтинг». В компании рассказали TAdviser, что будут предлагать заказчикам несколько решений от разных европейских вендоров.
Вячеслав Коган, директор по развитию бизнеса направлений E-Commerce, Loyalty & Mobility «Корус Консалтинг» отмечает, что уровень использования таких систем в России - пока лишь на уровне пилотных проектов и прогнозирует на них большой спрос.
«Мы постоянно общаемся с лицами, принимающими решенияи - топ-менеджерами ритейловых компаний - и знаем их потребности. Это точечное, очень быстро внедряемое решение, дающее результат на следующий день после заключения договора. Именно таких решений ждёт современный российский ритейл», - говорит Коган.
В октябре 2013 г. сообщалось и о выводе на рынок сервиса беспроводной аналитики российской компанией Watcom Group. Его тестирование началось в двух торговых центрах в Москве: «Вива!», расположенном в Бутове, и «Щука» - у станции метро «Щукинская».
Ни для кого не секрет, что сети Wi-Fi довольно сильно подвергаются воздействию помех, а на пути распространения беспроводного сигнала могут встречаться стены и другие объекты, и после очередного такого препятствия электромагнитная волна может просто не выполнить свое предназначение. В век цифровых технологий визуализировать можно все что угодно, и даже то, как распространяются невидимые человеческому глазу сигналы Wi-Fi-диапазона.
Когда есть инструмент, позволяющий визуально показать уровень сигнала сразу на карте местности, это намного облегчает восприятие картины сети в целом. Такие инструменты позволяют сразу загружать план здания, а пройдясь по нему с включенным Wi-Fi приемником можно получить тепловые карты радиопокрытия и множество других полезных данных:
Скриншот выше сделан в программе Acrylic Wi-Fi (для ОС Windows), позволяющей строить тепловые карты с использованием данных из Google Map, но и для мобильных устройств существуют не менее эффективные программные продукты. Большинство инструментов для анализа Wi-Fi покрытий на базе OS Windows предлагают большое количество функциональных возможностей. Кстати здесь мы проводили обзор некоторых из них, распространяющихся бесплатно, или условно бесплатно (демоверсия и/или с урезанным функционалом). Но если вам не нужны все фишки расширенных Windows-приложений с определением источников помех или более качественной визуализацией, то программное обеспечение на базе Android может помочь решить ряд важных задач.
Приложения-анализаторы Wi-Fi-покрытия в Google Play не являются редкостью, их там представлено довольно большое количество, но мы при выборе приложения отталкивались от нескольких факторов: бесплатное распространение, возможность строить тепловые карты и наличие необычного функционал (чего-то большего, чем просто мониторинг каналов). В результате перечень из десятков приложений удалось сократить до 4-х. В обзор вошли такие программы как: Wi-Fi Analyzer and Surveyor, Wi-Fi Visualizer, iMapper Wi-Fi Pro, и WiTuners Mobile:
Wi-Fi Analyzer and Surveyor
На примере этого Wi-Fi-анализатора рассмотрим принцип работы в приложении более подробно, для других программных продуктов некоторые пункты пошаговой настройки мы опустим и перейдем непосредственно к анализу возможностей.
Приложение Wi-Fi Analyzer and Surveyor от компании ManageEngine имеет очень простые функции и распространяется совершенно бесплатно. У программы нет даже расширенной платной версии. Установщик весит около 6 Мбайт. Когда вы открываете приложение, после первой его настройки вы можете перейти на страницу Analyzer или Surveyor. При этом в режиме Analyzer производится мониторинг Wi-Fi-сетей, которые видит ваше устройство, а в Surveyor можно добавить план этажа из памяти вашего устройства или облачного хранилища:
После того, как карта помещения была добавлена, приложение предлагает вам «прогуляться» по зданию и в тех точках, где вы находитесь, произвести замеры радиопокрытия, делается это длительным нажатием на экран монитора вашего смартфона. После того как вы прошлись по всем контрольным точкам, можно завершить «обследование» территории и вывести отчет, нажав кнопку «End Survey». При этом если вы производите замеры, и Wi-Fi сигнал в определенной точке не обнаружен, то вы получите соответствующее оповещение от программы:
В описании программы указано, что можно сфотографировать план помещения и загрузить его в программу для дальнейшей работы с ним. Давайте добавим немного антуража и посмотрим, что из этого выйдет. В качестве исходных данных выберем план эвакуации из здания под кодовым названием «Пентагон», сфотографированный, как и указано в описании программы, на тот же смартфон:
Во вкладке «Surveyor» нажимаем «Add Plan» и загружаем сделанное фото напрямую из фотогалереи. Далее перемещаемся в нужную точку на карте и нажимаем на экран смартфона, тут же на карте появляется информация об уровне зафиксированного Wi-Fi сигнала. Безусловно, радует то, что приложение запоминает уровень сигнала от всех доступных ТД в измеренных точках. На скриншотах ниже приведены уровни сигнала в измеренных точках для трех случайно выбранных сетей:
К сожалению, выбрать отдельную точку доступа, чтобы увидеть радиус ее действия не получится, можно выбрать только ее SSID. Разница в том, что если несколько точек доступа используют одинаковый SSID, то приложение не может определить, разное оборудование создает такую зону покрытия, или одно. Также приложение позволяет отобразить данные с эффектом тепловой карты, а не только дать отчет об уровне сигнала в указанной точке:
Скажем прямо, эффект так себе… Возникло предположение, что для создания полноценной тепловой карты нужно сделать достаточно большое количество измерений, но эта затея не увенчалась успехом:
Эффект тепловой карты (HeatMap Report) лишь слегка излучает за пределы первоначального размера точек, которые вы видите в отчете об уровне сигнала (Signal Strenght), поэтому по факту вы просто видите размытые точки. Как мы увидим далее, все другие программные инструменты анализа Wi-Fi покрытия используют определенные алгоритмы предсказания, чтобы заполнить эти пробелы и создать более полную тепловую карту без необходимости обходить каждый квадратный метр здания. Поэтому, в плане построения тепловых карт программа Wi-Fi Analyzer and Surveyor не очень удобна.
Давайте еще немного задержимся на этой программе и скажем пару слов об инструменте «Analyzer» рассматриваемого приложения. Здесь можно найти 4 вкладки внизу экрана, каждая из которых содержит тривиальные и доступные почти в каждом подобном приложении данные:
Во вкладке «Channel» отображена информация о доступных точках доступа (ТД) и каналах на которых они работают в виде столб-диаграмм. Далее вкладки «Interference» и «Signal», которые приводят ту же самую информацию, что и ранее (во вкладке «Channel»), но непосредственно на предмет интерференции и уровня сигнала от каждой точки доступа (так сказать, для более удобного восприятия):
Здесь можно выбрать, какие точки доступа следует отобразить на основе сведений об уровне сигнала (лучший (Best), хороший (Good), слабый (Weak) или показать все (All)). И последняя вкладка – «Wi-Fi Details» (или сведения о Wi-Fi) показывает текстовый список доступных точек и основную информацию о них: SSID, MAC-адреса, уровень сигнала, используемый канал для передачи данных. К сожалению, отсутствует информация о применяемом алгоритме шифрования сети.
В настройках анализатора вы можете установить интервал сканирования или отключить его в принципе, что может быть полезно, если вам просто нужно получить доступ к ранее проведенным измерениям. Кроме того, в программе можно дать какой-либо сети придуманное вами имя, которое поможет отслеживать эти сети в дальнейшем. Эти простые настройки могут помочь при постоянной работе с конкретными сетями.
Wi-Fi Visualizer
Приложение Wi-Fi Visualizer от ITO Akihiro также распространяется бесплатно и обеспечивает очень простую функциональность для построения тепловых карт, а также несколько других полезных инструментов.
После открытия Wi-Fi Visualizer вы увидите экран сканирования «Scan», в котором отображаются сведения о текущем соединении с Wi-Fi-точкой доступа. Наряду с состояниями беспроводной сети он также показывает ширину канала, центральный канал и максимальную скорость передачи данных (правда, не всегда все эти параметры программа может определить):
Вы также можете просматривать вкладки на этой же странице, позволяющие увидеть занятость каналов и их графическое представление в диапазонах 2,4 ГГц и для каждого подмножества диапазонов 5 ГГц, но было бы удобнее видеть все полосы 5 ГГц на одной странице:
Также, на странице сканирования есть вкладка со списком доступных SSID. Отфильтровать список нельзя, но можно упорядочить устройства по SSID и BSSID. На этой же странице «Scan» есть возможность сохранить список устройств и графики с информацией и состоянии канала, к которым можно будет вернуться и просмотреть их позже. Это довольно удобная функция, которую предлагают далеко не все бесплатные приложения:
На этом функции сканирования заканчиваются, и мы можем перейти к рассмотрению тепловых карт, — соответствующая вкладка «Heatmap»:
На странице «Heatmap» вы можете назвать и создать новый проект. Когда вы добавляете план этажа (это может быть простая картинка), вы также как и в предыдущей программе указываете свое местонахождение на карте, программа регистрирует точку доступа и сохраняет ее скорость передачи данных и мощность в указанной точке. К сожалению, в отличие от рассмотренного ранее приложения, программа регистрирует статистику только для той ТД, к которой вы подключены в данный момент. Это не совсем удобно и может быть проблемой в том случае, если вы хотите увидеть, влияют ли сигналы от одной точки на другую на тепловой карте. В данной программе сделать это просто невозможно. Но благодаря адаптивному алгоритму предсказания уровня сигнала, можно строить более равномерные тепловые карты:
Перейдем к не менее интересной вкладке «Network Map» (ниже под «Heatmap»). Здесь на экране вы можете просмотреть дерево устройств, обнаруженных в сети. По факту, это простой IP-сканер, который показывает IP, MAC-адреса и сетевые имена устройств в сети (таких как маршрутизаторы/коммутаторы/беспроводные ТД) в дополнение к клиентским устройствам. Это отличная бонусная функция, которая не наблюдается в большинстве других приложений для анализа Wi-Fi сетей:
На вкладке «Chart of Signal Strenght» (сила сигнала) вы можете просматривать график зависимости изменения уровня сигнала от времени (данные показаны для той точки доступа, к которой вы подключены). Хоть эта функция и очень проста, но она также и очень удобна. На графике приведена статическая линия, указывающая типичную пограничную линию роуминга на -80 дБм. Можно, удаляясь от точки доступа, понять на каком расстоянии от нее будет наблюдаться указанное затухание в -80дБм и в дальнейшем учесть это при организации бесшовного радиопокрытия:
На вкладке «Setting» приводится информация о характеристиках вашего устройства: поддерживаемые частоты и максимальная скорость передачи данных.
Таким образом, если вам нужен неплохой инструмент для анализа радиопокрытия и Wi-Fi сетей в целом, это приложение стоить добавить в свой арсенал. Подобные решения хорошо подойдут для анализа малых беспроводных сетей, особенно если вы являетесь единственным системным администратором в своей фирме. С его помощью можно проводить экспресс-анализ при проектировании или расширении существующей Wi-Fi сети.
В этой части статьи мы рассмотрели работу двух из четырех обещанных приложений. Во второй части мы рассмотрим работу еще двух программных решений с не менее интересными возможностями, позволяющими производить анализ радиопокрытия, — это iMapper Wi-Fi Pro и WiTuners Mobile.
Если у вас есть смартфон и вы всякий раз, выходя из дома, не переводите его в режим полета – забудьте слово «приватность»: системы Wi-Fi-аналитики, установленные в магазинах, торговых центрах и общественном транспорте по всему городу, видят и запоминают все ваши перемещения.
Но что для пользователей прямой путь к киберпаранойе, то для ритейлеров отличная возможность решить сразу несколько сложных бизнес-задач: привлечь новую офлайн-аудиторию, проанализировать конверсию онлайн-рекламы и повысить эффективность торговых точек.
Как это работает
При включенном Wi-Fi смартфон, как и любые другие устройства, постоянно обменивается технической информацией с доступными роутерами поблизости, передавая им свой MAC-адрес .
Обычно такая информация не сохраняется, но производители Wi-Fi-сенсоров (также – «радаров» или «ловушек») перенастраивают роутеры таким образом, чтобы они запоминали MAC-адреса всех устройств с включенным Wi-Fi поблизости. Это позволяет в дальнейшем отслеживать перемещения сохраненных устройств в зоне действия сенсора и выгружать их на рекламные площадки. При этом участники рынка постоянно подчеркивают, что данные передаются в обезличенном виде, поэтому их сбор абсолютно легален.
В сентябре Минкомсвязи разработало поправки в федеральный закон «О персональных данных», согласно которым обезличенными персональными данными будет считаться «информация, которая не позволяет без использования дополнительных сведений определить, что они относятся к конкретному лицу». Такие данные могут использоваться свободно, в том числе в целях бизнеса.
Зачем это нужно
Применений технологии в маркетинге масса: от гиперлокального таргетинга и сбора аудитории различных мероприятий до анализа эффективности наружной рекламы. Рассмотрим некоторые из них подробнее.
Настроить гиперлокальный таргетинг
При установке в магазине Wi-Fi-сенсоры позволяют настроить гиперлокальный таргетинг. То есть показывать рекламу только той аудитории, которая живет или работает рядом с точкой продаж, и не тратить ресурсы на тех, кто не бывает в этом районе. Такая модель особенно актуальна для небольшого бизнеса с жесткой привязкой к местоположению: салоны красоты, кофейни, аптеки, автосалоны и др.
В зависимости от оборудования аудиторию для показа рекламы можно собирать в радиусе от 1 до 1 000 метров, а затем дополнительно сегментировать ее: например, выбрать только тех, кто регулярно проходит мимо торговой точки с 8 до 10 утра, или тех, кто зашел в заведение и провел в нем какое-то время.
На крупных рекламных площадках тоже есть инструменты для гиперлокального таргетинга, но их точность ниже.
В «Яндекс.Аудиториях» можно выбрать здание, на которое будет транслироваться реклама. То есть людей, которые в этом здании «живут», «работают» или «бывают столько-то раз за определенный период», однако радиус показа рекламы все равно составит не менее 500 метров. В контекстно-медийной сети Google, сервисе MyTarget, а также соцсетях «ВКонтакте», Facebook и Instagram минимальный радиус действия гиперлокальной рекламы составляет 1 км.
Определить конверсию онлайн-рекламы
Собрав MAC-адреса посетителей торговой точки с помощью Wi-Fi-сенсора, можно не только «догнать» их выгодным предложением, но также сделать то, что ранее казалось невозможным – узнать конверсию онлайн-рекламы в офлайн-визиты.
Так удалось определить количество и качество офлайн-визитов по итогам онлайн-кампании: почти каждый десятый посетитель шоу-рума Volkswagen до этого видел рекламу бренда онлайн, а время пребывания в павильоне среди видевших онлайн-рекламу было на 56,9 % выше среднего по кампании.
Повысить эффективность наружной рекламы
Похожим образом Wi-Fi-сенсоры можно использовать для оценки и повышения эффективности наружной рекламы. Технический директор Maer Group Digital Павел Виноградов рассказал, что компания устанавливает Wi-Fi-оборудование в рекламные фасады вдоль автомагистралей, собирает MAC-адреса людей, которые проезжают мимо, а затем «догоняет» их онлайн-рекламой и отслеживает конверсию.
Как работают Wi-Fi-сенсоры в наружной рекламе (НПО «Аналитика», «Лайса»)
Связать онлайн и офлайн
Маркетологи «Перекрестка» идут еще дальше и связывают данные Wi-Fi-сенсоров в магазинах с картами лояльности покупателей, рассказал Александр Аникин, основатель компании-поставщика ритейл-решений «Киниан». Это позволяет направлять клиентам персонализированные предложения в нужное время и в нужном месте – когда они находятся в магазине.
Собрать аудиторию мероприятия
Wi-Fi-сенсоры бывают не только стационарные, но и переносные. С помощью последних можно решить еще одну маркетинговую задачу – собрать MAC-адреса участников конкретного мероприятия для анализа и рекламного таргетинга.
Команда производителя Wi-Fi-сенсоров SMM Radar делится кейсом сбора MAC-адресов посетителей выставки строительных материалов: клиент не смог побывать там лично и попросил собрать контакты без покупки стенда. С помощью двух переносных сенсоров удалось собрать 73 468 MAC-адресов за четыре дня.
Пользователи часто носят с собой сразу несколько устройств (смартфон, планшет, ноутбук), поэтому количество MAC-адресов не равно реальному числу посетителей: при выгрузке собранных адресов в «Яндекс.Аудитории» было обнаружено 34 530 совпадений. По данным заказчика исследования, всего выставку посетили 77 338 человек, то есть в качестве рекламного сегмента была собрана почти половина аудитории мероприятия.
Изучить поведение посетителей
Помимо сбора аудитории для рекламных кампаний, Wi-Fi-сенсоры помогают увеличить эффективность магазинов и даже целых торговых центров, отслеживая поведение посетителей: траекторию движения, количество времени, которое они проводят в тех или иных точках.
Еще немного технических деталей
Производители смартфонов, следуя тренду на приватность, с 2014 года стараются спрятать настоящие MAC-адреса устройств при сканировании Wi-Fi-сетей. Начиная с iOS 8, смартфоны Apple используют рандомизацию – выдают случайные MAC-адреса при обмене информацией с Wi-Fi-устройствами. На Android аналогичная функция появилась немного позднее, c выпуском шестой версии системы, а в Android 10 стала доступна по умолчанию.
По замыслу разработчиков из Google и Apple рандомизация должна сделать отслеживание пользователей по Wi-Fi невозможной. Однако участники рынка настроены оптимистично.
Большинство опрошенных представителей индустрии считают, что технология не несет большой угрозы для рынка. «Компании, занимающиеся Wi-Fi-аналитикой, уже научились заставлять устройства выдавать реальные MAC-адреса и регулярно разрабатывают новые прошивки», – рассказал Николай Кокарев, аккаунт-директор PPL-media.
Одно из уязвимых мест технологии – подключение к известным сетям. Как только смартфон подключается к знакомой сети, например, к бесплатному Wi-Fi в парке или общественном транспорте, он начинает отправлять всем устройствам вокруг, в том числе Wi-Fi-сенсорам, реальный MAC-адрес. «Можно только поблагодарить компании, которые расширяют покрытие бесплатного Wi-Fi в России: за последний год мы в два раза увеличили распознавание рандомизированных МАС-адресов», – заявил г-н Виноградов из Maer Group.
Wi-Fi-сенсоры также могут мимикрировать под популярные сети вроде MT Free или FreeWiFi: в таком случае под «удар» попадают практически все устройства, которые хотя бы раз подключались к бесплатному Wi-Fi в городе.
Как начать использовать
Чтобы применять Wi-Fi-аналитику в бизнесе, совсем не обязательно разбираться в методах обхода рандомизации MAC-адресов или собирать сенсор самостоятельно: на рынке хватает готовых решений. Кроме того, для рекламного таргетинга можно закупить готовую аудиторию, уже собранную крупными игроками с помощью тех же Wi-Fi-радаров.
Вариант 1: купить Wi-Fi-сенсор
Стоимость Wi-Fi-оборудования, производимого почти десятком российских поставщиков, и его обслуживания зависит от набора функций, доступных интеграций и бренда.
Например, стационарный сенсор, который умеет собирать MAC-адреса и выгружать их в «Яндекс.Аудитории», MyTarget и Facebook, обойдется в 36 тыс. рублей за полгода и 48 тыс. за год; переносной – дороже, от 70 тыс. за шесть месяцев.
Можно найти вариант попроще: недорогое устройство с возможностью выгрузки MAC-адресов в «Яндекс.Аудитории» и MyTarget будет стоить примерно 11 000 рублей за полгода и 15 000 рублей за год.
После установки сенсор сразу же начнет собирать данные посетителей. В зависимости от поставщика, в личном кабинете может быть доступна аналитика – траектории передвижения, среднее время визита и т. п.
Вариант 2: купить готовый сегмент
Если установка сенсора кажется слишком затратной, а главная цель – точнее таргетировать рекламу, можно закупить аудиторию у крупных ритейлеров и поставщиков данных, которые уже собрали нужные MAC-адреса. Это можно сделать через площадки «Яндекс.Аудитории» и MyTarget.
К «Яндекс.Аудиториям» подключены восемь провайдеров данных, в числе которых Aidata, CleverDATA и Soloway. Они загружают в сервис готовые сегменты аудитории, на которые можно настраивать рекламу. Например: «Постоянные посетители ТРЦ Метрополис», «Посетители магазинов нижнего белья в Москве, 1 год», «Владение смартфонами Apple более 18 месяцев» и т. п. Если нужного сегмента не оказалось в общедоступном списке, его можно заказать индивидуально.
В MyTarget процесс устроен аналогично: можно выбрать готовый сегмент из общедоступных или запросить его у провайдера – в MyTarget их более 30. В том числе X5 Retail Group, который продает рекламные сегменты на основе истории покупок посетителей своих супермаркетов. Так что теоретически можно запросить, например, сегмент «любителей бакинских помидоров».
И в «Яндекс.Аудиториях», и в MyTarget цена рекламного сегмента суммируется со стоимостью рекламного размещения, поэтому может получиться недешево.
Вариант 3: совмещать
Лучших результатов можно добиться, если использовать оба подхода одновременно: установить Wi-Fi-сенсор в торговой точке и обратиться к крупному поставщику данных, который сможет сопоставить MAC-адреса с собственной базой и обогатить их ценной информацией.
К примеру, «МаксимаТелеком» (крупнейший в России оператор публичного Wi-Fi) располагает данными о более 30 млн пользователей устройств, которые подключаются к бесплатному интернету в метро и наземном транспорте Москвы и Санкт-Петербурга, а также в нескольких аэропортах. Оператору известны их пол, возраст, интересы, типы девайсов, наиболее посещаемые сайты и география проживания. В прошлом году компания представила устройство MT_Box – сенсор для бизнеса.
В своей презентации разработчик приводит кейс кофейни у метро «Автозаводская». С помощью Wi-Fi владелец заведения собрал MAC-адреса всех проходящих мимо людей, а оператор услуги выделил среди них тех, кто постоянно подключается к сети на этой станции. В выборку попали люди либо живущие, либо работающие рядом. Именно им демонстрировали потом рекламу кофейни в метро.
По итогам кампании 0,94 % проходящих мимо стали постоянными клиентами заведения, то есть в среднем совершали покупки три раза в течение трех недель.
Что учитывать, если решили попробовать
- Помните, что настроить Wi-Fi таргетинг и купить готовые сегменты аудитории можно и на рекламных площадках. Сенсор имеет смысл размещать, когда нужно собрать аудиторию с очень точной привязкой к геолокации, получить аналитику или настроить ретаргетинг в связке с офлайном.
- Рассчитывать на сбор 100 % аудитории нельзя. Во-первых, для получения MAC-адреса на устройстве должен быть включен Wi-Fi, во-вторых, сенсорам не всегда удается обойти рандомизацию. Половина посетителей – это хороший результат.
- Крупные участники рынка собирают данные владельцев смартфонов повсюду – в торговых центрах, общественном транспорте, на автомагистралях, в кафе и ресторанах. Чем больше таких MAC-адресов у поставщика системы Wi-Fi аналитики, тем подробнее будет портрет аудитории и точнее таргетинг.
Понять, как аудитория воспринимает бренд, найти эффективные каналы продвижения и оценить всю картину бизнеса поможет digital-стратегия – детальный план действий, который разработают для вас специалисты «Текстерры».
В Google и «Яндексе», соцсетях, рассылках, на видеоплатформах, у блогеров
Усовершенствование технологий сканирования и переход на Bluetooth-идентификацию
В связи с выходом Android 10 в последние несколько недель идет активное обсуждение перспектив Wi-Fi-аналитики. Ряд изданий пишет, что в последней версии операционной системы Google закрыл доступ к статичным MAC-адресам устройств для сторонних приложений. В своей колонке для Sostav генеральный директор Ontime Media Владимир Трофимов без прикрас и искажения информации рассказывает, как на самом деле обстоят дела.
Для того, чтобы технология O2O на базе Wi-fi-аналитики работала должны совпасть два фактора:
- Wi-Fi-сканер должен считать реальный MAC-адрес для последующей загрузки в интернет-платформу, например «Яндекс»
- Интернет-платформа должна распознать этот MAC-адрес и соотнести его с реальным пользователем
В это же время, основная масса MAC-адресов, которые получают с помощью Wi-fi-аналитики, берется из широковещательных запросов (probe-request), которые смартфоны с определенной периодичностью посылают в эфир. Суть этого запроса простым языком: «А нет ли тут сети, к которой я могу подключиться». Все iPhone с установленной iOS 8 и старше, прячут настоящий фабричный MAC-адрес устройства, подставляя вместо него случайный. Количество Android-устройств, рандомизирующих MAC-адреса, в текущий момент небольшое.
Чтобы все же узнать настоящие MAC-адреса устройств, интернет-платформы берут их из установленных на смартфонах мобильных приложений. Однако доступ сторонних приложений к подобной информации об устройстве также ограничивается: в iOS — с восьмой версии, в Android — с шестой версии.
Почему Wi-fi-аналитика все же работает
Борьба с возможностью сканирования mac-адресов имеет только частичный успех по нескольким причинам:
- Большая часть смартфонов на рынке не умеет рандомизировать MAC-адреса: либо операционная система данного производителя не умеет рандомизировать, либо Wi-Fi чип, используемый в смартфоне, не поддерживает данную функцию
- Если самый совершенный и современный смартфон видит знакомую сеть, к которой ранее подключался, он пытается к ней подключиться и выдает в эфир реальный MAC-адрес. Подобных сетей в городе встречается очень много
Ниже приведена сравнительная таблица со средними долями производителей устройств, которые мы видим в нашей сети на магистралях Москвы и оценочные доли этих производителей на рынке Москвы за 2018 год.
Цифры очень хорошо коррелируют друг с другом, и доля устройств, которые прячут реальный MAC-адрес с помощью рандомизации, пропорциональна доли рынка этих производителей. Тем не менее, доля смартфонов Apple, которые можно увидеть с помощью Wi-fi-аналитики, меньше доли рынка, так как эти устройства в полном объеме могут осуществлять рандомизацию. У Samsung умеют же это могут делать только флагманские модели, поэтому их доля заметно больше доли рынка.
Сравнивая наши данные с данными AdMetrix, мы оцениваем объем собираемой аудитории трасс в течение месяца как 35−40% от общей аудитории. Эти цифры показывают, что рандомизация MAC-адресов не является серьезной помехой для Wi-fi-аналитики.
В будущем Bluetooth заменит Wi-Fi
Есть несколько причин, почему предрекать конец рынка Wi-fi-аналитики преждевременно. На данный момент доля устройств с Android 9, которая вышла год назад, находится на уровне 10% (по данными Wikipedia), что означает крайне медленное распространение новой версии операционной системы. Ее в основном получают только флагманские устройства. В перспективе 2−3 лет доля устройств с Android 10 не будет значимой на рынке.
Когда же через 3−5 лет Android 10 получит более широкое распространение, а доля устройств, которые умеют рандомизировать и прятать свой MAC-адрес возрастет, должна уменьшится и доля данных об аудитории, которые собирают с помощью Wi-Fi-сканеров. Эту проблему принципиально решат Bluetooth-сканеры, так как в их протоколах нет рандомизации, а рынок носимых устройств, постоянно подключенных к смартфонам по Bluetooth, растет высокими темпами — в разных категориях от 57% до 308% в год (данные GFK). Например, продажа беспроводных наушников насчитывает 4,5 млн устройств в год (по данным GFK), «умных» часов — 1,1 млн устройств в год.
Таким образом, в ближайшие годы постоянно включенный Bluetooth будет у большего количества людей, чем Wi-Fi, а общая доля собираемой аудитории будет расти, а не сокращаться. В то же время, MAC-адрес Bluetooth-модуля может быть использован для вычисления MAC-адреса Wi-Fi-модуля, и органично вписывается в собираемые в настоящий момент данные, дополняя их. У Ontime Media есть успешный опыт анализа MAC-адресов Bluetooth, и в следующем году мы сможем предложить нашим клиентам модернизированные сканеры, которые одновременно анализируют MAC-адреса и Wi-Fi, и Bluetooth.
Развитие технологий сканирования
Сканеры MAC-адресов не стоят на месте. Например, наше оборудование не просто выдает TCP-dump, как это делают перепрошитые роутеры, а разбирает собранную информацию на низком уровне — на уровне протокола, обеспечивающего работу по стандартам Wi-Fi. Это позволяет повысить уровень очистки от рандомизированных и технических MAC-адресов до 100% в режиме реального времени.
Дальнейшее развитие сканеров позволит создавать более совершенное оборудование для Wi-Fi аналитики и получить дополнительные инструменты для борьбы с рандомизацией, в том числе за счет расширения списка анализируемых протоколов.
MAC-адрес в текущий момент является единственным доступным идентификатором, который позволяет анализировать перемещение аудитории с высокой точностью и, что самое важное, он является универсальным — то есть им можно обмениваться между различными платформами Wi-Fi-аналитики, в отличие, например, от Face ID. Обогащение данных о MAC-адресах и их метчинг с более популярными идентификаторами в недалеком будущем позволит построить по-настоящему омниканальное пространство между Out-of-home и диджитал.
Читайте также: