Unternehmen ohne WiFi-Analysen sind im Blindflug, wenn es darum geht, das physische Kundenverhalten zu verstehen. Jedes Mal, wenn ein Besucher eine Verbindung zu Ihrem Netzwerk herstellt, bleiben wertvolle Datenpunkte unerfasst – Erkenntnisse, die Ihre Marketingeffektivität und betriebliche Effizienz dramatisch verändern könnten.
Häufigkeit und Verweildauer der Kunden Ohne angemessene Analysen verlieren Sie den Überblick, wie oft Kunden zu Ihrem Unternehmen zurückkehren. Diese Daten zur Besuchshäufigkeit zeigen entscheidende Muster in Bezug auf die Kundentreue. Analysen können beispielsweise zeigen, ob Ihre treuesten Kunden wöchentlich oder nur ein paar Mal im Jahr zu Besuch sind, und so den lebenslangen Kundenwert berechnen. Bedenken Sie, dass ein Kunde, der monatlich besucht und etwa 183 US-Dollar pro Besuch ausgibt, Ihrem Unternehmen über ein Jahrzehnt hinweg mehr als 22.000 US-Dollar wert sein könnte.
Die Verweildauer – also die Verweildauer der Kunden an Ihrem Standort – stellt eine weitere verpasste Gelegenheit dar. Diese Kennzahl variiert je nach Geschäftstyp erheblich. In Cafés und Bars verweilen die Kunden oft zwei bis vier Stunden. Insbesondere kann die WLAN-Analyse die durchschnittliche Verweildauer stündlich aufschlüsseln und so unerwartete Muster aufdecken. Wenn sich beispielsweise die typische Verweildauer von 30 Minuten in einem Fast-Casual-Restaurant um 8 Uhr morgens plötzlich auf 60 Minuten verdoppelt, muss diese Anomalie untersucht werden.
Darüber hinaus haben Unternehmen Schwierigkeiten, zwischen tatsächlichen Kunden und Mitarbeitern zu unterscheiden, die das Netzwerk nutzen. Fortschrittliche WLAN-Analyseplattformen lösen dieses Problem, indem sie die Besuchshäufigkeit über Wochen und Monate auswerten und die Geräte der Mitarbeiter automatisch aus den Berechnungen herausfiltern.
Demografische und verhaltensbezogene Daten Ohne Gast-WLAN-Analysen verpassen Sie wichtige demografische Erkenntnisse darüber, wer Ihr Unternehmen tatsächlich besucht. Diese Systeme können Folgendes identifizieren:
- Alters- und Geschlechterverteilung
- Einstellungen für soziale Netzwerke
- Verwendete Geräte- und Browsertypen
- Besuchsmuster und Vorlieben
- Social-Media-Aktivitäten und Interessen
Am wichtigsten ist vielleicht, dass diese demografischen Daten zeigen, ob Ihre tatsächlichen Kunden mit Ihrer Zielgruppe übereinstimmen. Viele Geschäftsinhaber entdecken erhebliche Diskrepanzen zwischen denen, von denen sie glauben, dass sie sie anziehen, und denen, die tatsächlich durch ihre Türen kommen.
Darüber hinaus ermöglicht die Gast-WLAN-Analyse die Erstellung detaillierter Kundenpersönlichkeiten auf der Grundlage echter Verhaltensdaten. Diese Informationen werden direkt in Ihre CRM-Datenbank eingespeist und ermöglichen so zielgerichtete Marketingkampagnen. Sie könnten beispielsweise automatisch personalisierte Angebote für Kunden auslösen, die Anzeichen von Abwanderung zeigen, indem Sie fortschrittliches maschinelles Lernen verwenden, um diese gefährdeten Personen zu identifizieren.
Einschränkungen bei der geräteübergreifenden Nachverfolgung In der heutigen Welt mit mehreren Geräten stellt die Verfolgung von Customer Journeys eine große Herausforderung dar. Die durchschnittliche Person weltweit verwendet etwa 3,6 Geräte, während in US-Haushalten durchschnittlich 13 verschiedene Gerätetypen und insgesamt 21 Geräte verwendet werden. Ohne geräteübergreifende Tracking-Funktionen fällt es Unternehmen schwer, Aktivitäten zu verbinden, die auf Smartphones, Tablets und Computern stattfinden.
Herkömmliche Tracking-Methoden wie Cookies reichen nicht aus, um ein vollständiges Bild zu liefern. Cross-Device-Tracking beseitigt diese blinden Flecken, indem es Benutzeraktivitäten über verschiedene Plattformen hinweg miteinander verbindet 4. Ohne diese Funktion sehen Unternehmen eher unzusammenhängende Interaktionen als zusammenhängende Customer Journeys.
Zum Beispiel könnte ein Kunde Ihr Unternehmen durch eine Fernsehwerbung entdecken, auf seinem Telefon recherchieren und schließlich einen Kauf auf einem Laptop tätigen. Ohne ordnungsgemäße Nachverfolgung erscheinen diese als drei separate, nicht miteinander zusammenhängende Interaktionen 4. Folglich verpassen Sie wichtige Attributionsdaten darüber, welche Touchpoints tatsächlich zu Conversions führen.
Mit der Verschärfung der Datenschutzbestimmungen werden probabilistische Tracking-Methoden, die anonyme Datenpunkte (einschließlich WLAN-Netzwerkverbindungen) analysieren, zu immer wichtigeren Alternativen zum herkömmlichen identifikatorenbasierten Tracking.