Presence analytics बनाम engagement analytics
यह तय करें कि इस तिमाही में आपके द्वारा पूछे जाने वाले प्रश्नों के आधार पर आपकी एस्टेट को presence analytics की आवश्यकता है, engagement analytics की या दोनों की। आप जान पाएंगे कि प्रत्येक परत क्या मापती है, MAC randomisation किस प्रकार presence डेटा को सीमित करता है, प्रत्येक पर कौन सा GDPR कानूनी आधार लागू होता है, और आपके पास पहले से मौजूद एक्सेस पॉइंट्स पर कई साइटों पर डिप्लॉयमेंट को कैसे क्रमबद्ध किया जाए।
हमारी मुख्य श्रृंखला का हिस्सा: WiFi Analytics Guide →
प्रजेंस और इंगेजमेंट एनालिटिक्स के बीच चयन आपके विशिष्ट लक्ष्यों पर निर्भर करता है: समग्र फुटफॉल वॉल्यूम के लिए प्रजेंस का उपयोग करें या मार्केटिंग के लिए इंगेजमेंट का। Purple 80,000+ स्थानों पर Cisco Meraki जैसे नेटवर्क पर GDPR मानकों दोनों का समर्थन करता है, जिससे एस्टेट्स को संचालन को बढ़ावा देने के लिए ऑप्ट-इन गेस्ट प्रोफाइल के साथ लोकेशन डेटा को संयोजित करने में मदद मिलती है।
प्रजेंस एनालिटिक्स बनाम इंगेजमेंट एनालिटिक्स: आपको किसे चुनना चाहिए?
चयन उस प्रश्न पर निर्भर करता है जिसका उत्तर आप खोजने का प्रयास कर रहे हैं।
- "कितने लोग, कहाँ और कब?" यह प्रजेंस से जुड़ा एक प्रश्न है। इसमें विज़िट वॉल्यूम, पीक आवर्स, ड्वेल टाइम (ठहराव का समय) और कौन सी साइटें सबसे अच्छा और सबसे खराब प्रदर्शन करती हैं, शामिल हैं।
- "वे कौन हैं, क्या वे वापस आएंगे, और क्या हम उन तक पहुंच सकते हैं?" यह इंगेजमेंट से जुड़ा एक प्रश्न है। इसमें ज्ञात विज़िटर्स, दोहराव व्यवहार और ऑप्ट-इन कॉन्टैक्ट्स शामिल हैं जिन्हें आप मार्केटिंग कर सकते हैं।
प्रजेंस एनालिटिक्स WiFi सक्षम डिवाइस वाले प्रत्येक व्यक्ति को देखता है, लेकिन यह आपको यह नहीं बता सकता कि वे कौन हैं। इंगेजमेंट एनालिटिक्स आपको सटीक रूप से बताता है कि किसने साइन इन किया है, लेकिन केवल उन विज़िटर्स के हिस्से के लिए जो कनेक्ट करना चुनते हैं। कोई भी दूसरे के ब्लाइंड स्पॉट को कवर नहीं करता है। यही कारण है कि अधिकांश मल्टी-साइट ऑपरेटर एक ही नेटवर्क से दोनों चलाते हैं।
Purple एक ही WiFi नेटवर्क से दोनों को चलाता है। यह Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme और Fortinet पर हार्डवेयर-एग्नॉस्टिक क्लाउड ओवरले के रूप में चलता है। Purple वैश्विक स्तर पर 80,000+ लाइव स्थानों पर काम करता है और उसने 2024 में 440 मिलियन लॉगिन रिकॉर्ड किए हैं (Purple का अपना डेटा)।
प्रजेंस और इंगेजमेंट एनालिटिक्स वास्तव में कहाँ भिन्न हैं?
प्रजेंस एनालिटिक्स कैसे काम करता है
WiFi चालू होने पर एक स्मार्टफोन नियमित रूप से प्रोब रिक्वेस्ट भेजता है। ये छोटे रेडियो फ्रेम होते हैं जो आस-पास के नेटवर्क से खुद को पहचानने के लिए कहते हैं। आपके एक्सेस पॉइंट्स इन फ्रेम को सुनते हैं और प्राप्त सिग्नल स्ट्रेंथ इंडिकेटर (RSSI) को रिकॉर्ड करते हैं, जो यह मापता है कि सिग्नल कितना मजबूत है। मजबूत, निरंतर सिग्नल बताते हैं कि डिवाइस वेन्यू के अंदर है। कमजोर या संक्षिप्त सिग्नल राहगीरों का संकेत देते हैं।
Purple की प्रजेंस रिपोर्ट इसे परिचालन उपायों के एक सेट में बदल देती है:
- कन्वर्जन्स: विज़िट्स की कुल संख्या जहां सिग्नल की ताकत ने संकेत दिया कि डिवाइस वेन्यू के अंदर था।
- औसत ड्वेल (औसत ठहराव): प्रमाणित विज़िटर्स प्रति विज़िट कितनी देर तक कनेक्टेड रहे।
- दिन और घंटे के अनुसार विज़िट्स: पूरे सप्ताह में विज़िट वॉल्यूम का एक हीटमैप।
- सबसे अधिक और सबसे कम लोकप्रिय वेन्यू: विज़िट्स के आधार पर आपकी टॉप 10 और बॉटम 10 साइटें। शून्य विज़िट्स वाले वेन्यू इसमें शामिल नहीं हैं।
पूर्ण फ़ील्ड परिभाषाएँ WiFi Analytics: Presence support article में हैं।
इंगेजमेंट एनालिटिक्स कैसे काम करता है
एक Captive Portal वह वेब पेज होता है जिसे कोई विज़िटर इंटरनेट एक्सेस मिलने से पहले देखता है। उस पेज पर, विज़िटर एक ईमेल पते, एक फॉर्म या सोशल लॉगिन के साथ साइन इन करता है। यदि वे चाहें तो मार्केटिंग के लिए सचेत रूप से ऑप्ट-इन भी करते हैं। उसके बाद की प्रत्येक विज़िट उस ज्ञात प्रोफ़ाइल से जुड़ी होती है जिसमें वह फर्स्ट-पार्टी डेटा होता है जो विज़िटर ने सीधे आपको दिया था।
वह प्रोफ़ाइल आपके मापने की क्षमता को बदल देती है। आप नए बनाम दोबारा आने वाले विजिटर्स की गणना कर सकते हैं और उनके द्वारा साझा की गई विशेषताओं के आधार पर सेगमेंट बना सकते हैं। इसके बाद आप CRM के माध्यम से ऑप्ट-इन किए गए समूह तक पहुंच सकते हैं। Purple का Zone Analytics लिंग या आयु के आधार पर एक ज़ोन से दूसरे ज़ोन में होने वाली हलचल को फ़िल्टर कर सकता है। यह फ़िल्टर साइन-इन डेटा पर निर्भर करता है, इसलिए यह लोकेशन डेटा पर आधारित एक एंगेजमेंट क्षमता है। रिपोर्ट की परिभाषाओं के लिए Zone Analytics support article देखें।
साथ-साथ तुलना
| अक्ष | Presence analytics | Engagement analytics |
|---|---|---|
| डेटा स्रोत | आस-पास के डिवाइस से जांच अनुरोध (प्रोब रिक्वेस्ट) और सिग्नल की शक्ति | Captive Portal साइन-इन और कनेक्टेड सेशन |
| किसकी गणना की जाती है | रेंज में WiFi ऑन रखने वाला प्रत्येक डिवाइस | केवल वे विजिटर्स जो साइन इन करते हैं |
| पहचान | डिवाइस आइडेंटिफायर, कोई नाम या संपर्क विवरण नहीं | नाम, ईमेल और विजिटर द्वारा प्रदान की गई विशेषताएं |
| सामान्य मेट्रिक्स | विजिट, कन्वर्शन, व्यस्त घंटे, स्थान की रैंकिंग | दोबारा आने वाले विजिटर्स, ऑप्ट-इन दर, सेगमेंट व्यवहार, कैंपेन रिस्पॉन्स |
| MAC randomisation का प्रभाव | उच्च: यह विशिष्ट संख्या को बढ़ा देता है और रिपीट-विजिट मिलान को बाधित करता है | कम: पहचान साइन-इन रिकॉर्ड में मौजूद होती है |
| सामान्य GDPR कानूनी आधार | वैध हित, अनुच्छेद 6(1)(f) | मार्केटिंग के लिए सहमति, अनुच्छेद 6(1)(a) |
| विजिटर के लिए आवश्यक कार्रवाई | कोई नहीं | साइन इन करें और चुनें कि ऑप्ट इन करना है या नहीं |
| आवश्यक हार्डवेयर | लोकेशन फीड के साथ मौजूदा एक्सेस पॉइंट | मौजूदा एक्सेस पॉइंट और साथ में एक Captive Portal |
| इसके लिए सबसे उपयुक्त | ऑपरेशन्स, एस्टेट्स, स्टाफिंग और साइटों की तुलना | मार्केटिंग, लॉयल्टी, CRM और वैयक्तिकरण (पर्सनलाइजेशन) |
| मुख्य ब्लाइंड स्पॉट | आपको यह नहीं बता सकता कि कोई व्यक्ति कौन है | उन विजिटर्स को नहीं देख सकता जो कभी कनेक्ट नहीं होते |
MAC randomisation प्रेजेंस डेटा को कैसे बदलता है
प्रत्येक WiFi डिवाइस में एक MAC एड्रेस होता है, जो उसके रेडियो फ्रेम में प्रसारित होने वाला एक हार्डवेयर आइडेंटिफायर है। शुरुआती प्रेजेंस सिस्टम प्रत्येक MAC एड्रेस को एक व्यक्ति के रूप में मानते थे। अब यह धारणा सही नहीं है।
Apple डिवाइस iOS 8 के बाद से असंबद्ध (unassociated) होने पर जांच अनुरोधों में रैंडम MAC एड्रेस का उपयोग करते आ रहे हैं। iOS 14 और Android 10 के बाद से, फोन कनेक्ट होने पर डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति नेटवर्क एक रैंडम एड्रेस का भी उपयोग करते हैं। प्रेजेंस डेटा पर इसके व्यावहारिक प्रभाव तीन गुना हैं:
- विशिष्ट-डिवाइस (यूनिक-डिवाइस) की संख्या बढ़ती है। एक फोन एक दिन या एक सप्ताह में कई डिवाइस के रूप में दिखाई दे सकता है।
- रिपीट-विजिट मिलान विफल हो जाता है। अगले सप्ताह वापस आने वाला फोन एक नए एड्रेस का उपयोग कर सकता है, इसलिए यह पहली बार आने वाले विजिटर जैसा दिखता है।
- प्रति घंटा और दैनिक वॉल्यूम उपयोगी बने रहते हैं। एक छोटे अंतराल के भीतर, मजबूत और निरंतर सिग्नलों की संख्या इस बात का सटीक संकेत बनी रहती है कि कोई स्थान कितना व्यस्त है।
इसके बाद का नियम यह है: वॉल्यूम, टाइमिंग और साइट की तुलना के लिए प्रेजेंस डेटा का उपयोग करें। लॉयल्टी या फ़्रीक्वेंसी विश्लेषण के लिए इसका उपयोग न करें। एंगेजमेंट डेटा पर रैंडमाइजेशन का प्रभाव बहुत कम पड़ता है क्योंकि पहचान विजिटर द्वारा सबमिट की गई जानकारी में होती है, न कि रेडियो एड्रेस में।
प्रेजेंस एनालिटिक्स कब सही विकल्प है?
जब आपको कुछ लोगों की गहन जानकारी के बजाय, सभी लोगों के कवरेज की आवश्यकता हो, तो उपस्थिति विश्लेषण (presence analytics) चुनें। यह निम्नलिखित स्थितियों में सही निर्णय है:
- स्थलों की निष्पक्ष तुलना करना। विज़िट के आधार पर स्थलों को रैंक करने से पता चलता है कि कौन से स्थान उम्मीद से कम प्रदर्शन कर रहे हैं। Purple आपके शीर्ष 10 और निचले 10 स्थानों को रैंक करता है।
- कर्मचारियों की योजना बनाना। दिन और घंटे का हीटमैप दिखाता है कि मांग कब चरम पर होती है, ताकि आप उसके अनुसार रोस्टर तैयार कर सकें।
- किसी स्थल के भीतर रूपांतरण (conversion) को मापना। प्रत्येक स्टोर के लिए विज़िट-टू-सेल दर प्राप्त करने के लिए लेन-देन को विज़िट से विभाजित करें।
- स्थान को समझना। ज़ोन एनालिटिक्स प्रत्येक ज़ोन में औसत ठहराव, प्रति ज़ोन औसत दैनिक विज़िट और ज़ोन के भीतर लोगों का प्रति घंटे का हीटमैप दिखाता है।
- परेशानी से बचना। किसी को भी साइन इन करने की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए आप उन आगंतुकों का एक बड़ा हिस्सा देख पाते हैं जो कभी कनेक्ट नहीं होते हैं।
Retail में, उपस्थिति आमतौर पर पहला स्तर होता है जिसे आप तैनात करते हैं। यह संपत्ति और संचालन से जुड़े उन सवालों के जवाब देता है जो मार्केटिंग डेटा नहीं दे सकता। किसी एक वेंडर के लोकेशन फ़ीड के अधिक विवरण के लिए, HPE Aruba Central presence analytics: setup, exports and limits पढ़ें।
व्यावहारिक परिदृश्य: एक 30-स्टोर वाली फैशन चेन (उदाहरणात्मक आंकड़े)
स्थिति। 30 स्टोर वाला एक फैशन रिटेलर जानना चाहता है कि शहर के केंद्र में स्थित दो समान स्टोर अलग-अलग तरीके से व्यापार क्यों करते हैं। दोनों के पास समान फ्लोर स्पेस और समान बिलिंग वॉल्यूम है।
क्या किया गया था। रिटेलर ने एक सप्ताह के उपस्थिति डेटा की तुलना बिलिंग लेनदेन से की। स्टोर A ने 12,000 कन्वर्शन और 2,400 लेनदेन दर्ज किए, जो कि 20% की विज़िट-टू-सेल दर है। स्टोर B ने 9,000 कन्वर्शन और 2,700 लेनदेन दर्ज किए, जो कि 30% की दर है। दिन और घंटे के हीटमैप से पता चला कि स्टोर A शनिवार को 14:00 और 16:00 के बीच चरम पर था। उस समय के दौरान, शॉप फ्लोर पर केवल तीन कर्मचारी थे।
मापने योग्य परिणाम। विश्लेषण ने 10-पॉइंट के कन्वर्शन अंतर को अलग किया। इसने उस अंतर को एक ज्ञात पीक समय पर कर्मचारियों की कमी से जोड़ा, न कि आगंतुकों की कमी से। रिटेलर ने उस समय के लिए दो कर्मचारियों को फ्लोर पर स्थानांतरित कर दिया। इसके बाद उसने चार सप्ताह बाद समीक्षा करने के लिए विज़िट-टू-सेल दर को मानक के रूप में निर्धारित किया।
ध्यान दें कि रिटेलर ने क्या नहीं किया। उसने उपस्थिति डेटा का उपयोग यह दावा करने के लिए नहीं किया कि स्टोर A में अधिक वफादार खरीदार थे। MAC रैंडमाइजेशन उपस्थिति डेटा से दोहराए जाने वाले विज़िट की संख्या को अविश्वसनीय बनाता है।
जुड़ाव विश्लेषण (engagement analytics) कब सही निर्णय है?
जब आपको यह जानने और उस पर कार्रवाई करने की आवश्यकता हो कि आपके आगंतुक कौन हैं, तो जुड़ाव विश्लेषण चुनें। यह सही निर्णय है जब आपको:
- अपने स्वयं के दर्शकों की संख्या बढ़ानी हो। प्रत्येक सचेत-विकल्प ऑप्ट-इन एक ऐसा संपर्क जोड़ता है जिस तक आप किसी तीसरे पक्ष के प्लेटफॉर्म को भुगतान किए बिना पहुंच सकते हैं।
- वफादारी को मापना हो। दोहराई जाने वाली विज़िट एक ज्ञात प्रोफ़ाइल से जुड़ी होती हैं, इसलिए नए बनाम लौटने वाले आगंतुकों का विभाजन विश्वसनीय होता है।
- अभियान के प्रभाव को साबित करना हो। आप देख सकते हैं कि संपर्क किया गया आगंतुक वापस आया या नहीं, न कि केवल यह कि उसने ईमेल खोला या नहीं।
- अपने दर्शकों को विभाजित करना हो। साइन-इन से प्राप्त विशेषताएं, जैसे कि आयु वर्ग, आपको यह तुलना करने की अनुमति देती हैं कि विभिन्न समूह आपके स्थल का उपयोग कैसे करते हैं।
- अपने CRM को डेटा प्रदान करना हो। Purple, CRM और मार्केटिंग प्लेटफॉर्म के साथ एकीकृत होता है, जिससे फर्स्ट-पार्टी डेटा उन प्रणालियों में चला जाता है जिनका उपयोग आपकी टीम पहले से ही करती है। Hotels में, एंगेजमेंट एनालिटिक्स मेहमानों के WiFi साइन-इन को एक सीधे संबंध में बदल देता है। वह संबंध उन मेहमानों के साथ सबसे अधिक मायने रखता है जिन्होंने किसी तीसरे पक्ष के माध्यम से बुकिंग की है।
व्यावहारिक परिदृश्य: रेस्टोरेंट और बार वाला 200 कमरों का एक होटल (उदाहरण के लिए आंकड़े)
स्थिति। 200 कमरों का एक होटल अपने अधिकांश कमरों की बुकिंग ऑनलाइन ट्रैवल एजेंटों के माध्यम से करता है। परिणामस्वरूप, उसके पास अपने बहुत कम मेहमानों के संपर्क विवरण होते हैं। इसका रेस्टोरेंट और बार सप्ताह के दिनों की रातों में आधा खाली रहता है।
क्या किया गया। होटल ने एक captive portal स्थापित किया जिसने ईमेल पता मांगा। मार्केटिंग सहमति एक अलग, बिना टिक वाला ऑप्ट-इन विकल्प था। एक महीने में, 1,500 मेहमानों ने साइन इन किया और 600 ने ऑप्ट-इन किया, जो कि 40% की ऑप्ट-इन दर है। ज़ोन एनालिटिक्स ने लॉबी की तुलना में बार ज़ोन में एक कम औसत ठहराव समय दिखाया। मेहमान बार से होकर गुजरे लेकिन रुके नहीं। होटल ने ऑप्ट-इन करने वाले मेहमानों को सप्ताह के मध्य में डिनर का एक ऑफर भेजा।
मापने योग्य परिणाम। होटल ने 600 संपर्क करने योग्य, सहमति प्राप्त मेहमानों के प्रोफाइल बनाए जो उसके पास पहले नहीं थे। यह अब हर महीने दो आंकड़े मापता है: उस समूह से ऑफर का लाभ उठाना और बार-ज़ोन के ठहराव समय में बदलाव। इसके पास रिटर्न में पोर्टल क्या ऑफर करता है, इसे बदलकर बेहतर बनाने के लिए एक आधारभूत ऑप्ट-इन दर भी है।
क्या आपको प्रेजेंस और एंगेजमेंट एनालिटिक्स दोनों की आवश्यकता है?
अधिकांश संपत्तियों के लिए, हाँ। दोनों माप एक भाजक और एक अंश के रूप में एक साथ फिट होते हैं।
- प्रेजेंस आपको कुल योग देता है। यह दिखाता है कि आयोजन स्थल पर कितने लोग थे।
- एंगेजमेंट आपको ज्ञात हिस्सा देता है। यह दिखाता है कि उनमें से कितने लोगों ने साइन इन किया और कितने लोगों ने ऑप्ट-इन किया।
एक को दूसरे से विभाजित करें और आपको प्रत्येक साइट के लिए एक कनेक्शन दर मिलती है। यह एक व्यावहारिक माप है कि आपका गेस्ट WiFi ऑफर कितना अच्छा काम कर रहा है। उच्च प्रेजेंस और कम एंगेजमेंट वाले स्टोर में विज़िटर तो आते हैं लेकिन कनेक्ट करने का एक कमजोर कारण होता है। पोर्टल या प्रोत्साहन को ठीक करें, स्थान को नहीं।
दोनों परतें एक-दूसरे की कमजोरियों को भी ठीक करती हैं।
| प्रश्न | केवल प्रेजेंस | केवल एंगेजमेंट | दोनों एक साथ |
|---|---|---|---|
| शनिवार को कितनी व्यस्तता थी? | सभी विज़िटर्स के लिए उत्तर दिया गया | केवल साइन इन करने वालों के लिए उत्तर दिया गया | कुल मात्रा और साथ ही ज्ञात हिस्सा |
| क्या विज़िटर्स वापस आ रहे हैं? | MAC रैंडमाइजेशन के बाद अविश्वसनीय | साइन-इन किए गए विज़िटर्स के लिए उत्तर दिया गया | ज्ञात विज़िटर्स के लिए दोबारा आने की दर, कुल मात्रा के मुकाबले मापी गई |
| कौन सा ज़ोन ध्यान आकर्षित करता है? | प्रति ज़ोन ठहराव समय, कोई सेगमेंट विवरण नहीं | बिना स्थान डेटा के कोई ज़ोन दृश्य नहीं | आयु या लिंग द्वारा फ़िल्टर किया गया ज़ोन ठहराव समय |
| क्या अभियान ने काम किया? | केवल मात्रा में बदलाव दिखाता है | संपर्क किए गए विज़िटर्स से प्रतिक्रिया दिखाता है | प्रतिक्रिया और साथ ही कुल विज़िट्स पर प्रभाव |
व्यावहारिक परिदृश्य: एक शहर के केंद्र का रेल स्टेशन (उदाहरण के लिए आंकड़े)
स्थिति। एक स्टेशन ऑपरेटर अपने कॉनकोर्स रिटेल लीजिंग में सुधार करना चाहता है। वह यात्रियों को व्यवधान की जानकारी भी देना चाहता है।
क्या किया गया था। Presence डेटा ने प्रति घंटे कॉनकोर्स विज़िट की संख्या को दिखाया। डेटा ने यह भी पुष्टि की कि सुबह 07:00 से 09:00 बजे के बीच की पीक अवधि में शाम की पीक अवधि की तुलना में लगभग दोगुना ट्रैफ़िक था। स्टेशन WiFi में साइन इन करने वाले यात्रियों के एंगेजमेंट डेटा ने ऑपरेटर को सेवा अपडेट के लिए एक ऑप्ट्ड-इन समूह प्रदान किया।
मापने योग्य परिणाम। ऑपरेटर संभावित किरायेदारों को अनुमानों के बजाय अपने स्वयं के नेटवर्क के आंकड़ों का उपयोग करके प्रति घंटे विज़िट की संख्या दिखा सकता था। इसने एक सहमति-प्राप्त संपर्क सूची भी प्राप्त की जिसे संदेशों के खोले जाने और पुनः कनेक्शन की दरों द्वारा मापा जा सकता था। Purple रेलवे संपत्तियों में Trains के साथ-साथ स्टेशनों पर भी काम करता है।
अपने विशिष्ट सेटअप को लेकर कोई सवाल हैं?
हमारी टीम 80,000 से अधिक वेन्यू में वेन्यू ऑपरेटरों, IT मैनेजरों और नेटवर्क इंजीनियरों के साथ काम करती है। 20 मिनट का कॉल बुक करें और हम आपको दिखाएंगे कि आपके जैसे अन्य लोगों ने इसे कैसे हल किया।
क्या presence analytics GDPR के अनुकूल है?
Presence analytics GDPR के अनुकूल हो सकता है, लेकिन अनुपालन इस बात पर निर्भर करता है कि आप इसे कैसे लागू करते हैं, न कि तकनीक पर। यही बात एंगेजमेंट एनालिटिक्स पर भी लागू होती है। ये दोनों केवल अलग-अलग कानूनी आधारों पर निर्भर करते हैं।
डिवाइस आइडेंटिफायर्स के बारे में GDPR क्या कहता है
GDPR का अनुच्छेद 4(1) व्यक्तिगत डेटा को ऐसी जानकारी के रूप में परिभाषित करता है जो किसी व्यक्ति की पहचान "ऑनलाइन आइडेंटिफायर" के माध्यम से करती है। रीसिटल 30 उन आइडेंटिफायर्स का नाम लेता है जो उपकरणों, अनुप्रयोगों, उपकरणों और प्रोटोकॉल द्वारा प्रदान किए जाते हैं। एक MAC एड्रेस किसी डिवाइस और उसके मालिक की पहचान समय के साथ अलग से स्थापित कर सकता है। जब तक आप अन्यथा साबित नहीं कर सकते, इसे व्यक्तिगत डेटा ही मानें।
यूके इंफॉर्मेशन कमिश्नर्स ऑफिस (ICO) ने WiFi सिग्नलों का उपयोग करके लोकेशन एनालिटिक्स पर मार्गदर्शन प्रकाशित किया है। यह MAC एड्रेस को व्यक्तिगत डेटा के रूप में मानता है जहां वे किसी व्यक्ति की अलग से पहचान कर सकते हैं। यह स्पष्ट साइनेज, जल्द से जल्द अनामीकरण (anonymisation) और कम समय तक डेटा रखने की भी सिफारिश करता है।
किसी MAC एड्रेस को हैश कर देना ही डेटा को केवल इस वजह से GDPR के दायरे से बाहर नहीं कर देता है। रीसिटल 26 में कहा गया है कि स्यूडोनिमाइज्ड डेटा, जिसे अतिरिक्त जानकारी के साथ किसी व्यक्ति से फिर से जोड़ा जा सकता है, अभी भी व्यक्तिगत डेटा है। केवल वास्तव में अनाम डेटा ही इस नियम के दायरे से बाहर आता है।
Presence analytics के लिए वैध कानूनी आधार
Presence डेटा आगंतुकों द्वारा बिना कोई कार्रवाई किए एकत्र किया जाता है, इसलिए सहमति प्राप्त करना व्यावहारिक रूप से बहुत कठिन होता है। अधिकांश ऑपरेटर अनुच्छेद 6(1)(f) के तहत वैध हितों (legitimate interests) पर भरोसा करते हैं। उस आधार के लिए तीन चीजों की आवश्यकता होती है:
- एक वैध हित मूल्यांकन (LIA)। उद्देश्य को दस्तावेज करें, कि presence डेटा की आवश्यकता क्यों है और आप आगंतुकों की अपेक्षाओं के साथ इसे कैसे संतुलित करते हैं।
- अनुच्छेद 14 के तहत पारदर्शिता। आगंतुकों को बताएं कि आप क्या एकत्र करते हैं, क्यों करते हैं और कितने समय के लिए करते हैं। प्रवेश द्वारों पर साइनेज और एक लिंक किया हुआ गोपनीयता नोटिस इसका सामान्य तरीका है।
- अनुच्छेद 21 के तहत आपत्ति करने का एक तरीका। समझाएं कि आगंतुक कैसे आपत्ति कर सकते हैं, उदाहरण के लिए WiFi बंद करके।
अनुच्छेद 35(3)(c) को "बड़े पैमाने पर सार्वजनिक रूप से सुलभ क्षेत्र की व्यवस्थित निगरानी" के लिए डेटा सुरक्षा प्रभाव मूल्यांकन (DPIA) की आवश्यकता होती है। Presence analytics चलाने वाला एक शॉपिंग सेंटर, स्टेडियम या स्टेशन इस परीक्षण के दायरे में आ सकता है। Presence को चालू करने से पहले DPIA को पूरा करें।
Engagement analytics के लिए वैध कानूनी आधार
एंगेजमेंट डेटा उन विज़िटर्स से आता है जो कार्रवाई करते हैं, इसलिए सहमति उपलब्ध होती है और मार्केटिंग के लिए अपेक्षित होती है। Article 7 के तहत, सहमति स्वतंत्र रूप से दी गई, विशिष्ट, सूचित और स्पष्ट होनी चाहिए। इसे वापस लेना भी उतना ही आसान होना चाहिए जितना देना। पहले से टिक किए गए बॉक्स मान्य नहीं होते हैं।
UK में, Privacy and Electronic Communications Regulations (PECR), Regulation 22, ईमेल मार्केटिंग के लिए एक अलग नियम जोड़ता है। आपको इसके लिए विशिष्ट सहमति की आवश्यकता होती है, इसलिए मार्केटिंग ऑप्ट-इन को WiFi एक्सेस की शर्तों से अलग रखें। Purple के सोच-समझकर चुने जाने वाले ऑप्ट-इन्स इसी अलगाव पर बने हैं। Purple ISO 27001 प्रमाणित और GDPR अनुपालनकर्ता है, और इसके पास CCPA, Cyber Essentials और B Corp प्रमाणपत्र भी हैं।
दोनों के लिए लागू किए जाने वाले नियंत्रण
- न्यूनतम करें। केवल उन्हीं फ़ील्ड्स को एकत्र करें जिनका आप उपयोग करेंगे।
- retention periods निर्धारित करें। एक निश्चित समय-सारणी पर कच्चे प्रेजेंस रिकॉर्ड्स को हटाएं या एकत्र करें।
- उद्देश्यों को अलग रखें। बिना किसी नए वैध कानूनी आधार के मार्केटिंग के लिए परिचालन प्रेजेंस डेटा का पुन: उपयोग न करें।
- पहुंच को प्रतिबंधित करें। कच्चे आइडेंटिफायर्स को केवल उन लोगों तक सीमित रखें जिन्हें उनकी आवश्यकता है।
- अपना नोटिस प्रकाशित करें। इसे प्रवेश द्वारों पर और captive portal पर लगाएं।
यही सिद्धांत Healthcare में भी लागू होते हैं। वहां मरीजों और विज़िटर्स की गोपनीयता की उम्मीदें अक्सर अधिक होती हैं, इसलिए अपने साइनेज और गोपनीयता नोटिस को विशेष रूप से स्पष्ट बनाएं।
प्रत्येक को चलाने में क्या लागत आती है?
आमतौर पर किसी भी लेयर के लिए नए एक्सेस पॉइंट्स की आवश्यकता नहीं होती है। Purple आपके पहले से स्वामित्व वाले हार्डवेयर पर एक क्लाउड ओवरले के रूप में चलता है। वास्तविक लागत कॉन्फ़िगरेशन, गवर्नेंस और डेटा पर कार्रवाई करने के लिए स्टाफ के समय में होती है।
| लागत श्रेणी | प्रेजेंस एनालिटिक्स | एंगेजमेंट एनालिटिक्स |
|---|---|---|
| एक्सेस पॉइंट हार्डवेयर | समर्थित वेंडर सूची से मौजूदा एक्सेस पॉइंट्स | समर्थित वेंडर सूची से मौजूदा एक्सेस पॉइंट्स |
| अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन | कंट्रोलर के लोकेशन फीड को सक्षम करें और वेन्यू की सीमाएं निर्धारित करें | captive portal, साइन-इन फ़ील्ड और ऑप्ट-इन शब्दों को डिज़ाइन करें |
| फ़्लोरप्लान का काम | यदि आप ज़ोन एनालिटिक्स चाहते हैं तो प्रति साइट ज़ोन ड्रा करें | केवल साइन-इन डेटा के लिए आवश्यक नहीं |
| कानूनी और गवर्नेंस | वैध हित मूल्यांकन, DPIA, साइनेज और retention schedule | सहमति के शब्द, गोपनीयता नोटिस और ईमेल के लिए PECR समीक्षा |
| निरंतर प्रयास | स्टाफिंग और बिक्री के मुकाबले व्यस्त घंटों और वेन्यू रैंकिंग की समीक्षा करें | अभियान चलाएं, CRM फीड प्रबंधित करें और ऑप्ट-आउट संभालें |
| डेटा गुणवत्ता का रखरखाव | MAC randomisation के विकसित होने के साथ अपेक्षाओं को पुन: व्यवस्थित करें | कनेक्शन दर को सुरक्षित रखने के लिए साइन-इन की बाधाओं को कम रखें |
| मुख्य छिपी हुई लागत | विशिष्ट और दोहराव की गणनाओं को अधिक आंकना | कनेक्ट करने के लिए एक कमजोर प्रोत्साहन, जो ज्ञात दर्शकों को सिकोड़ता है |
सबसे बड़ी टालने योग्य लागत गलत डेटा पर लिया गया एक बुरा निर्णय है। दो सामान्य उदाहरण प्रेजेंस डेटा से लिया गया एक लॉयल्टी आंकड़ा और केवल साइन-इन किए गए विज़िटर्स से लिया गया एक व्यस्त-घंटे का चार्ट हैं।
अपनी संपदा के लिए निर्णय कैसे लें
उस प्रश्न से शुरुआत करें जिसका उत्तर व्यवसाय को इस तिमाही में चाहिए। फिर उस लेयर को चुनें जो इसका उत्तर देती है।
| आपकी स्थिति | अनुशंसा | क्यों |
|---|---|---|
| बहु-स्थान रिटेलर जो स्टोर प्रदर्शन की तुलना कर रहे हैं | पहले Presence, फिर Engagement | वेन्यू रैंकिंग और कन्वर्शन के लिए कुल वॉल्यूम की आवश्यकता होती है। CRM विकास इसके बाद आता है। |
| होटल समूह जो सीधे मेहमानों के साथ संबंध बना रहे हैं | पहले Engagement, फिर Presence | ऑप्ट-इन किए गए गेस्ट प्रोफाइल तीसरे पक्ष की बुकिंग पर निर्भरता को कम करते हैं। |
| शॉपिंग सेंटर या स्टेशन जो किरायेदारों को स्पेस बेच रहे हैं | केवल Presence | किरायेदारों को सभी के बीच प्रति घंटे विज़िट की संख्या चाहिए होती है। |
| स्टेडियम या इवेंट वेन्यू जिसमें टिकट वाले दर्शक आते हैं | केवल Engagement | दर्शक पहले से ही साइन इन करने की उम्मीद करते हैं, और ऑप्ट-इन भविष्य की बिक्री को बढ़ाते हैं। |
| कम WiFi कनेक्शन दरों वाला वेन्यू | पहले Presence, फिर पोर्टल में सुधार करें | कनेक्शन दर को मापने के लिए आपको कुल विज़िटर संख्या की आवश्यकता होती है। |
| संवेदनशील क्षेत्र में संगठन, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा | DPIA के साथ Presence, स्पष्ट सहमति के साथ ही Engagement | गोपनीयता की उम्मीदें अधिक होती हैं और इसके लिए प्रलेखित गवर्नेंस की आवश्यकता होती है। |
अधिकांश संपत्तियों के लिए एक व्यावहारिक क्रम:
- वे तीन प्रश्न लिखें जिनका उत्तर आपके संचालन और मार्केटिंग प्रमुखों को सबसे अधिक चाहिए।
- प्रत्येक प्रश्न को Presence या Engagement के साथ मैप करें ऊपर दी गई तालिकाओं का उपयोग करके।
- किसी भी साइट पर Presence सक्षम करने से पहले DPIA और वैध हित मूल्यांकन पूरा करें।
- आधारभूत विज़िट वॉल्यूम और व्यस्त घंटों को स्थापित करने के लिए पूरी संपत्ति में Presence तैनात करें।
- अलग, अनटिक्टेड मार्केटिंग ऑप्ट-इन के साथ Captive Portal लॉन्च करें।
- प्रति साइट कनेक्शन दर की रिपोर्ट करें और खराब प्रदर्शन करने वालों को ठीक करने के लिए एक पोर्टल समस्या के रूप में मानें।
- त्रैमासिक समीक्षा करें और किसी भी ऐसे मीट्रिक को हटा दें जिसे MAC रैंडमाइज़ेशन ने अविश्वसनीय बना दिया है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Presence और Engagement एनालिटिक्स में क्या अंतर है?
Presence एनालिटिक्स विज़िटर के कनेक्ट किए बिना WiFi सिग्नलों से डिवाइसों की गणना करता है, इसलिए यह आस-पास के सभी लोगों के लिए कुल विज़िट, ड्वेल टाइम और व्यस्त घंटों को मापता है। Engagement एनालिटिक्स उन विज़िटर्स से आता है जो Captive Portal के माध्यम से साइन इन करते हैं और ऑप्ट इन करते हैं, इसलिए यह पहचान, बार-बार आने वाली विज़िट और मार्केटिंग पहुंच को जोड़ता है। Presence आपको सभी विज़िटर्स में व्यापकता प्रदान करता है। Engagement आपको ज्ञात हिस्से पर गहराई प्रदान करता है। अधिकांश ऑपरेटर संचालन के लिए Presence और मार्केटिंग के लिए Engagement का उपयोग करते हैं।
रिटेल के लिए कौन सा बेहतर है, Presence या Engagement एनालिटिक्स?
रिटेल के लिए, Presence एनालिटिक्स से शुरुआत करें, फिर Engagement जोड़ें। Presence आपको विज़िट संख्या, विज़िट-टू-सेल कन्वर्शन और प्रत्येक खरीदार के लिए वेन्यू रैंकिंग देता है, चाहे वे कनेक्टेड हों या नहीं। ये वे उपाय हैं जो स्टाफिंग और संपत्ति के निर्णयों को संचालित करते हैं। Engagement फिर साइन इन करने वाले खरीदारों को ऑप्ट-इन संपर्कों और विश्वसनीय बार-बार आने वाले विज़िट डेटा में बदल देता है। किसी भी एक का अकेले उपयोग करने से या तो पहचान में या कवरेज में अंतर रह जाता है।
क्या मुझे Presence और Engagement दोनों एनालिटिक्स की आवश्यकता है?
हां, अधिकांश मल्टी-साइट संपत्तियों के लिए। Presence विज़िटर्स की कुल संख्या को मापता है, जबकि engagement उस हिस्से को मापता है जिसे आप पहचान सकते हैं और संपर्क कर सकते हैं। दोनों मिलकर आपको प्रति साइट एक कनेक्शन दर देते हैं, जिससे पता चलता है कि आपका गेस्ट WiFi ऑफर कहां कम प्रदर्शन कर रहा है। MAC randomisation के बाद Presence वफादारी को विश्वसनीय रूप से नहीं माप सकता है, और engagement उन विज़िटर्स को नहीं देख सकता जो कभी कनेक्ट नहीं होते हैं। दोनों को चलाने से हर ब्लाइंड स्पॉट खत्म हो जाता है।
क्या presence analytics GDPR के अनुकूल है?
जब आप इसे सही नियंत्रणों के साथ तैनात करते हैं तो presence analytics GDPR के अनुकूल हो सकता है। Article 4(1) और Recital 30 के तहत MAC addresses को व्यक्तिगत डेटा के रूप में मानें। अधिकांश ऑपरेटर Article 6(1)(f) के तहत वैध हितों पर भरोसा करते हैं, जो एक प्रलेखित मूल्यांकन द्वारा समर्थित होता है। आपको स्पष्ट साइनेज, एक गोपनीयता नोटिस और कम समय के रिटेंशन की भी आवश्यकता होगी। बड़े सार्वजनिक स्थानों को आमतौर पर presence चालू करने से पहले Article 35(3)(c) के तहत DPIA की आवश्यकता होती है।
क्या मुझे presence analytics चलाने के लिए नए हार्डवेयर की आवश्यकता है?
नहीं, अधिकांश मामलों में आप उन्हीं एक्सेस पॉइंट्स का उपयोग करते हैं जो आपके पास पहले से हैं। Purple हार्डवेयर-अज्ञेयवादी है और Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme और Fortinet पर क्लाउड ओवरले के रूप में चलता है। Presence के लिए कंट्रोलर के लोकेशन फीड को सक्षम करने और वेन्यू की सीमाओं को कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होती है। Zone Analytics के लिए उस प्रत्येक साइट के फ्लोरप्लान पर जोन बनाने की भी आवश्यकता होती है जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं।
MAC randomisation मेरे विज़िट डेटा को कैसे प्रभावित करता है?
MAC randomisation मुख्य रूप से presence डेटा से अद्वितीय-डिवाइस और दोबारा आने वाले विज़िट की संख्या को प्रभावित करता है। iOS 14 और Android 10 के बाद से, फोन डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति नेटवर्क एक रैंडम MAC address का उपयोग करते हैं, और कई फोन जांच अनुरोधों को भी रैंडमाइज़ करते हैं। एक फोन कई डिवाइस के रूप में दिखाई दे सकता है, और वापस आने वाले विज़िटर्स नए लग सकते हैं। प्रति घंटा और दैनिक विज़िट की मात्रा उपयोगी बनी रहती है। वफादारी और बार-बार आने की आवृत्ति के लिए engagement डेटा का उपयोग करें, जो एक साइन-इन से जुड़ा होता है।
क्या मैं ईमेल मार्केटिंग के लिए WiFi साइन-इन डेटा का उपयोग कर सकता हूं?
हां, लेकिन केवल एक अलग, विशिष्ट मार्केटिंग सहमति के साथ। WiFi एक्सेस के लिए साइन इन करना मार्केटिंग प्राप्त करने की सहमति नहीं है। GDPR Article 7 के तहत, सहमति स्वतंत्र रूप से दी गई और स्पष्ट होनी चाहिए, और UK PECR Regulation 22 को ईमेल मार्केटिंग के लिए विशिष्ट सहमति की आवश्यकता होती है। एक अनटिक्ट ऑप्ट-इन का उपयोग करें जो एक्सेस शर्तों से अलग हो। Purple के सचेत-विकल्प वाले ऑप्ट-इन इसी मॉडल का अनुसरण करते हैं, इसलिए आपकी सूची में केवल वही विज़िटर्स शामिल होते हैं जिन्होंने जुड़ने का विकल्प चुना है।
मुख्य परिभाषाएं
Presence analytics
विज़िटर के कनेक्ट किए बिना, एक्सेस पॉइंट्स द्वारा सुनी गई IEEE 802.11 probe requests और सिग्नल शक्ति से डिवाइसों की गिनती करना। यह विज़िट, कन्वर्शन, ठहराव और व्यस्त घंटों की जानकारी देता है लेकिन पहचान नहीं बताता।
संचालन और एस्टेट टीमें स्थानों की रैंकिंग करने, स्टाफिंग की योजना बनाने और विज़िट-टू-सेल दरों को मापने के दौरान इसका सामना करती हैं। यह WiFi चालू रखने वाले प्रत्येक विज़िटर को कवर करता है, जो इसे कनेक्शन दर के लिए भाजक बनाता है।
Engagement analytics
Captive Portal साइन-इन और कनेक्टेड सेशन पर निर्मित एनालिटिक्स, जो एक ज्ञात प्रोफ़ाइल से जुड़े होते हैं और जहां सहमति दी गई हो, वहां एक मार्केटिंग सहमति होती है जो GDPR Article 7 को पूरा करती है।
मार्केटिंग और CRM टीमें नए बनाम लौटने वाले विज़िटर्स, सेगमेंटेशन और अभियान प्रतिक्रिया के लिए इसका उपयोग करती हैं। यह केवल उन विज़िटर्स को देखता है जो कनेक्ट करना चुनते हैं, इसलिए यह अकेले कुल-वॉल्यूम प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता है।
Probe request
एक IEEE 802.11 मैनेजमेंट फ्रेम जो एक डिवाइस पास के नेटवर्क से अपनी पहचान बताने के लिए भेजता है, जो WiFi चालू होने पर नियमित रूप से भेजा जाता है, भले ही डिवाइस अनएसोसिएटेड हो।
Probe requests, presence analytics के लिए कच्चे इनपुट हैं। उनका सोर्स एड्रेस अब अक्सर रैंडमाइज्ड होता है, यही वजह है कि उनसे मिलने वाली यूनीक-डिवाइस काउंट बढ़ जाती है।
RSSI (received signal strength indicator)
IEEE 802.11 हार्डवेयर द्वारा रिपोर्ट की गई प्राप्त रेडियो सिग्नल पावर का एक माप। मजबूत और लगातार रीडिंग से पता चलता है कि डिवाइस वेन्यू के अंदर है, जबकि कमजोर या संक्षिप्त रीडिंग से राहगीर होने का संकेत मिलता है।
Purple की Presence रिपोर्ट यह तय करने के लिए सिग्नल की ताकत का उपयोग करती है कि कौन सी विज़िट कन्वर्ज़न मानी जाएंगी, इसलिए वेन्यू की सीमाएं और थ्रेशोल्ड आपके द्वारा रिपोर्ट किए जाने वाले आंकड़ों को आकार देते हैं।
MAC randomisation
वे डिवाइस जो अपने फिक्स हार्डवेयर MAC एड्रेस को रैंडम एड्रेस से बदल देते हैं। Apple ने iOS 8 से प्रोब अनुरोधों को रैंडम किया है, और iOS 14 और Android 10 से फोन कनेक्ट करते समय डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति नेटवर्क रैंडम एड्रेस का उपयोग करते हैं।
यह उपस्थिति (presence) डेटा में यूनिक काउंट को बढ़ा देता है और रिपीट-विज़िट मिलान को बाधित करता है। यह जुड़ाव (engagement) डेटा को शायद ही कभी प्रभावित करता है, क्योंकि पहचान रेडियो एड्रेस के बजाय साइन-इन रिकॉर्ड में होती है।
Captive portal
इंटरनेट एक्सेस दिए जाने से पहले विजिटर को दिखने वाला वेब पेज, जहां वे ईमेल, एक फॉर्म या सोशल लॉगिन से साइन इन करते हैं। IETF ने RFC 8952 में इस आर्किटेक्चर का वर्णन किया है।
यह जुड़ाव (engagement) एनालिटिक्स के लिए प्रवेश बिंदु है। इसके साइन-इन फ़ील्ड और इंसेंटिव आपकी कनेक्शन दर और आपकी ज्ञात ऑडियंस के आकार को तय करते हैं।
चेतन-विकल्प ऑप्ट-इन (Conscious-choice opt-in)
GDPR Article 7 और UK PECR Regulation 22 को पूरा करने के लिए WiFi एक्सेस की शर्तों से अलग, captive portal पर एक अलग और अन-टिक मार्केटिंग सहमति के लिए Purple का टर्म।
यह तय करता है कि साइन-इन डेटा का उपयोग कानूनी रूप से ईमेल अभियानों के लिए किया जा सकता है या नहीं। पहले से टिक किया हुआ या बंडल बॉक्स सहमति के रूप में मान्य नहीं माना जाता है।
कानूनी हित (Legitimate interests - GDPR Article 6(1)(f))
व्यक्तिगत डेटा को प्रोसेस करने का एक वैध कानूनी आधार जहां डेटा कंट्रोलर के हितों को व्यक्ति के अधिकारों के साथ संतुलित किया जाता है, जिसे वैध हित मूल्यांकन (legitimate interests assessment) में प्रलेखित किया जाता है और Article 14 पारदर्शिता और Article 21 आपत्ति करने के अधिकार द्वारा समर्थित किया जाता है।
अधिकांश ऑपरेटर उपस्थिति (presence) एनालिटिक्स के लिए इस पर भरोसा करते हैं, क्योंकि विजिटर कोई कार्रवाई नहीं करते हैं और सहमति लेना व्यावहारिक रूप से दुर्लभ है। इसके लिए आपको साइनेज, एक प्राइवेसी नोटिस और आपत्ति दर्ज करने का तरीका चाहिए।
डेटा सुरक्षा प्रभाव मूल्यांकन (DPIA)
GDPR Article 35 द्वारा आवश्यक मूल्यांकन, जिसमें बड़े पैमाने पर सार्वजनिक रूप से सुलभ क्षेत्र की व्यवस्थित निगरानी के लिए Article 35(3)(c) के तहत मूल्यांकन शामिल है।
उपस्थिति (presence) एनालिटिक्स चलाने वाले शॉपिंग सेंटर, स्टेडियम और स्टेशनों द्वारा इस टेस्ट को पूरा करने की संभावना अधिक है। किसी भी साइट पर उपस्थिति (presence) चालू करने से पहले इसे पूरा करें।
स्यूडोनिमाइज्ड डेटा (Pseudonymised data)
वह डेटा जिसे अतिरिक्त जानकारी के साथ किसी व्यक्ति से फिर से जोड़ा जा सकता है। GDPR Recital 26 में कहा गया है कि यह व्यक्तिगत डेटा ही रहता है, और केवल वास्तव में अज्ञात (anonymous) डेटा ही इस रेगुलेशन के दायरे से बाहर होता है।
एक MAC एड्रेस को हैश करना अपने आप में उपस्थिति (presence) डेटा को GDPR के दायरे से बाहर नहीं करता है, इसलिए डेटा रखने की अवधि, एक्सेस और उद्देश्य नियंत्रण अभी भी लागू होते हैं।
कनेक्शन दर (Connection rate)
किसी साइट के लिए कुल उपस्थिति (presence) विज़िट द्वारा विभाजित साइन-इन किए गए विजिटर्स की संख्या, जो जुड़ाव (engagement) के न्यूमरेटर को उपस्थिति (presence) के डिनोमिनेटर के साथ जोड़ती है।
यह दिखाता है कि आपकी गेस्ट WiFi पेशकश कहाँ कम प्रदर्शन कर रही है। कम जुड़ाव (engagement) के साथ उच्च उपस्थिति (presence) एक कमजोर पोर्टल या इंसेंटिव की ओर इशारा करती है, न कि किसी कमजोर लोकेशन की ओर।
हल किए गए उदाहरण
एक 30-स्टोर वाली फैशन श्रृंखला के शहर के केंद्र में दो स्टोर हैं जिनका फर्श क्षेत्र और बिलिंग वॉल्यूम समान है, फिर भी वे अलग-अलग तरह से व्यापार करते हैं। क्यों? (उदाहरणात्मक आंकड़े।)
रिटेलर ने एक सप्ताह के presence डेटा की तुलना बिलिंग लेनदेन से की। स्टोर A ने 12,000 कन्वर्शन और 2,400 लेनदेन दर्ज किए, जो कि 20% की विज़िट-टू-सेल दर है। स्टोर B ने 9,000 कन्वर्शन और 2,700 लेनदेन दर्ज किए, जो कि 30% की दर है। दिन-और-घंटे के हीटमैप ने दिखाया कि स्टोर A शनिवार को 14:00 से 16:00 बजे तक चरम पर था, जब फर्श पर केवल तीन कर्मचारी थे। रिटेलर ने स्टाफ की कमी के कारण 10-पॉइंट का कन्वर्शन गैप पाया, न कि खरीदारों की कमी के कारण। इसने उस समय के लिए दो कर्मचारियों को फर्श पर स्थानांतरित कर दिया और चार सप्ताह बाद समीक्षा करने के लिए विज़िट-टू-सेल दर को मानक के रूप में निर्धारित किया। इसने वफादारी को आंकने के लिए presence डेटा का उपयोग नहीं किया, क्योंकि MAC randomisation रिपीट काउंट को अविश्वसनीय बनाता है।
एक 200-कमरों वाला होटल ऑनलाइन ट्रैवल एजेंटों के माध्यम से अधिकांश कमरे बुक करता है, मेहमानों के संपर्क विवरण कम रखता है, और इसका रेस्तरां और बार सप्ताह के दिनों में आधा खाली रहता है। (उदाहरणात्मक आंकड़े।)
होटल ने एक Captive Portal स्थापित किया जिसमें ईमेल पते की मांग की गई थी, और मार्केटिंग सहमति के लिए एक अलग, बिना टिक वाला ऑप्ट-इन विकल्प था। एक महीने में, 1,500 मेहमानों ने साइन इन किया और 600 ने ऑप्ट-इन किया, जो कि 40% की ऑप्ट-इन दर है। Zone Analytics ने लॉबी की तुलना में बार ज़ोन में कम औसत ठहराव समय दिखाया, जिसका अर्थ है कि मेहमान बिना रुके वहां से गुजर गए। होटल ने ऑप्ट-इन करने वाले मेहमानों को मिडवीक डिनर ऑफर भेजा। इसने 600 सहमत मेहमानों के प्रोफाइल प्राप्त किए जो इसके पास पहले नहीं थे। यह अब मासिक ऑफर रिडेम्पशन और बार-ज़ोन ठहराव को ट्रैक करता है, जिसमें एक बेसलाइन ऑप्ट-इन दर भी शामिल है जिसे पोर्टल द्वारा बदले में दी जाने वाली पेशकशों को बदलकर सुधारा जा सकता है।
एक शहर-केंद्र रेल स्टेशन ऑपरेटर कॉनकोर्स रिटेल लीजिंग में सुधार करना चाहता है और यात्रियों को व्यवधान अपडेट भेजना चाहता है। (उदाहरणात्मक आंकड़े।)
ऑपरेटर ने दोनों परतों का उपयोग किया। Presence डेटा ने प्रति घंटे कॉनकोर्स विज़िट वॉल्यूम को दिखाया और पुष्टि की कि सुबह 07:00 से 09:00 बजे का पीक टाइम शाम के पीक टाइम की तुलना में लगभग दोगुना वॉल्यूम लेकर आता है। स्टेशन WiFi में साइन इन करने वाले यात्रियों के engagement डेटा से सेवा अपडेट के लिए एक ऑप्ट-इन समूह प्राप्त हुआ। ऑपरेटर संभावित किरायेदारों को अनुमानों के बजाय अपने स्वयं के नेटवर्क से प्रति घंटा विज़िट काउंट दिखा सकता था। इसने एक सहमति-प्राप्त संपर्क सूची भी प्राप्त की, जिसे संदेश खोलने और पुनः कनेक्शन दरों द्वारा मापा गया। Presence ने प्रत्येक यात्री के संबंध में किरायेदार के प्रश्न का उत्तर दिया, जबकि engagement ने ज्ञात हिस्से के लिए संचार प्रश्न का उत्तर दिया।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रेजेंस और एंगेजमेंट एनालिटिक्स में क्या अंतर है?
प्रेजेंस एनालिटिक्स बिना विज़िटर के कनेक्ट किए WiFi सिग्नलों से डिवाइसों की गिनती करता है, इसलिए यह आस-पास के सभी लोगों के लिए कुल विज़िट, रुकने का समय (dwell time) और व्यस्त घंटों को मापता है। एंगेजमेंट एनालिटिक्स उन विज़िटर्स से आता है जो Captive Portal के माध्यम से साइन इन करते हैं और ऑप्ट-इन करते हैं, जिससे इसमें पहचान, बार-बार आने वाली विज़िट और मार्केटिंग रीच जुड़ जाती है। प्रेजेंस आपको सभी विज़िटर्स का व्यापक डेटा देता है। एंगेजमेंट आपको ज्ञात हिस्से का गहरा डेटा देता है। अधिकांश ऑपरेटर्स ऑपरेशन्स के लिए प्रेजेंस और मार्केटिंग के लिए एंगेजमेंट का उपयोग करते हैं।
रिटेल के लिए कौन सा बेहतर है, प्रेजेंस या एंगेजमेंट एनालिटिक्स?
रिटेल के लिए, प्रेजेंस एनालिटिक्स से शुरुआत करें, फिर एंगेजमेंट जोड़ें। प्रेजेंस आपको विज़िट काउंट, विज़िट-टू-सेल कन्वर्शन्स और प्रत्येक खरीदार के लिए वेन्यू रैंकिंग देता है, चाहे वे कनेक्टेड हों या नहीं। ये वे माप हैं जो स्टाफिंग और एस्टेट से जुड़े निर्णय लेते हैं। इसके बाद एंगेजमेंट उन खरीदारों को जो साइन इन करते हैं, ऑप्टेड-इन संपर्कों और विश्वसनीय रिपीट-विज़िट डेटा में बदल देता है। इनमें से किसी एक का भी अकेले उपयोग करने से पहचान या कवरेज में कमी रह जाती है।
क्या मुझे प्रेजेंस और एंगेजमेंट एनालिटिक्स दोनों की आवश्यकता है?
हाँ, अधिकांश मल्टी-साइट एस्टेट्स के लिए। प्रेजेंस विज़िटर्स की कुल संख्या को मापता है, जबकि एंगेजमेंट उस हिस्से को मापता है जिसे आप पहचान सकते हैं और संपर्क कर सकते हैं। ये दोनों मिलकर आपको प्रति साइट कनेक्शन रेट देते हैं, जो दिखाता है कि आपका गेस्ट WiFi ऑफर कहाँ कम प्रदर्शन कर रहा है। इसके अलावा, MAC रैंडमाइजेशन के बाद प्रेजेंस वफादारी (loyalty) को विश्वसनीय रूप से नहीं माप सकता, और एंगेजमेंट उन विज़िटर्स को नहीं देख सकता जो कभी कनेक्ट नहीं होते हैं। दोनों को चलाने से हर ब्लाइंड स्पॉट दूर हो जाता है।
क्या प्रेजेंस एनालिटिक्स GDPR के अनुरूप है?
जब आप इसे सही नियंत्रणों के साथ तैनात करते हैं तो प्रेजेंस एनालिटिक्स GDPR के अनुरूप हो सकता है। Article 4(1) और Recital 30 के तहत MAC एड्रेस को व्यक्तिगत डेटा मानें। अधिकांश ऑपरेटर्स Article 6(1)(f) के तहत वैध हितों (legitimate interests) पर भरोसा करते हैं, जिसे एक प्रलेखित मूल्यांकन का समर्थन प्राप्त होता है। आपको स्पष्ट साइनेज, प्राइवेसी नोटिस और कम समय के लिए डेटा रखने (short retention) की भी आवश्यकता होती है। बड़े सार्वजनिक वेन्यू को आमतौर पर प्रेजेंस को चालू करने से पहले Article 35(3)(c) के तहत DPIA की आवश्यकता होती है।
क्या मुझे प्रेजेंस एनालिटिक्स चलाने के लिए नए हार्डवेयर की आवश्यकता है?
नहीं, अधिकांश मामलों में आप उन्हीं एक्सेस पॉइंट्स का उपयोग करते हैं जो आपके पास पहले से हैं। Purple हार्डवेयर-एग्नोस्टिक है और Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme और Fortinet पर क्लाउड ओवरले के रूप में चलता है। प्रेजेंस के लिए कंट्रोलर का लोकेशन फीड सक्षम होना और वेन्यू की सीमाएं कॉन्फ़िगर होना आवश्यक है। ज़ोन एनालिटिक्स के लिए प्रत्येक साइट के फ्लोरप्लान पर ज़ोन बनाना भी आवश्यक है जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं।
MAC रैंडमाइजेशन मेरे विज़िट डेटा को कैसे प्रभावित करता है?
MAC रैंडमाइजेशन मुख्य रूप से प्रेजेंस डेटा से यूनिक-डिवाइस और रिपीट-विज़िट काउंट को प्रभावित करता है। iOS 14 और Android 10 से, फोन डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति नेटवर्क एक रैंडम MAC एड्रेस का उपयोग करते हैं, और कई फोन जांच अनुरोधों (probe requests) को भी रैंडमाइज़ करते हैं। एक फोन कई डिवाइसों के रूप में दिखाई दे सकता है, और बार-बार आने वाले विज़िटर्स नए लग सकते हैं। प्रति घंटा और दैनिक विज़िट वॉल्यूम अभी भी उपयोगी बने हुए हैं। वफादारी और फ्रीक्वेंसी के लिए एंगेजमेंट डेटा का उपयोग करें, जो कि साइन-इन से जुड़ा होता है।
क्या मैं ईमेल मार्केटिंग के लिए WiFi साइन-इन डेटा का उपयोग कर सकता हूँ?
हाँ, लेकिन केवल एक अलग, विशिष्ट मार्केटिंग सहमति के साथ। WiFi एक्सेस के लिए साइन इन करना मार्केटिंग प्राप्त करने की सहमति नहीं है। GDPR Article 7 के तहत, सहमति स्वतंत्र रूप से और स्पष्ट रूप से दी जानी चाहिए, और UK PECR Regulation 22 के तहत ईमेल मार्केटिंग के लिए विशिष्ट सहमति की आवश्यकता होती है। बिना टिक किए हुए ऑप्ट-इन का उपयोग करें जो एक्सेस की शर्तों से अलग हो। Purple के कॉन्शियस-चॉइस ऑप्ट-इन इसी मॉडल का पालन करते हैं, इसलिए आपकी सूची में केवल वही विज़िटर शामिल होते हैं जिन्होंने जुड़ने का विकल्प चुना है।
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