Plataformas de análise para shopping centers WiFi: atribuição de fluxo de pessoas e relatórios de lojistas comparados

Escolha uma plataforma que meça os consumidores por meio de logins autenticados de WiFi, e não por sondagens passivas de MAC. Como o iOS 14 e o Android 10 ganharam a geração aleatória de endereços de dispositivos por padrão, as contagens por sondagem superestimam os visitantes e corrompem os dados de visitas recorrentes. As sessões autenticadas fornecem dados determinísticos de tempo de permanência, fluxo entre lojas e taxas de retorno por zona do shopping. Os contadores de entrada fornecem o tráfego total, e uma taxa de captura conecta os dois.

Qual plataforma de análise de WiFi para shopping centers você deve escolher?

Para a maioria dos shopping centers regionais, escolha um modelo híbrido: WiFi para visitantes autenticado para análise de comportamento e contadores de entrada para volume. Qualquer comparação de plataformas de análise de WiFi para shopping centers deve começar com uma pergunta: como cada opção reconhece um consumidor recorrente?

A análise de presença passiva conta os endereços dos dispositivos. A análise autenticada conta as pessoas que fizeram login. Desde que os smartphones começaram a usar endereços aleatórios, essa diferença determina se seus números de visitas recorrentes e fluxo entre lojas têm algum significado real.

Três perguntas ajudam a diferenciar as plataformas em uma lista de seleção:

• Ela identifica uma visita pela identidade do login ou pelo endereço MAC?
• Ela consegue mapear pontos de acesso para zonas do shopping, permitindo relatórios de permanência e fluxo entre lojas por fachada de lojista?
• Os dados de visitas podem ser integrados ao seu fluxo de contadores de pessoas, para que uma única taxa de captura conecte os dois?

A posição da Purple é ser uma solução autenticada, independente de hardware e entregue como uma camada na nuvem sobre os pontos de acesso que você já opera. O Guest WiFi captura um consentimento consciente no momento do cadastro. O WiFi Analytics então gera relatórios de visitas, tempo de permanência e retornos associados a essa identidade. A Purple opera em mais de 80.000 locais ativos em 90 países e processa 500 milhões de usuários e logins por ano.

Onde os métodos de atribuição de tráfego realmente se diferenciam?

Quatro abordagens dominam os relatórios de WiFi em destinos de varejo e os métodos de contagem associados a eles. Elas se diferenciam pelo que contam, como lidam com endereços aleatórios e pelo que você precisa instalar.

Eixo	Presença passiva por WiFi (contagem por sondagem)	Análise de WiFi para visitantes autenticado	Contadores por câmera ou sensor	Híbrido: contadores mais WiFi autenticado
O que conta	Endereços de dispositivos detectados pelos pontos de acesso	Visitantes conectados e suas sessões	Pessoas que cruzam uma linha de contagem	Entradas brutas mais uma amostra comportamental de usuários conectados
Tráfego total	Superestimado onde os endereços se alternam	Apenas amostra, não o total	Preciso nas entradas monitoradas	Total do contador, com comportamento dimensionado a partir do WiFi
Tempo de permanência	Não confiável caso o endereço mude durante a visita	Do início da sessão até o último ponto de acesso detectado	Indisponível: entrada e saída não são vinculadas	Baseado em sessões, relatado em relação às entradas contadas
Fluxo entre lojas por zona	Fragmentado por mudanças de endereço	Trajeto de zona para zona por identidade	Apenas entrada	Trajeto de zona para zona por identidade
Visitas recorrentes	Interrompidas por endereços por rede e rotativos	Vinculadas à identidade de login entre as visitas	Não disponível	Vinculadas à identidade de login entre as visitas
Efeito da randomização de MAC	Grave	Baixo: a identidade fixa a visita	Nenhum	Baixo
Hardware necessário	Pontos de acesso existentes	Pontos de acesso existentes	Sensor em cada entrada, além de cabeamento	Pontos de acesso existentes e sensores de entrada
Posição do GDPR	Os endereços dos dispositivos são dados pessoais, sem login para fornecer aviso	Aviso e consentimento coletados no login	Menos dados pessoais na saída quando processados no dispositivo	Consentimento no login, saída apenas de contagem dos sensores
A quem se destina	Linha de base de continuidade apenas durante a migração	Centros que medem comportamento e fidelidade	Centros que relatam entradas brutas a investidores	Gestores de ativos que relatam a locatários e investidores

Por que a randomização de MAC interrompe a contagem passiva

Um endereço MAC (media access control) identifica a interface de rede de um dispositivo. A Apple atribui aos dispositivos um endereço privado por rede por padrão desde o iOS 14. O Android randomiza endereços por rede por padrão desde o Android 10. Ambos também randomizam o endereço em solicitações de busca (probe requests), os quadros que um telefone envia enquanto procura redes. Versões recentes de ambos também podem rotacionar o endereço na mesma rede.

As ferramentas de presença passiva contam esses endereços. Um comprador pode aparecer como vários dispositivos em um dia e como um novo dispositivo a cada visita. Os totais de visitantes aumentam enquanto as taxas de visitas recorrentes caem. O painel ainda parece preciso, mas os números descrevem dispositivos, não pessoas.

Como as sessões autenticadas medem o tempo de permanência

Um login vincula a sessão a uma identidade, não a um endereço. Um comprador se conecta por meio de um portal cativo, a página de login exibida antes do acesso à internet. A plataforma registra quem fez login e quando a sessão começou.

A partir daí, o RADIUS assume o controle. O RADIUS é o protocolo que os pontos de acesso usam para autenticar e contabilizar cada conexão. Seus registros de contabilização, definidos na IETF RFC 2866, relatam o início da sessão, atualizações intermediárias e a interrupção. O tempo de permanência vai do primeiro ponto de acesso visto ao último, com uma regra de intervalo que você define para encerrar a visita.

Se o endereço mudar no meio da visita, um novo login vinculará a nova sessão ao mesmo perfil. O acesso baseado em credenciais vai além. O IEEE 802.1X é o padrão para controle de acesso à rede baseado em porta, onde o dispositivo apresenta uma credencial em vez de depender de seu endereço. O Passpoint, construído com base na especificação Hotspot 2.0, permite que os dispositivos se conectem automaticamente com credenciais armazenadas. O OpenRoaming, administrado pela Wireless Broadband Alliance, federa o Passpoint entre locais. Com qualquer um desses, a randomização não quebra o vínculo entre a visita e a identidade.

Como as sessões autenticadas medem as visitas a múltiplos estabelecimentos

Mapeie cada ponto de acesso a uma zona: shopping, praça de alimentação, entrada da loja âncora, saguão do estacionamento. Uma sessão que se desloca entre pontos de acesso produz uma sequência de zonas. Agregue essas sequências em uma matriz zona a zona. A matriz responde a uma pergunta: dos visitantes vistos na zona A, qual porcentagem também chegou à zona B na mesma visita?

Seja preciso com os lojistas em relação à resolução. A rede do shopping geralmente cobre as áreas comuns, e não o interior das unidades dos lojistas. Portanto, o cross-shopping faz relatórios por zona de fachada, não por transação no caixa. O posicionamento dos pontos de acesso define com que precisão você pode dividir as zonas, portanto, analise a sobreposição de sinal entre zonas vizinhas antes de nomeá-las.

Como as sessões autenticadas medem as visitas repetidas

Visitas repetidas são dias de visita distintos por identidade ao longo de janelas móveis, como 30, 90 e 365 dias. Como a identidade persiste, um comprador que se cadastrou na primavera passada conta como um visitante que retornou hoje. Isso fornece coortes de frequência e recência, incluindo visitantes ausentes que vale a pena reengajar por meio de dados próprios. Dispositivos com credenciais salvas reconectam-se automaticamente, para que os retornos sejam registrados sem a necessidade de outro login.

De quais exibições de relatórios os gestores de ativos precisam para o locação de lojistas?

Os gestores de ativos reportam a três públicos. Os investidores querem o fluxo de pedestres bruto e a tendência. As equipes de locação querem o desempenho da zona e a dependência das lojas âncora. Os lojistas querem provas de que sua fachada atrai visitantes. Uma plataforma de WiFi para visitantes de shopping centers deve atender a todos os três a partir de um único conjunto de dados.

Exibição do relatório	Pergunta que responde	Fonte de dados	Público principal
Tendência de fluxo de pedestres no centro	As entradas aumentaram em relação ao ano passado?	Contadores de entrada	Investidores, gestor de ativos
Divisão de entradas	Qual estacionamento ou entrada de transporte público alimenta o centro?	Contadores mais a primeira zona vista em cada sessão	Operações, locação
Permanência na zona	Onde os compradores passam o tempo?	Sessões autenticadas	Locação, marketing
Matriz de cross-shopping	Quais zonas compartilham visitantes na mesma visita?	Sessões autenticadas	Locação
Efeito halo da loja âncora	Qual porcentagem de visitas atinge a zona âncora e depois outras zonas?	Sessões autenticadas dimensionadas pela taxa de captura	Locação, investidores
Coortes de visitas repetidas	Com que frequência os compradores retornam e quem está ausente?	Identidade de login ao longo do tempo	Marketing, gestor de ativos
Área de captação	De quais CEPs vêm os visitantes?	CEP fornecido no login, com consentimento	Locação, marketing
Elevação de impacto de eventos	O evento adicionou visitas e tempo de permanência?	Contadores mais sessões em comparação com um período de linha de base	Marketing, patrocinadores

Atribuição de loja âncora

Defina a zona âncora como os pontos de acesso na entrada da loja âncora no shopping. Meça a porcentagem de visitas que a incluem. Em seguida, meça o comportamento subsequente: com que frequência as visitas à loja âncora continuam para cada uma das outras zonas, em comparação com as visitas que nunca tocam a loja âncora? A diferença é um efeito halo indicativo.

Considere isso como uma correlação, não como uma prova. Os compradores que visitam a loja âncora podem ser diferentes daqueles que não a visitam. Sempre que possível, compare os períodos anteriores e posteriores a uma alteração em uma loja âncora. Onde os contratos de locação exigirem relatórios de faturamento, inclua as vendas dos lojistas ao lado dos dados da zona para obter uma visão mais completa.

Pacotes de relatórios para lojistas

Envie aos lojistas pacotes mensais consolidados por zona. Um pacote útil mostra as visitas à zona de fachada, o tempo de permanência em comparação com a média do shopping, as principais zonas de compra cruzada e as tendências. Nunca compartilhe perfis individuais. Omita qualquer valor baseado em um grupo pequeno de pessoas para que nenhum indivíduo possa ser identificado, em conformidade com as diretrizes de anonimização da ICO. Use os pacotes como contexto em renovações e revisões de aluguel, junto com os dados de vendas, em vez de substituí-los.

Como combinar os dados de login de WiFi com contadores de câmera ou sensor?

Os dados de login são determinísticos: cada sessão pertence a uma identidade conhecida. Os dados dos contadores são anônimos e brutos. Os dados de sondagem passiva são, na melhor das hipóteses, probabilísticos. Combine os dois primeiros e trate o terceiro como uma série histórica legada.

1. Valide os contadores. Audite cada entrada comparando com contagens manuais em horários de menor e maior movimento. Os contadores podem não registrar grupos ou contar duas vezes em multidões, portanto, registre a precisão por entrada.
2. Alinhe tempo e espaço. Use blocos de horas em um único fuso horário. Mapeie cada entrada contada para a zona de ponto de acesso mais próxima.
3. Calcule a taxa de captura. Divida os visitantes autenticados únicos pelas entradas contadas em cada hora. Os contadores registram entradas, portanto, um comprador que vai rapidamente ao estacionamento é contado duas vezes. Use os dados da sessão para estimar a frequência com que os visitantes saem e entram novamente e, em seguida, faça os ajustes.
4. Dimensione proporções, não contagens brutas. Extraia as proporções de comportamento da amostra de WiFi, como a parcela de visitas que chega à praça de alimentação. Multiplique pelas entradas contadas para estimar os totais.
5. Corrija o viés da amostra. Compradores que planejam uma visita longa têm mais probabilidade de fazer login. Pondere por período do dia e entrada, e informe o tempo de permanência como uma métrica de amostra em vez de dimensioná-lo.
6. Monitore distorções. A taxa de captura muda quando você reformula a página de login, adiciona o OpenRoaming ou melhora a cobertura. Anote essas alterações para que as tendências permaneçam precisas.

A combinação em si ocorre em um de dois lugares. Ou a plataforma de analytics ingere o feed do contador, ou ambos os feeds vão para o data warehouse que seus gestores de ativos já utilizam. O Purple se integra a plataformas de CRM e marketing, permitindo que os dados de login cheguem aos sistemas operados pela sua equipe de marketing.

Onde cada tipo de plataforma se encaixa

• Analytics de presença passiva se encaixa apenas como uma linha de base de continuidade enquanto você realiza a migração. Não o utilize para visitas recorrentes ou compras cruzadas.
• Analytics de WiFi autenticado isolado se encaixa em shoppings menores, outlet villages e retail parks com cobertura em todo o complexo, onde ninguém o contrata para relatar entradas brutas.
• Contadores isolados se encaixam em shoppings que relatam entradas brutas para investidores e não precisam de mais nada, ou em empreendimentos a céu aberto sem WiFi nas áreas de circulação.
• O modelo híbrido se adapta a shopping centers regionais e super-regionais que se reportam tanto a lojistas quanto a investidores. Veja como o Purple apoia destinos na página de Varejo.

Todos os números nos dois cenários abaixo são ilustrativos, criados para mostrar o método em vez de relatar os resultados de um local específico.

Cenário prático: a saída de uma loja âncora em um shopping regional

Situação. Um shopping regional com 120 unidades descobre que sua loja de departamentos âncora está saindo. Os contadores em seis entradas registraram 8,4 milhões de entradas nos últimos 12 meses. A equipe de locação precisa saber quanto tráfego depende da âncora antes de precificar a reocupação.

O que foi feito. A equipe mapeou seus pontos de acesso existentes em 16 zonas. Foram considerados 12 meses de sessões autenticadas, com uma taxa de captura média de 18% das entradas. Em seguida, executou as visualizações de efeito halo da âncora e compras cruzadas.

Resultado. 41% das visitas autenticadas passaram pela zona da âncora. Dessas, 57% continuaram para a ala leste do shopping, contra 29% das visitas que nunca passaram pela âncora. Dimensionado para as entradas contadas, aproximadamente 3,4 milhões de entradas por ano atingiram a zona da âncora (0,41 x 8,4 milhões). A equipe de locação iniciou as negociações com uma dependência da âncora quantificada e uma lista nominal de lojistas expostos na ala leste.

Cenário prático: um evento de inverno de seis semanas no átrio

Situação. Um shopping realiza um evento de inverno de seis semanas em seu átrio central. O patrocinador e os lojistas vizinhos querem provas de que isso agregou valor.

O que foi feito. A equipe comparou as entradas dos contadores com as mesmas seis semanas do ano anterior. Mapeou os pontos de acesso do átrio como uma zona de evento. Em seguida, comparou as sessões da zona de evento com a média de todo o shopping para o mesmo período.

Resultado. As entradas subiram 7% em comparação ao ano anterior. As visitas que incluíram o átrio tiveram um tempo de permanência médio de 84 minutos, contra 61 minutos na média de todo o shopping. 23% dos visitantes da zona de evento foram cadastros pela primeira vez, e 48% continuaram para a praça de alimentação. O relatório destacou diferenças de calendário e clima, e o patrocinador renovou com base nos números de tempo de permanência e novos visitantes.

Quanto custa operar cada opção?

Não podemos fornecer um preço único, pois o reaproveitamento do hardware define a maior parte da fatura. Estes são os fatores de custo para modelar.

Opção	Hardware inicial	Instalação	Fator de custo contínuo	Custo oculto
Presença passiva	Nenhum além dos pontos de acesso existentes	Apenas configuração	Licença da plataforma	Decisões de locação tomadas com base em contagens superestimadas
Analítica de WiFi autenticada	Nenhum além dos pontos de acesso existentes	Configuração e design da página de login	Licença da plataforma	Trabalho na página de login para aumentar a taxa de captura
Contadores por câmera ou sensor	Um sensor por entrada, mais em portas largas	Cabeamento e montagem em altura, frequentemente fora do horário comercial	Manutenção e recalibragem	Novo levantamento após alterações de portas ou layout
Híbrido	Apenas sensores de entrada	Sensores mais configuração de WiFi	Duas fontes de dados	Tempo do analista para manter o modelo de taxa de captura

A maior economia é a reutilização. O Purple roda em Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme e Fortinet. Os argumentos para evitar uma atualização de hardware estão detalhados em Por que sua próxima atualização de WiFi não precisa de novos hardwares. Se você gerencia uma infraestrutura baseada em controladoras, leia O que é um WLC (Wireless LAN Controller) e você ainda precisa de um?. Infraestruturas Ruckus devem ler WiFi para visitantes no Ruckus SmartZone e RUCKUS One vs plataformas de portal cativo externo.

Faça também um orçamento para a cobertura. Compradores que não conseguem se conectar não podem fazer login, e cada zona morta reduz sua taxa de captura.

Como decidir para a sua infraestrutura

Alinhe suas obrigações de relatório à opção ideal.

Sua situação	Recomendação
Você reporta apenas as entradas brutas aos investidores e nada mais	Contadores de entrada agora; adicione WiFi autenticado quando o locamento exigir dados de comportamento
Você tem WiFi por todo o shopping, mas não tem contadores	Analytics de WiFi autenticado agora; contadores nas entradas principais quando precisar de totais
Você utiliza analytics de presença passiva atualmente	Migre para sessões autenticadas e execute ambas por um trimestre comercial completo
Você enfrenta a saída de uma loja âncora ou uma grande vacância	Híbrido, com visões de efeito halo da loja âncora e compras cruzadas
Você gerencia um portfólio de shoppings	Híbrido em uma única plataforma agnóstica de hardware, para que os relatórios comparem dados equivalentes

Em seguida, faça estas perguntas a cada fornecedor da sua lista de opções:

• Uma visita é vinculada à identidade do login, a uma credencial ou a um endereço MAC?
• É possível definir zonas por ponto de acesso e renomeá-las conforme os locatários mudam?
• Quais métodos de credencial são suportados: portal cativo, IEEE 802.1X, Passpoint, OpenRoaming?
• Como o consentimento e o opt-in de marketing são registrados, e como o comprador pode retirá-los?
• Quais certificações cobrem os dados? O Purple possui as certificações ISO 27001, GDPR, CCPA, Cyber Essentials e B Corp.

Por fim, siga as orientações do ICO sobre analytics de localização via WiFi. Uma sinalização clara e um aviso em linguagem simples no momento do login protegem seus dados e mantêm sua taxa de captura alta.

Perguntas frequentes

O analytics de WiFi ainda funciona agora que os celulares randomizam os endereços MAC?

Sim, desde que a plataforma meça sessões autenticadas em vez de varreduras passivas. O login vincula cada visita a uma identidade, de modo que um novo endereço de dispositivo não crie um novo visitante. Credenciais como IEEE 802.1X, Passpoint e OpenRoaming autenticam o dispositivo sem depender do seu endereço. Ferramentas de presença passiva perdem precisão porque o iOS e o Android randomizam os endereços por padrão, o que infla a contagem de visitantes e distorce a contagem de visitas repetidas.

O Purple pode ser executado nos pontos de acesso que nosso shopping center já possui?

Sim. O Purple é independente de hardware e funciona como uma sobreposição na nuvem em pontos de acesso da Cisco Meraki, HPE Aruba, Ruckus, Juniper Mist, Ubiquiti UniFi, Cambium, Extreme e Fortinet. Você direciona sua rede existente para o Purple para login e análise de visitantes, sem a necessidade de descartar e substituir equipamentos. Se a cobertura for fraca em partes do shopping, resolva isso primeiro: os compradores que não conseguem se conectar não conseguem fazer o login.

Ainda precisamos de contadores de pessoas se já temos análises de WiFi para visitantes?

Sim, se você relata o fluxo bruto de visitantes para investidores ou locatários. O WiFi autenticado mede os compradores que fazem login, o que é uma amostra do total de entradas. Os contadores em cada entrada medem o total. Uma taxa de captura une os dois, para que o comportamento observado na amostra do WiFi seja dimensionado para a população contada. Sem contadores, apresente os números do WiFi como métricas baseadas em amostras, não como totais.

Como o Purple é licenciado para um shopping center?

O Purple é licenciado por meio de três planos: Connect, Capture e Engage. Como o Purple roda nos pontos de acesso que você já possui, você evita uma atualização de hardware para começar a medir. Os contadores de entrada, se você os adicionar, são um custo de hardware separado. Solicite ao Purple um orçamento que cubra sua propriedade, incluindo o número de shoppings e o fornecedor de pontos de acesso em cada um.

A análise de WiFi em shopping centers está em conformidade com a GDPR?

Pode estar, quando você coleta dados de forma transparente e com uma base legal. Identificadores de login e endereços de dispositivos são dados pessoais de acordo com a GDPR. O Purple captura opt-ins de escolha consciente no momento do login, para que o consentimento de marketing seja uma escolha deliberada e separada. O Purple possui certificações ISO 27001, GDPR, CCPA e Cyber Essentials. Compartilhe apenas relatórios agregados no nível da zona com os locatários e siga as orientações do ICO sobre análise de localização de WiFi.

Podemos compartilhar relatórios de análise de WiFi com nossos locatários?

Sim, em nível de zona agregada. Os pacotes para locatários geralmente mostram as visitas na zona da fachada, o tempo de permanência em relação à média do shopping, as principais zonas de compras cruzadas e a tendência mês a mês. Nunca compartilhe perfis individuais ou detalhes de contato, que permanecem com você como dados próprios de acordo com seu aviso de privacidade. Oprima qualquer número criado a partir de um grupo pequeno, para que nenhum indivíduo possa ser identificado, de acordo com as orientações de anonimização do ICO.

Como migramos de uma ferramenta de análise de presença passiva?

Execute ambos os sistemas em paralelo por um trimestre comercial completo e, em seguida, faça a transição. Com a randomização de MAC, as ferramentas passivas superestimam os visitantes e subestimam os retornos. Espere que a contagem de visitantes diminua e as taxas de visitas repetidas aumentem assim que você passar para dados autenticados. O período paralelo permite explicar essa mudança brusca para investidores e locatários. Mantenha os dados do contador como sua série contínua de fluxo de visitantes durante todo o processo.