Physical venue analytics benchmark calculator
Compare your venue footfall, return rates, and recency curves against verified industry benchmarks.
Based on 45,000 global venues. 75% of shoppers are first-time visitors; 54% of returning shoppers come back within 10 days.
Used to model revenue gain from recovered footfall.
~75,000 visitors never return without automated remarketing.
75% first-time vs 25% loyal repeat visitors.
54% of repeat visitors return within 10 days of their initial visit.
Average on-site presence tracked via WiFi probe request duration.
Customer visit recency distribution
Time elapsed between repeat visits across Retail & Shopping Centres
Primary engaged demographic
Identified via verified captive portal login telemetry
Captive portal authentication captures exact age bracket, verified email, and social profile data. This enables automated segmentation to deliver targeted promotional messaging during or immediately after on-site visits.
您知道每天、每週或每月有多少人造訪您的場所嗎？您知道其中有多少人是新訪客或重複造訪的訪客嗎？您 know 您的重複訪客多久會再回來一次嗎？您了解您的顧客人口統計特徵嗎？
如果我們討論的是您的網站，您很可能能夠快速回答這些問題。然後，您會利用這些資訊來改善網站上的使用者體驗，目的是降低跳出率、增加頁面停留時間，並最終帶來更多轉換。
我們在線上追蹤所有內容，因為這很容易 - 而且有了像 Google Analytics 這樣的免費工具，就沒有任何藉口了。
然而，當涉及到瞭解您的實體空間時，情況可能會變得稍微複雜一些。
POS 系統非常適合用來了解店內的交易情況，但它們無法為您提供關於顧客及其行為模式的全面概覽。
因此，為了解答企業的這些疑問，我們分析了全球 45,000 個已啟用 Purple WiFi 的場所中，1.1 億個不重複個體以及高達 100 億次的造訪。接著，我們按行業對這些數據進行了細分。
我認為在此非常重要的一點是，即使您確實知道這些問題的答案，您是否知道自己的表現與同行或行業平均水平相比如何？擁有一項可以衡量的指標是一回事，更難理解的是該表現是否足夠優秀，或者您為受眾服務的成效如何。
無論如何，以下是我們的發現。
在此範例中，我將重點放在零售業。如果零售業與您無關，您可以在 此處 免費下載您特定行業的報告副本。
回訪率
根據每月 100,000 名估算訪客的人流量，我們發現平均有 75% 的訪客不會再回到您的場所。
然而，當您透過 WiFi 分析收集顧客數據，並配合量身定制的行銷活動時，您可以相當顯著地提高顧客的回訪率。
造訪頻率
與許多品牌一樣，顧客保留與忠誠度非常重要。下圖顯示了造訪您場所一次、兩次，一直到 20 次以上的顧客數量。
我們發現，在整個零售業中，有 27% 的人會造訪您的場所 2 到 5 次。能夠在不同門市中識別這些數據的趨勢與模式，可以幫助您制定策略，以實現更高的保留率。
最近造訪時間
下圖顯示了客戶兩次到訪之間的平均時間間隔。我們發現，在整個零售業中，54% 的消費者會在不到 10 天內再次到訪您的場所。這表明在重返您場所的客戶比例中，忠誠度是非常高的。
此數據可用於營造緊迫感 - 從而提高近段時間內再次光臨的頻率。
我們經常看到這種情況，促使我們在特賣結束前儘快購買的電子郵件。這往往非常有效。
能夠透過 WiFi 分析收集顧客數據，然後向消費者推銷優惠或折扣，是一種能對回訪間隔時間產生積極影響的有效策略。
新客戶 vs. 常客
在零售業中，平均有 75% 的顧客是新顧客，而 25% 是回頭客。能夠識別新顧客與重複造訪的比例，有助於您根據商業目標，將精力集中在推動新業務或提高顧客保留率上。
最受歡迎的人口統計特徵
在整個零售業中，我們發現最受歡迎的人口統計特徵是 18 至 34 歲的女性。
我們理解，根據門市類型的不同，整個零售業的人口統計特徵可能有所差異，然而其基本原理是相同的。
瞭解誰是您最受歡迎的人口統計群體，可以讓您實現個性化的客戶溝通，進而提高轉換率並促進消費。您還可以使用此數據來識別您希望鎖定的較不受歡迎的人口統計群體，並制定相應的行銷策略以產生影響。
如欲下載我們的零售業報告副本，請 點擊此處。
我們的成效報告僅展示了您可以使用 WiFi analytics 收集和分析的數據縮影。
擁有完整的企業授權後，您最多可以執行 6,000 種不同的報告，為您的實體空間提供真實、深入的洞察，可用於影響業務決策。
有興趣嗎？點擊此處 免費試用 Purple，或獲取示範。
