存在感分析與互動分析的對比

選擇使用 presence 還是 engagement 數據分析，取決於您的特定目標：使用 presence 獲得整體的客流量，或使用 engagement 進行行銷。Purple 支援在 Cisco Meraki 等網路上，在 80,000 多個場域中均符合 GDPR 標準，協助物業將位置數據與選擇加入的訪客資料相結合，以推動營運。

Presence 數據分析 vs engagement 數據分析：您應該選擇哪一個？

這取決於您試圖回答的問題。

• 「有多少人、在何處以及何時？」 這是一個 presence 問題。它涵蓋了造訪量、尖峰時間、停留時間以及哪些場地的表現最好或最差。
• 「他們是誰、他們會再回來嗎，以及我們能聯絡到他們嗎？」 這是一個 engagement 問題。它涵蓋了已知訪客、重複行為以及您可以進行行銷的選擇加入聯絡人。

Presence 數據分析可以看見每個擁有啟用 WiFi 裝置的人，但無法告訴您他們是誰。Engagement 數據分析可以確切告訴您誰登入了，但僅限於選擇連線的訪客比例。兩者都無法涵蓋對方的盲點。這就是為什麼大多數多場地營運商在同一個網路上同時執行這兩種分析的原因。

Purple 在同一個 WiFi 網路上執行這兩種分析。它可作為硬體無關的雲端重疊層，執行於 Cisco Meraki、HPE Aruba、Ruckus、Juniper Mist、Ubiquiti UniFi、Cambium、Extreme 與 Fortinet 上。Purple 在全球 80,000 多個營運中的場域運作，並在 2024 年記錄了 4.4 億次登入（Purple 自有數據）。

Presence 和 engagement 數據分析在哪些方面有真正的不同？

Presence 數據分析的運作方式

開啟 WiFi 的智慧型手機會定期發送探測請求。這些是簡短的無線電訊框，用於要求附近的網路進行識別。您的存取點會收到這些訊框，並記錄接收訊號強度指示（RSSI），這是衡量訊號強度的指標。強而持續的訊號表示裝置在場域內部。微弱或短暫的訊號則表示是路過的人。

Purple 的 Presence 報告將其轉化為一組營運指標：

• 轉換次數： 訊號強度顯示裝置在場域內部的造訪總數。
• 平均停留時間： 已驗證的訪客在每次造訪中保持連線的時間。
• 按天和小時劃分的造訪次數： 整個星期的造訪量熱圖。
• 最受歡迎和最不受歡迎的場域： 按造訪次數排序的前 10 個和後 10 個場地。不含零造訪的場域。

完整的欄位定義請參閱 WiFi Analytics: Presence 支援文章。

Engagement 數據分析的運作方式

Captive Portal 是訪客在獲得網路存取權限之前看到的網頁。在該頁面上，訪客使用電子郵件地址、表單或社群登入來登入。如果他們願意，他們還會做出自願選擇加入行銷的決定。在此之後的每次造訪都會與一個已知的個人檔案相關聯，其中包含訪客直接提供給您的第一方數據。該個人資料會改變您可衡量的內容。您可以計算新訪客與回訪客的數量，並根據他們分享的屬性進行細分。接著，您即可透過您的 CRM 觸及已選擇加入的群組。Purple 的 Zone Analytics 可以根據性別或年齡篩選區域之間的移動。該篩選條件依賴登入數據，因此這是在位置數據上疊加的互動功能。請參閱 Zone Analytics 支援文章 以取得報告定義。

側邊欄對比

維度	Presence analytics (存在分析)	Engagement analytics (互動分析)
數據來源	來自附近裝置的探測請求 (Probe requests) 與訊號強度	Captive Portal 登入與已連線的會話
計算對象	範圍內所有開啟 WiFi 的裝置	僅限登入的訪客
身分識別	裝置識別碼，無姓名或聯絡細節	訪客提供的姓名、電子郵件與屬性
典型指標	造訪次數、轉換率、繁忙時段、場地排名	重複造訪、選擇加入率、細分客群行為、活動回應
MAC 隨機化的影響	高：會膨脹不重複計數並破壞重複造訪的匹配	低：身分儲存在登入記錄中
常見的 GDPR 合法依據	合法利益，第 6(1)(f) 條	同意，第 6(1)(a) 條，用於行銷
訪客所需的操作	無	登入並選擇是否加入
所需硬體	具有位置推播的現有基地台	現有基地台加上 Captive Portal
最適合	營運、資產、人員配置與站點比較	行銷、忠誠度、CRM 與個人化
主要盲點	無法得知任何人是誰	無法看見從未連線的訪客

MAC 隨機化如何改變存在數據

每個 WiFi 裝置都有一個 MAC 位址，這是在其無線電訊框中廣播的硬體識別碼。早期的存在系統將每個 MAC 位址視為一個人。該假設現在已不再成立。

自 iOS 8 以來，Apple 裝置在未關聯時的探測請求中就已使用隨機 MAC 位址。自 iOS 14 和 Android 10 以來，手機在連線時預設也會為每個網路使用隨機位址。這對存在數據的實際影響有三點：

• 不重複裝置計數上升。 一支手機在一日或一週內可能會顯示為多個裝置。
• 重複造訪匹配失敗。 下週回訪的手機可能會使用新的位址，因此看起來像是首次造訪的訪客。
• 每小時與每日的數量仍具實用價值。 在短暫的時間窗口內，強大且持續的訊號計數仍然是衡量場地繁忙程度的可靠指標。

遵循的規則是：將存在數據用於數量、時間安排與站點比較。請勿將其用於忠誠度或頻率分析。互動數據受隨機化的影響要小得多，因為身分存在於訪客提交的內容中，而不是無線電位址中。

何時使用存在分析是正確的選擇？

當您需要覆蓋所有人群，而非深入了解少數人時，請選擇 presence analytics。當您需要進行以下操作時，這是正確的選擇：

• 公平地比較站點。 依造訪量對場所進行排名，可以顯示哪些地點表現不佳。Purple 會為您列出前 10 名和後 10 名。
• 規劃排班。 每日與每小時的熱圖可以顯示需求何時達到高峰，以便您據此安排排班。
• 衡量場所內部的轉換率。 將交易量除以造訪量，即可得出每家商店的造訪至銷售率。
• 了解空間。 Zone Analytics 可顯示每個區域的平均停留時間、每個區域的日平均造訪次數，以及區域內人員的每小時熱圖。
• 避免阻礙。 任何人都不需要登入，因此您可以看到絕大多數從未連線的訪客。

在 零售業 中，presence 通常是您部署的第一個層級。它能回答行銷數據無法解答的資產與營運問題。如需深入了解單一廠商的位置饋送，請閱讀 HPE Aruba Central presence analytics: setup, exports and limits。

實戰案例：擁有 30 家分店的時裝連鎖店（示意數據）

情境。 一家擁有 30 家分店的時裝零售商想知道，為什麼兩家位於市中心、情況相似的商店其交易狀況卻有所不同。這兩家商店擁有相似的樓地板面積和相似的收銀機交易量。

採取的行動。 該零售商將一週的 presence 數據與收銀機交易進行了比較。商店 A 記錄了 12,000 次轉換和 2,400 筆交易，造訪至銷售率為 20%。商店 B 記錄了 9,000 次轉換和 2,700 筆交易，轉換率為 30%。每日與每小時的熱圖顯示，商店 A 的高峰期在週六的 14:00 至 16:00 之間。在該時間段內，賣場上只有三名員工。

可衡量的結果。 該分析找出了一個 10 點的轉換率差距。它將該差距歸因於已知高峰期的員工短缺，而非缺乏訪客。該零售商在該時間段內增派了兩名員工到賣場。隨後將造訪至銷售率設定為指標，以便在四週後進行評估。

請注意該零售商沒有做什麼。它沒有使用 presence 數據來聲稱商店 A 擁有更多忠實顧客。MAC 隨機化會使來自 presence 數據的重複造訪計數變得不可靠。

何時是選擇 engagement analytics 的正確時機？

當您需要了解並針對訪客的身分採取行動時，請選擇 engagement analytics。當您需要進行以下操作時，這是正確的選擇：

• 增長自有受眾。 每一次有意識選擇的同意加入，都會增加一個您無需向第三方平台付費即可觸及的聯絡人。
• 衡量忠誠度。 重複造訪會與已知的小檔案綁定，因此新訪客與回訪客的劃分是可靠的。
• 證明行銷活動的影響。 您可以看到收到聯絡的訪客是否再次光臨，而不僅僅是他們是否打開了電子郵件。
• 細分您的受眾。 來自登入的屬性（例如年齡層）可讓您比較不同群體如何使用您的場所。
• 饋送您的 CRM。 Purple 與 CRM 和行銷平台整合，因此第一方數據會直接進入您團隊已在使用的系統中。

在 Hotels 中，互動分析將顧客的 WiFi 登入轉化為直接的關係。對於那些透過第三方平台訂房的顧客，這種關係尤為重要。

實戰情境：擁有餐廳與酒吧的 200 間客房酒店（示意數據）

現況。 一家擁有 200 間客房的酒店，大部分客房都是透過線上旅行社預訂。因此，酒店只掌握了極少數顧客的聯絡資料。其餐廳和酒吧在週中晚上常常只有半滿。

採取行動。 酒店設定了一個要求提供電子郵件地址的 Captive Portal。行銷同意書是一個獨立且未勾選的訂閱選項。在一個月內，共有 1,500 名顧客登入，其中 600 人選擇訂閱，訂閱率達 40%。區域分析（Zone Analytics）顯示，與大廳相比，顧客在酒吧區域的平均停留時間較短。顧客只是經過酒吧，但沒有留下來。酒店隨後向選擇訂閱的顧客發送了週中晚餐優惠。

可衡量的成效。 酒店建立了 600 個先前未曾掌握、可聯絡且經同意的顧客檔案。現在，酒店每月衡量兩個數據：該群體的優惠兌換率，以及酒吧區域停留時間的變化。它還擁有一個基準訂閱率，可透過調整門戶網站提供的回饋來進一步提升。

您是否同時需要存在感分析與互動分析？

對於大多數場域而言，答案是肯定的。這兩種衡量指標相輔相成，就像分母與分子一樣。

• 存在感分析為您提供總量。 它顯示場域內有多少人。
• 互動分析為您提供已知比例。 它顯示其中有多少人登入了系統，以及有多少人選擇了訂閱。

將其中一個數據除以另一個，您就可以得到每個場域的連線率。這是衡量您的顧客 WiFi 方案運作效果的實用指標。一個存在感高但互動率低的商店，代表有客流量，但缺乏讓人連線的誘因。此時應該改善門戶網站或誘因，而不是更改地點。

這兩個層面也能互補彼此的不足。

問題	僅靠存在感分析	僅靠互動分析	兩者結合
週六有多忙碌？	解答了所有訪客的情況	僅解答了登入者的情況	總人數加上已知的比例
訪客會再次光臨嗎？	在 MAC 隨機化後變得不準確	已解答登入訪客的情況	已知訪客的重複到訪率，並對照總人數進行衡量
哪個區域最吸引注意力？	每個區域的停留時間，無細分資料	若無位置數據則無法查看區域	依年齡或性別篩選的區域停留時間
活動奏效了嗎？	僅顯示人數量的變化	顯示收到聯絡訪客的回應	回應情況加上對總造訪量的影響

實戰情境：市中心火車站（示意數據）

現況。 一家車站營運商希望改善其大廳零售店面的出租狀況。它還希望向乘客傳達列車延誤等干擾資訊。

採取的行動。 駐留數據顯示了每小時的大廳訪問量。數據也證實了 07:00 至 09:00 之間的早晨高峰期客流量大約是傍晚高峰期的兩倍。來自登入車站 WiFi 的旅客互動數據，為營運商提供了一個已選擇加入服務更新的客群。

可衡量的成果。 營運商可以使用來自其自身網絡的數據，而非估算值，向潛在租戶展示每小時的訪問次數。它還獲得了一個經同意的聯絡清單，並可透過訊息開啟率和重新連線率來進行衡量。Purple 除了在車站外，也適用於 火車 等鐵路資產。

駐留分析是否符合 GDPR 規範？

駐留分析可以符合 GDPR 規範，但合規性取決於您部署的方式，而非技術本身。這同樣適用於互動分析。這兩者只是建立在不同的合法基礎上。

GDPR 對於裝置識別碼的規定

GDPR 第 4(1) 條將個人資料定義為包括透過「線上識別碼」識別個人的資訊。序言第 30 條命名了由裝置、應用程式、工具和協定提供的識別碼。MAC 位址可以隨時間識別出特定裝置，進而識別其所有者。除非您能證明並非如此，否則應將其視為個人資料。

英國資訊專員辦公室 (ICO) 已發布關於使用 WiFi 訊號進行位置分析的指南。在 MAC 位址可以識別特定個人的情況下，它會將 MAC 位址視為個人資料。它還建議設置清晰的告示牌、儘早進行去識別化以及縮短保留期限。

僅對 MAC 位址進行雜湊處理本身並不能使數據免受 GDPR 的約束。序言第 26 條指出，透過附加資訊可以重新與個人建立關聯的去識別化數據（假名化數據）仍然是個人資料。只有真正匿名的數據才不受該法規的約束。

駐留分析的合法基礎

駐留數據是在訪客未採取任何行動的情況下收集的，因此取得同意通常不切實際。大多數營運商依賴第 6(1)(f) 條下的正當利益。該基礎需要三樣要素：

• 正當利益評估。 記錄目的、為何需要駐留數據，以及您如何在其中與訪客的期望之間取得平衡。
• 第 14 條規定的透明度。 告知訪客您收集了什麼、原因以及保留多長時間。入口處的告示牌和連結的隱私權聲明是通常的做法。
• 第 21 條規定的反對管道。 說明訪客如何反對，例如關閉 WiFi。

第 35(3)(c) 條要求對「大規模系統性監控公眾可進入的區域」進行資料保護影響評估 (DPIA)。運行駐留分析的購物中心、體育場或車站很可能符合該項測試。請在啟用駐留功能之前完成 DPIA。

互動分析的合法基礎

互動資料來自於主動採取行動的訪客，因此這些行銷資料已獲得同意且符合預期。根據第 7 條規定，同意必須是自由給予、具體、知情且毫不含糊的。此外，撤回同意必須與給予同意一樣容易。預先勾選的方塊不符合規定。

在英國，《隱私與電子通訊條例》（PECR）第 22 條針對電子郵件行銷增加了單獨的規則。您需要為此取得具體同意，因此請將行銷訂閱與 WiFi 存取條款分開。Purple 的自願選擇訂閱機制正是基於這種分離而建構。Purple 通過 ISO 27001 認證並符合 GDPR 規範，同時也持有 CCPA、Cyber Essentials 和 B Corp 認證。

兩者皆需建立的控制措施

• 最小化。 僅收集您會使用的欄位。
• 設定保留期限。 按固定時程刪除或彙總原始存在記錄。
• 區分目的。 切勿在未取得全新合法依據的情況下，將營運存在資料挪用於行銷。
• 限制存取。 僅限需要的人員存取原始識別碼。
• 公佈您的聲明。 將其張貼於入口處和 Captive Portal 上。

相同的原則也適用於 醫療保健。那裡的患者和訪客通常對隱私有更高的期望，因此請務必讓您的標示和隱私聲明格外清晰。

每項方案的運作成本是多少？

這兩個層級通常都不需要新的基地台。Purple 以雲端重疊（overlay）的方式，在您現有的硬體上運作。真正的成本在於設定、治理以及人員處理資料的時間。

成本項目	存在分析	互動分析
基地台硬體	支援廠商清單中現有的基地台	支援廠商清單中現有的基地台
額外設定	啟用控制器的位置饋送並設定場域邊界	設計 Captive Portal、登入欄位和訂閱同意條款
平面圖工作	若需要區域分析（Zone Analytics），請繪製每個場域的區域	僅憑登入資料則不需要
法律與治理	正當利益評估、DPIA、標示和保留時程	同意條款文字、隱私聲明和針對電子郵件的 PECR 審查
持續投入	對照人員配置和銷售額，審查尖峰時段和場域排名	執行行銷活動、管理 CRM 饋送並處理退出訂閱
資料品質維護	隨著 MAC 隨機化技術的演進重新調整預期	保持低登入阻力以保護連線率
主要隱藏成本	高估不重複和重複訪客的計數	連線誘因不足，導致已知受眾規模縮減

最大且可避免的成本，就是依據錯誤資料做出不當決策。兩個常見的例子是：從存在資料中獲取忠誠度數據，以及僅從已登入訪客中獲取尖峰時段圖表。

如何為您的物業資產做決定

從企業本季度需要解答的問題開始。然後選擇能夠解答該問題的層級。

您的情況	建議	原因
多據點零售商比較門市績效	著重 Presence，其次為 Engagement	場域排名與轉換率需要總人流量。其次為 CRM 增長。
飯店集團建立與房客的直接關係	著重 Engagement，其次為 Presence	經同意訂閱的房客個人檔案可減少對第三方訂房網站的依賴。
向租戶租售空間的購物中心或車站	著重 Presence	租戶需要所有人流的每小時造訪次數。
售票活動的體育館或活動場館	著重 Engagement	參與者已預期會登入，且同意訂閱有助於未來的銷售。
WiFi 連線率較低的場域	著重 Presence，接著改善 Portal 頁面	您需要總訪客數才能衡量連線率。
敏感產業的組織，例如醫療保健機構	搭配 DPIA 進行 Presence，僅在獲得明確同意時進行 Engagement	隱私期望較高，需要有記錄的治理流程。

對大多數場域而言，這是一個實用的執行順序：

1. 寫下您的營運和行銷主管最需要解答的三個問題。
2. 使用上表將每個問題對應到 Presence 或 Engagement。
3. 在任何據點啟用 Presence 之前，先完成 DPIA（資料保護影響評估）與合法利益評估。
4. 在整個據點部署 Presence，以建立基準造訪量與繁忙時段。
5. 啟用 Captive Portal，並提供獨立且預設不勾選的行銷同意訂閱選項。
6. 回報每個據點的連線率，並將表現不佳的據點視為待解決的 Portal 頁面問題。
7. 每季進行審查，並停用任何因 MAC 隨機化而變得不可靠的指標。

常見問題

Presence 與 Engagement 分析有何不同？

Presence 分析在訪客未連線的情況下，透過 WiFi 訊號計算裝置數量，因此可衡量附近所有人的總造訪次數、停留時間和繁忙時段。Engagement 分析則來自於透過 Captive Portal 登入並同意訂閱的訪客，因此可增加身分識別、重複造訪與行銷觸及率。Presence 讓您能廣泛掌握所有訪客，Engagement 則讓您能深入了解已知的部分。大多數營運商將 Presence 用於營運，並將 Engagement 用於行銷。

對於零售業而言，Presence 還是 Engagement 分析比較好？

對於零售業，建議先從 Presence 分析開始，然後加入 Engagement。Presence 可提供每位顧客（不論是否連線）的造訪次數、造訪到銷售的轉換率以及場域排名。這些是推動人力配置和據點決策的衡量標準。接著，Engagement 可將登入的顧客轉化為同意訂閱的聯絡人與可靠的重複造訪數據。單獨使用其中任何一種都會產生空缺，無論是在身分識別還是覆蓋率方面。

我需要同時使用 Presence 和 Engagement 分析嗎？

是的，對於大多數多站點物業而言。Presence（存在感應）測量的是訪客總數，而 Engagement（互動參與）測量的是您可以識別並聯繫的訪客比例。兩者結合可以為您提供每個站點的連線率，顯示您的顧客 WiFi 方案在何處表現不佳。此外，在 MAC 隨機化之後，Presence 無法可靠地測量忠誠度，而 Engagement 則無法看到從未連線的訪客。兩者同時運行可以消除彼此的盲點。

Presence 數據分析是否符合 GDPR 規範？

當您配合適當的控制措施進行部署時，Presence 數據分析可以符合 GDPR 規範。根據第 4(1) 條和序言第 30 條，應將 MAC 位址視為個人資料。大多數營運商依賴第 6(1)(f) 條規定的合法利益，並輔以記錄在案的評估。您還需要清晰的指示牌、隱私權聲明和較短的保留期限。大型公共場所在啟用 Presence 之前，通常需要根據第 35(3)(c) 條進行 DPIA（數據保護影響評估）。

運行 Presence 數據分析需要新的硬體嗎？

不需要，在大多數情況下，您可以使用現有的無線基地台。Purple 與硬體無關，可作為雲端重疊層運行在 Cisco Meraki、HPE Aruba、Ruckus、Juniper Mist、Ubiquiti UniFi、Cambium、Extreme 和 Fortinet 上。Presence 需要啟用控制器的位置資訊推送並設定場地邊界。Zone Analytics 還需要為您想要分析的每個站點在樓層平面圖上繪製區域。

MAC 隨機化如何影響我的造訪數據？

MAC 隨機化主要會損害 Presence 數據中的不重複裝置和重複造訪次數。自 iOS 14 和 Android 10 起，手機預設在每個網路使用隨機 MAC 位址，許多手機也會對探測請求（probe requests）進行隨機化。一支手機可能會顯示為多個裝置，而回訪的訪客可能看起來像新訪客。每小時和每日的造訪量仍然可用。對於忠誠度和造訪頻率，請使用與登入綁定的 Engagement 數據。

我可以使用 WiFi 登入數據進行電子郵件行銷嗎？

可以，但必須取得獨立且具體的行銷同意。登入以使用 WiFi 連線並不等同於同意接收行銷資訊。根據 GDPR 第 7 條，同意必須是自由給予且明確的，而英國 PECR 第 22 條規定電子郵件行銷需要具體的同意。請使用與使用條款分開、預設未勾選的訂閱勾選方塊。Purple 的意識選擇訂閱模式遵循此標準，因此您的名單中只會包含選擇加入的訪客。