Wifi- en camera-tracking: online analytics offline

Je offline analytics upgraden naar het niveau van online

Weten welke producten in je winkel het meest bekeken worden? De conversieratio bepalen van het winkelende publiek op een zaterdag? Weten of iemand die zegt vaste klant te zijn ook echt vaste klant is? Online zijn deze vragen gemakkelijk te beantwoorden, maar offline is dit nog erg lastig. De vraag is alleen: voor hoelang nog? Door de opkomst van de smartphones wordt wifi steeds vaker gebruikt. Daarnaast worden camera’s steeds beter in het herkennen van bezoekers. Deze technolgieën zijn uitermate geschikt om bezoekers offline te volgen. Wil je weten welke mogelijkheden er zijn?

Inzicht in het gedrag van bezoekers en de herkomst van bezoekers stelt ons online in staat om onze websites te optimaliseren, marketingbudgeten effectief in te zetten en onze website blijvend te verbeteren.

Op het moment dat we deze inzichten offline ook hebben, gaan we van intuïtieve beslissingen naar beslissingen gebaseerd op feiten. Dit zorgt ervoor dat we onze winkels beter in kunnen richten, personeel effectiever in kunnen zetten en de juiste marketingkanalen kunnen benutten. Ook zorgt dit ervoor dat we de brug kunnen gaan slaan tussen online en offline. Het welbekende ROPO-effect – research online, purchase offline – zullen we inzichtelijk kunnen maken en kunnen gebruiken om onze klanten nog beter van dienst te kunnen zijn. Kortom, iets wat we allemaal willen!

Wifi-tracking

De groei van het gebruik van smartphones en wifi-spots zorgt ervoor dat we steeds vaker onze wifi aan hebben staan op onze smartphones. Daardoor zendt het continu een signaal uit (pingen) om te kijken of er een router of access point in de buurt is.

Dit geping van de smartphone kan zo’n router of access point opvangen en gebruiken om een smartphone mee te identificeren. Elke smartphone heeft namelijk een “persoonlijk” nummer, het zogenaamde MAC-adres. Op basis van deze pings kan bepaald worden of iemand een nieuwe of een terugkerende bezoeker is. Ook kan bepaald worden hoelang de pings verzonden worden en op basis daarvan kan bepaald worden hoelang iemand in de winkel geweest is.

Daarnaast varieert het signaal van sterkte. Op basis van de sterkte van het signaal kan de router bepalen waar in de winkel de smartphone zich bevindt. Als je dit combineert met hoe lang de pings met die sterkte actief zijn, kun je bepalen welk gedeelte van de winkel de meeste aandacht trekt.

Op dit moment hebben we de software draaien bij verschillende spellenwinkels. We kunnen hier de volgende metrics uitlezen per gewenste tijdsperiode:

• Storefront potential
• Shoppers
• Walkbys
• Storefront Conversion
• Average Shop Time
• Engagement Rate
• Bounce Rate
• Repeat Shoppers
• New Shoppers

In bovenstaande grafiek staat de Storefront Potential. We meten nu met behulp van onderstaande sensor. Het is echter ook mogelijk om routers of access points te gebruiken waar gebruikers vervolgens ook op kunnen inloggen.

Zelflerende algoritmes

Hoe bepaal je nu of iemand in jouw winkel staat of niet? Hoe weet de router nu of iemand een bezoeker of een medewerker is? Dit zijn belangrijke vragen. Je wilt namelijk geen vertroebelde data hebben.

Bij wifi-tracking wordt daarom gebruikgemaakt van een zelflerend algoritme. Dit algoritme komt tabula rasa (als een onbeschreven blad dus) ter wereld, maar zodra het gegevens gaat verzamelen, gaat het kijken naar de bezoekfrequentie en de sterkte van het signaal. Als een werknemer 4 dagen in de week werkt en 90 procent van de bezoekers komt 1 keer per week, dan filtert het algoritme de werknemer automatisch uit de statistieken. Ook wordt duidelijk hoe sterk het signaal is binnen een winkel en op basis daarvan worden signalen met een zwakkere sterkte niet gezien als bezoekers van de winkel. Bij ons duurde het ongeveer een week voordat de data betrouwbaar werden.

Wifi-internettoegang

Een geavanceerdere mogelijkheid om klanten te tracken is door middel van het aanbieden van internet via wifi. Het is dan namelijk mogelijk om het browsegedrag van je klanten te volgen. Wil je nog een stap dieper gaan, dan kun je toegang geven door ze in te laten loggen met hun klantenlogin van de website. Op deze manier weet je wanneer een bezoeker in je winkel is én kun je dit koppelen aan zijn online gedrag door middel van zijn klantenlogin.

Aandachtspunten

Wifi-tracking werkt alleen als een smartphone wifi aan heeft staan. De dichtheid van smartphones met geactiveerde wifi varieert enorm per geografisch gebied en is niet 100 procent. Dit betekent dat als je exacte data wilt hebben, wifi-tracking niet voldoende is – al geeft het je wel inzichten in de globale trends.

Kosten

Er zijn verschillende aanbieders die wifi-trackinginstallaties aanbieden in verschillende prijsklasses. De prijzen vallen over het algemeen echter enorm mee.

Camera-tracking

Om de gaten van wifi-tracking op te vangen, kun je gebruikmaken van camera’s. Onder een camera kun je namelijk niet uitkomen door je wifi uit te zetten. Een combinatie van wifi- en camera-tracking wordt ook wel TrueCount genoemd.

Een voorbeeld van het gebruikmaken van camera’s is de zogenoemde head counting. Daarbij maak je gebruik van een camera bij de ingang en tel je het aantal hoofden dat de camera passeert. Op basis hiervan kun je bepalen hoeveel bezoekers er werkelijk in de winkel geweest zijn.

Geavanceerdere camera’s maken het mogelijk om door middel van gezichtsherkenningsoftware te bepalen of een bezoeker man of vrouw is. Met zeer geavanceerde camera’s zal het zelfs mogelijk zijn om klanten te identificeren op basis van hun avatar op jouw website. Je hebt dan niet eens wifi-toegang meer nodig om een klant online en offline te koppelen.

Wat kost het?

De kosten van camera-tracking zijn aanzienlijk hoger dan die van wifi-tracking. Je hebt geavanceerde camera’s nodig en deze dienen bovendien goed geïnstalleerd te worden.

Offline conversietracking

Conversies worden zowel offline als online doorgemeten. Het verschil zit hem echter aan de koppeling met de gebruiker. Offline wordt een conversie pas gekoppeld aan een bezoeker op het moment dat deze zich via het CRM-systeem identificeert. Dit is maar een klein gedeelte van de bezoekers en ook nog eens alleen bezoekers die daadwerkelijk geconverteerd hebben. Je kunt geen vergelijking maken tussen converterende en niet-converterende bezoekers.

Een interessante mogelijkheid met behulp van wifi is het gebruikenmaken van de ‘conversie-zone’. Bij de kassa zet je een router of access-point neer. Zodra iemand bij de kassa is, is de signaalsterkte erg sterk. Je kunt dan vervolgens de tijd dat iemand dit sterke signaal heeft koppelen aan een conversie.

Op deze manier koppel je een smartphone aan een conversie en kun je het gedrag van converterende bezoekers vergelijken met niet-converterende bezoekers. Andere mogelijkheden zijn het gebruik maken van near field communication (NFC) of camera’s.

Het koppelen van de smartphone aan het online klantenaccount zorgt er vervolgens voor dat je je klanten leert kennen en begrijpt welke rol online en offline hebben in het bestelproces.

Privacy

Bij een onderwerp als dit kan een kopje ‘Privacy’ natuurlijk niet ontbreken, want mag het bovenstaande eigenlijk wel? Het College bescherming persoonsgegevens stelde dat bij wifi-tracking een informatieplicht en een opt-out hoort. Je zult als retailer vóór binnenkomst duidelijk moeten maken dat je mensen volgt door middel van wifi en je zult klanten de mogelijkheid moeten bieden om zich uit te sluiten van de tracking. Bij wifi-tracking kun je dit doen door je MAC-adres op te geven.

Voor camera-tracking geldt ook een informatieplicht en is het van belang dat je niet persoonlijk geïdentificeerd kunt worden. Facial recognition is dus wat privacy betreft nog even toekomstmuziek. Het herkennen van man of vrouw is daarentegen nog wel mogelijk, zolang dit maar anoniem gebeurt.

Marketingfacts jaarboek 2014/2015

Vanuit StormMC zijn we dit jaar nauw betrokken bij het hoofdstuk ‘Mobile’ in het Marketingfacts Jaarboek. Daarom publiceren we in april op Marketingfacts een serie artikelen over mobiele marketing en digitale promotie. Een deel hiervan verschijnt binnenkort dus ook in het jaarboek. Benieuwd naar de rest van het hoofdstuk en de rest van het jaarboek? Laat dan hier je e-mailadres achter en je bent de eerste die het weet als ‘ie verschijnt (verwachting: begin juni)!