Wi-Fi探针技术在客流分析中的应用

“藏经阁-Wi-Fi探针应用分享.pdf”主要探讨了Wi-Fi探针技术在客流分析、商业智能和广告投放等领域的应用，并介绍了Wi-Fi探针系统的架构及其实现过程，以及使用阿里云平台带来的效益和开发经验。 Wi-Fi探针原理主要分为两种类型：无线客户端主动扫描和被动扫描。主动扫描是指设备定期广播自己的MAC地址以寻找可用的Wi-Fi网络，而被动扫描则是由探针设备监听这些广播信号，从而捕获到设备的MAC地址信息。这些信息可以用于识别和追踪不同的设备，为商业分析提供基础数据。 该技术的应用场景广泛，包括但不限于： 1. 客流信息：通过收集和分析Wi-Fi信号，商家可以了解每日的客流量、新老顾客比例、客流高峰时段以及平均停留时间。 2. 商品策略：通过对顾客在不同商铺或商品区域的停留时间进行分析，商家可以了解哪些商品或商铺更受顾客欢迎，以便调整布局或促销策略。 3. 营销规划：根据顾客访问时间，商家可以确定最佳活动举办时段，提高活动效果。 4. 顾客画像：结合性别、年龄、收入等多维度信息，形成顾客画像，有助于精细化市场定位和定向广告投放。 Wi-Fi探针客流分析系统的实现通常包括以下几个步骤： 1. 数据清洗和去重，确保数据质量。 2. 关联维表，识别手机品牌、位置信息以及新老顾客身份。 3. 计算停留时间和生成活动轨迹，通过session窗口技术进行分析。 4. 多下游SINK对接第三方系统，将处理后的数据应用于各种业务场景。 阿里云平台在处理此类大规模数据时表现出高效能，如处理平均4000~5000条/s的原始数据，每天高达3亿条记录，同时保持低延迟和高开发效率。使用BlinkSQL等工具进行开发，相较于传统的Java开发方式，大大减少了上线时间并降低了运维成本。 在实际操作中，应尽量使用窗口函数+GroupBy来优化作业，减少状态大小，以提升系统性能。此外，利用阿里云平台，企业可以快速重构业务逻辑，降低整体成本，同时减轻运维负担。 Wi-Fi探针技术结合阿里云平台，为商业分析提供了强大的工具，助力企业进行精准营销和决策支持。通过深入理解和有效利用这些技术，商家能够更好地理解顾客行为，提升经营效率和顾客满意度。