路径智能

[Q]

之前探讨过轨迹分析，刚看到一个案例。说，美国有两家商场开始跟踪顾客的手机信号，看他们都在什么位置停留，路径如何。可以回答诸如“光顾xx店同时去星巴克的人有多少”或者“人们在xx店停留的时间多久”之类。这种位置分析自然会涉及到隐私问题，不过看起来他们胸有成竹——不会有问题。因为他们根本得不到顾客的手机用户信息，对商场来说，每个手机只是一个ID，它看到的是这个ID的位置变动、停留而已。因此，这种分析只是用于购物体验的优化，或者给商家的货架提供一些帮助。

在这里，这种技术称为路径智能，Path Intelligence，PI。看，又多了一种智能。

商场用的是一种叫FootPath的产品。它的工作原理是在商场里布置很多感应器，这种感应器可以捕捉到手机信号，将不同手机标识上唯一ID，可以精确到2米左右（这种技术是怎么回事，也许就是他们的专利技术吧）。那些众多的感应器于是不断地接受信号，然后流入服务器。在服务器上，就可以看到每个ID的活动轨迹，驻留时间了。后者就是轨迹分析。这些数据怎么用？目前也许只是针对每个店家提供诸如“光临这个店还光顾那个店”的报表吧。想想，其实就是淘宝哪些分析软件的现实版。只不过，它要解决的两个核心问题是：一、数据的采集。二、位置的分析。要知道互联网上的数据采集其实已经问题不大了，而现实的商场可不容易（可不，一搞就有侵犯隐私嫌疑，但其实网站把人的信息都搜刮干净也没那么多抱怨）。

这种数据采集+数据分析的方案，挺有意思！

[George Zhang]

之前看到过一个把宜家消费者路径可视化的例子

http://infosthetics.com/archives/2011/09/a_visual_analysis_of_how_people_shop_in_ikea.html

这类分析目前还是实施太复杂，发现很有限吧，你看ikea里主干道当然会是红色的...

我觉得建筑行业已经早就研究过这类问题了，一个建筑设计专家，站在商场里，通过肉眼观察消费者行为，我估计能得出大部分的结论吧

这个footpath能够发现多少隐含的信息有待观察啊

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Best Regard
George Zhang

[Jerry Wu]

有的商场是通过摄像头搜集商场内部的路径信息，然后分析流量和停留时间等。

 

BI分析是一个完整的生态链分析，当有更多生态链分支数据加入后，整体分析就会显得更丰满，而单独的分支分析，力量总是有很大局限的，这是我提倡先有业务模型、分析场景，再考虑更多生态链数据如何利用的思路。

2011/11/25 George Zhang <birdzha...@gmail.com>

[Q]

嗯，我觉得这两种方式——一是专家观察法，一是感应数据法。跟市场调研里面有点相似——问卷调查或利用文本数据挖掘民意。

一个比较大的区别就是数据采集这块。当缺乏数据采集时，通过问卷、观察其实也能达到基本目标。而数据采集可以自动化以后，但对于数据的分析却可能不够。因为前者通常是一个项目，有明确目标，数据采集和分析一体，而当数据采集自动化以后，分析可能单独一块，如果没有合适的团队，也是守着一堆数据发挥不了作用。

2011/11/25 George Zhang <birdzha...@gmail.com>

[andy meng]

恩，我觉得这个挺有意思的，怎么应用到一些商店选址和基站选址中都应该有帮助，不过专家观察法好像是现在比较流行一些，麦当劳据说是请调研公司计算开店的附近人流、车流，然后判断是否达到开店的标准。

Andy

[villa7.li]

我看到有一种就是在商场里搞一个蓝牙设备，所有进商场的人很开就能检测到客户的位置，并给客户发送优惠信息。只要客户有蓝牙设备的就自动给开启，客户可以自己关闭，这个不涉及客户隐私。

在 2011年11月25日 下午5:21，Q <happ...@gmail.com>写道：

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[星星]

在购物篮或者购物车上加上传感器就行了