การวิเคราะห์ตำแหน่งมือถือ (MLA) เป็นประเภทหนึ่งของข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าและหมายถึงเทคโนโลยีสำหรับผู้ค้าปลีกรวมถึงการพัฒนารายงานสรุปที่ใช้เพื่อลดเวลารอที่จุดชำระเงิน ปรับปรุงรูปแบบร้านค้า และทำความเข้าใจรูปแบบการซื้อสินค้า ของผู้บริโภค รายงานเหล่านี้สร้างขึ้นโดยการจดจำ ที่อยู่ Wi-FiหรือBluetoothของโทรศัพท์มือถือขณะที่โต้ตอบกับเครือข่ายร้านค้า^{[ 1 ]}

ด้วยการติดตามการเคลื่อนไหวของอุปกรณ์ ผู้ค้าปลีกสามารถรวบรวมข้อมูลที่จะช่วยให้พวกเขาปรับปรุงสิ่งต่างๆ เช่น การจัดวางผังร้าน การจัดวางโฆษณา และการจัดพนักงานประจำช่องชำระเงิน ผลิตภัณฑ์ MLA ทำงานโดยการจับที่อยู่ MAC ของอุปกรณ์ ซึ่งเป็นหมายเลข 12 หลักที่ไม่ซ้ำกันซึ่งกำหนดให้กับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์เฉพาะ หมายเลขนี้สามารถตรวจจับได้โดยเซ็นเซอร์ Wi-Fi หรือ Bluetooth โดยมีที่อยู่ MAC แยกต่างหากสำหรับ Wi-Fi และ Bluetooth นอกจากนี้ยังมีการใช้ บีคอนเพื่อวัตถุประสงค์ของ MLA และทำงานร่วมกับ Bluetooth ด้วยเทคโนโลยีนี้ พวกเขายังสามารถส่งการแจ้งเตือนแบบพุช ได้อีก ด้วย เมื่อไม่นานมานี้ บริษัทต่างๆ เริ่มใช้การผสมผสานระหว่าง Wi-Fi และ Bluetooth เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์ MLA เทคโนโลยีนี้ทำงานเมื่อผู้คนเดินผ่านร้านค้า บริษัทติดตามจะค้นหาสัญญาณไร้สายและกำหนดหมายเลขสุ่มให้กับอุปกรณ์ พวกเขาตรวจสอบหมายเลขนั้นขณะที่มันเคลื่อนที่ผ่านหน้าจอและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูล

เนื่องจากการใช้ที่อยู่ MAC ที่ส่งโดยอัตโนมัติ ลูกค้าจึงไม่จำเป็นต้องล็อกอินเข้าสู่ Wi-Fi หรือเว็บไซต์ของร้านค้า คุณสมบัตินี้ได้รับการเน้นย้ำในคำศัพท์ทางเลือก "การติดตามแบบออฟไลน์" (ตรงข้ามกับการติดตามแบบออนไลน์^{[ 2 ]} ) ซึ่งบางครั้งใช้สำหรับ "MLA" เช่นในประเทศเยอรมนี^{[ 3 ]}

อุตสาหกรรมหลายแห่งสามารถได้รับประโยชน์จากบริการ MLA รวมถึงการค้าปลีกอสังหาริมทรัพย์พลังงานประกันภัยการผลิตการดูแลสุขภาพรัฐบาล การวางแผน และความปลอดภัยสาธารณะตัวอย่างเช่น ธุรกิจค้าปลีกสามารถเปรียบเทียบรายได้จากการขายและประเมิน ประสิทธิภาพ ของแคมเปญการตลาดธุรกิจต่างๆ สามารถกำหนดได้ว่าจะเปิดร้านค้าและจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ของตนที่ใด MLA ยังมีประโยชน์สำหรับกรณีฉุกเฉิน โรงพยาบาลสามารถกำหนดความต้องการวัคซีนใหม่หรือทำความเข้าใจการระบาดของโรค อย่างฉับพลัน ได้ ซึ่งเป็นไปได้เพราะระบบสารสนเทศ โซลูชันบนเดสก์ท็อป หรือแอปมือถือ ทุกระบบ สามารถใช้ประโยชน์จากตำแหน่งที่ตั้งได้^{[ 4 ]}

ร้านค้าทั่วไปมีเครื่องมือในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าโดยการติดตามการเคลื่อนไหวและการหยุดพักของพวกเขาการตรวจสอบด้วยวิดีโอสามารถให้ข้อมูลได้มากถึง 10,000 จุดต่อลูกค้าหนึ่งราย ทำให้ร้านค้าสามารถสร้างแผนที่แสดงความหนาแน่นของลูกค้า (heat map)เพื่อวางสินค้าที่ต้องการขายในบริเวณที่มีผู้คนสัญจรหนาแน่น หากอุปกรณ์มือถือถูกขโมย ตำรวจสามารถติดตามหาได้โดยการตรวจสอบหมายเลขโทรศัพท์มือถือ

จากการศึกษาพบว่า ร้าน ค้าแบบดั้งเดิมคิดเป็น 93% ของยอดขาย^{[ 5 ]} ดังนั้นร้านค้าปลีกจึงยังคงเป็นจุดสนใจที่สำคัญ

การวิเคราะห์ข้อมูลภายในร้านค้าเริ่มคล้ายกับการวิเคราะห์ข้อมูลร้านค้าออนไลน์ มากขึ้น โดยใช้ MLA ร้านค้าสามารถดูได้ว่าลูกค้าไปที่ไหนและใช้เวลาอยู่ที่ไหน ตรวจจับได้ว่าพวกเขากำลังซื้อสินค้าคนเดียวหรือกับเพื่อนหรือเด็กๆ และจับคู่การซื้อสินค้ากับสภาพอากาศ บริษัทหนึ่งที่มีร้านค้าขนาดเล็กตั้งอยู่ในห้างสรรพสินค้าพบว่าพื้นที่ด้านในทางเข้าเป็นพื้นที่ที่ไม่มีลูกค้าเลย ดังนั้นพวกเขาจึงย้ายสินค้าที่ได้รับความนิยมไปไว้ด้านในร้านมากขึ้น ร้านค้าอีกแห่งไม่สามารถบอกได้ว่าการจัดแสดงสินค้าแบบใดขายได้มีประสิทธิภาพมากกว่าเนื่องจากมีสินค้าซ้ำกัน พวกเขากำลังจะถอดการจัดแสดงสินค้าบนผนังออก แต่ตัดสินใจตรวจสอบปริมาณการเข้าชมด้วยบริษัทวิเคราะห์ตำแหน่งบนมือถือ หลังจากสร้างแผนที่ความร้อนแล้ว พวกเขาจึงทำให้การจัดแสดงสินค้าบนพื้นมีขนาดเล็กลงและง่ายต่อการเดินผ่านของลูกค้าเพื่อไปยังการจัดแสดงสินค้าบนผนัง ร้านค้าต้องการการวิเคราะห์เพื่อดูว่าการจัดแสดงสินค้าที่ปลายทางเดินทำให้ยอดขายของสินค้าชนิดเดียวกันที่วางซ้อนกันอยู่กลางทางเดินลดลงหรือไม่ หรือว่ามีส่วนช่วยเพิ่มยอดขาย^{[ 6 ]}

การนับจำนวนตาม MLA ช่วยให้มั่นใจได้ว่าร้านค้ามีจำนวนพนักงานเหมาะสมกับปริมาณลูกค้าตลอดทั้งวัน ช่วยให้ธุรกิจสามารถเชื่อมโยงข้อมูลการทำธุรกรรมกับปริมาณลูกค้าได้

ข้อตกลงความเป็นส่วนตัวนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ผู้ค้าปลีกแบบดั้งเดิมต่างกระตือรือร้นที่จะเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้บริโภคที่สามารถเทียบเท่ากับผู้ค้าปลีกออนไลน์อย่าง Amazon การเคลื่อนไหวนี้ยังสะท้อนให้เห็นว่าอุตสาหกรรมกำลังตอบสนองต่อความกังวลของสาธารณชนเกี่ยวกับการเก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคล อย่างไร เนื่องจากบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลในรูปแบบที่ครอบคลุมมากขึ้น เช่น การกำหนดเป้าหมายโฆษณาออนไลน์หรือการติดตามตำแหน่งทางกายภาพ พวกเขาจึงตระหนักถึงความจำเป็นที่จะต้องให้ผู้ใช้ควบคุมการใช้ข้อมูลได้มากขึ้น^{[ 7 ]}

แม้ว่าผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ตำแหน่งมือถือจะไม่บันทึกข้อมูลที่ระบุตัวตนส่วนบุคคลเกี่ยวกับลูกค้ารายใดรายหนึ่งโดยเฉพาะ แต่ก็ก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการบูร ณา การข้อมูลลูกค้าและความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภค^{[ 8 ]}บริษัท MLA หลายแห่งได้ทำงานร่วมกับวุฒิสมาชิกสหรัฐฯ Charles Schemer และFuture of Privacy Forumเพื่อพัฒนากฎเกณฑ์การปฏิบัติ เกี่ยวกับ การติดตามสมาร์ทโฟน ภายใต้กฎเกณฑ์การปฏิบัติโดย สมัคร ใจนี้ผู้ขายและผู้ค้าปลีก MLA จะแจ้งให้ลูกค้าทราบเมื่อมีการติดตาม และอนุญาตให้ลูกค้าแต่ละรายเลือกที่จะไม่เข้าร่วม

ปัจจุบัน ผู้ผลิตเราเตอร์ Wi-Fi หรือจุดเชื่อมต่อไร้สาย ส่วนใหญ่ มี API สำหรับดักฟังที่อยู่ MAC ของสัญญาณจากอุปกรณ์เพื่อระบุสมาร์ทโฟนซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับผู้ผลิตโซลูชันระบบติดตามและวิเคราะห์ Wi-Fi แต่สมาร์ทโฟนรุ่นใหม่เกือบทั้งหมดจะปล่อยที่อยู่ MAC มากกว่าหนึ่งที่อยู่เมื่อไม่ได้เชื่อมต่อกับ Wi-Fi iPhoneอาจสร้างที่อยู่ MAC ที่แตกต่างกันและ/หรือปลอมจำนวนมากเมื่ออยู่ในสถานที่ใดสถานที่หนึ่งเป็นเวลา 30-40 นาที เพราะทุกครั้งที่คุณแตะหน้าจอและปลุกจากโหมดพักเครื่อง ที่อยู่ MAC ก็จะเปลี่ยนไป

ผู้จำหน่ายโซลูชันติดตาม Wi-Fi กำลังจัดการกับข้อมูลที่อิงตามที่อยู่ MAC ปลอมเหล่านี้ หากพวกเขาพยายามตรวจจับอุปกรณ์ที่ไม่ได้เชื่อมต่อ และเฉพาะเมื่อสมาร์ทโฟนเชื่อมต่อกับจุดเชื่อมต่อ Wi-Fi เพื่อใช้งานอินเทอร์เน็ตฟรี (ซึ่งถือว่าเชื่อมต่อแล้ว) พวกเขาจึงจะสามารถตรวจจับที่อยู่ MAC ที่แท้จริงของ iPhone ได้ แต่มีลูกค้าเพียงไม่กี่รายที่ใช้บริการอินเทอร์เน็ตฟรีโดยทั่วไปแล้วน้อยกว่า 10-20%

• ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
• การจัดการข้อมูลลูกค้า
• สัญญาณไฟไฟฟ้า
• การกำหนดขอบเขตทางภูมิศาสตร์
• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

• อาฮาวา, ซิโม (2017-08-28). "ติดตามผู้ใช้ที่ออฟไลน์ใน Google Analytics"บล็อกของซิโม อาฮาวาสืบค้นเมื่อ2019-06-24 ... แสดงวิธีการติดตามการเข้าชมที่อาจเกิดขึ้นขณะที่ผู้ใช้ออฟไลน์ (เนื่องจากปัญหาการเชื่อมต่อ) ... แสดงฟังก์ชันการทำงานที่น่าสนใจและค่อนข้างไม่เป็นที่รู้จักของGoogle Analytics JavaScript API
• " อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง - บทนำเกี่ยวกับประเด็นด้านความเป็นส่วนตัว โดยเน้นที่สภาพแวดล้อมการค้าปลีกและที่อยู่อาศัย"สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลแห่งแคนาดา 17 กุมภาพันธ์ 2559 สืบค้นเมื่อ24 มิถุนายน 2562