A、数据管理（以MAC地址为基础建立设备号ID和手机号之间的映射关系，需要依靠第三方数据）
- 用户数据整合管理：自动识别特定范围内已开启wifi接收装置的移动终端设备并获取设备MAC地址信息等；以MAC地址作为基础的身份识别，对接企业内部自有数据（如CRM客户数据、转化数据等）、广告投放数据（如曝光、点击数据等）和第三方数据（如运营商数据等），建立MAC地址、设备号ID、手机号之间的匹配关联关系库
- 线上到线下的广告监测：线上广告导流到线下商铺，需要监测看过或点击过广告的用户的到店情况，可将广告中曝光和点击用户ID（一般是设备号ID），与到店的用户ID（MAC地址）通过关系库进行匹配，计算线上广告用户与到店MAC用户的重合率
- 线下运营状况监控：新老客户识别（通过收集的MAC地址识别是新客户还是老客户，新客户是指首次光顾的客户）和回头率计算；人流/客流统计（附近人流量和到店客流量统计、客户量峰值、客户驻店时长、到店周期等，还可以结合进行客流预测）；
- 客户分布和行为轨迹分析：通过热力图分析分析用户在探测范围内的分布情况，分析哪些是热门区域（客流高）、哪些是冷门区域（客流低），从而更合理的优化场内布局；可以结合摄像头（通过摄像内容分析用户关注/触碰了哪些产品）或者产品触碰探测，进行客户行为轨迹分析和潜在产品需求，分析热门产品和冷门产品，从而更好地制定销售策略。
- 用户画像并生成标签：结合线上线下行为分析和第三方数据，形成完整的用户画像，并打上人群标签输出营销使用。
说明：收集的MAC地址需要进行清洗，需要清除工作人员或附近上班人员/居民等（如每天停留时间超过多少、每周出现天数大于多少的人员）的用户信息，以免干扰真实人流/客流信息。
B、精准营销（线上引到线下，线下收集到线上用：提升客流量、重复到店率、停留时长，实现更高效益的营销）
- 访客召回：将到访探测范围的用户MAC地址转换为设备ID，通过线上广告投放将这些用户召回到店或传达其它更多信息；或者将这些MAC地址转换为手机号，通过发短信、打电话等方式将这些用户召回或传达其它更多信息。
- 扩大客户群：可以是在线上找到这些潜在客户，并投放广告吸引其到店；也可以是在线下找到这些客户，并转化成设备号ID到线上进行定向投放。如：通过结合第三方数据进行客户画像，lookalike找到更多相似的潜在客户，即将客户数据作为种子用户，通过线上数据和第三方数据等分析其性别、年龄、职业、上网浏览兴趣、居住区域等用户标签，找出跟客户人群的标签重合较高的人群，并对其投放广告吸引到店。又或者通过将线下收集的MAC地址数据上报到云服务后对这些用户进行分析是否潜在客户，这些数据不限于是到店客户，可能是覆盖的店外附近的人群、在电梯/商场广告处放置wifi探针收集到的某区域人群。
- 个性化导购：可以结合摄像头或人脸识别技术等，通过算法模型识别用户及其过往关注/购买产品的历史记录，借助系统进行个性化/智能化的导购服务。
- 售后关怀服务：比如识别出到店客户并进行关怀短信提醒，或者根据消费周期通过线上广告、短信提醒客户需要复购或者保养等
