Сквозная аналитика позволяет видеть цепочку взаимодействия каждого отдельного пользователя: от первого касания и до покупки билета или картины. Речь идет не только об онлайн, но и об офлайн-аудитории музеев, концертов, парков и т.д. Обезличенные данные посетителей можно собирать с помощью разных инструментов, например, WI-FI-сети или интеграции мобильного приложения с соцсетями. Это позволяет изучить посетителей, например, узнать их пол, возраст, процент иностранцев, посещающих выставку, из каких они стран, получить данные о перемещениях, а на основе этих данных составить «тепловую карту» с наиболее посещаемыми зонами выставки или локациями парка. Потенциал использования этой аналитики огромен: привлечение новых рекламных партнеров, разработка новых сервисов, прогноз стоимость привлечения одного посетителя в зависимости от сезона – это только некоторые из вариантов.
Интересно было бы также получать прогнозную аналитику по количеству людей в оффлайн локации музея с учетом проданных на день билетов + накопленной статистики. Пушкинский музей продает на сайте билеты с входом во время 14-минутного интервала, так что точность прогноза должна быть высокой. В текущих условиях будет оч актуально
+
Многие урбанисты сейчас думают, как раз, над такими сервисами. На одном из митапов Digital Leader эту тему поднимала Стрелка. Поэтому, да, такое решение и то, которое описано в статье - мега-востребованные в условиях сдерживания распространения ковида. Но реализованных кейсов я пока не видела