游客的步数数据可以通过许多不同的方式收集，从使用人工智能(AI)到每次有人进入一个地方时手动使用点击计数器。移动设备的普及使得步流量数据收集简单而高效，使数据提供商能够向跨行业分析师提供移动Ping位置和这些访问的上下文。

从移动设备中收集最准确的人流量。匿名和聚集的行人流量数据，如安全图模式，可以避免个人身份信息，同时提供难以置信的洞察移动设备用户的出行位置。移动跟踪数据提供了对用户完整的移动模式的洞察，不仅是进入、离开和进入零售店的移动，还包括他们选择进入的所有用户的移动。这使您能够从分析中获得更深入、更有意义的见解，并更准确、更详细地理解客户行为。通过匿名跟踪，客户数据是安全的，并为您提供有价值的聚合数据。

由于隐私是移动数据使用的关键问题，人工智能和人脸识别技术产生的流量数据集并不是很受欢迎。面部识别解决方案的使用有法律限制，也有潜在的使用案例。这需要大量的知识和导航才能利用人脸识别解决方案。

一些组织利用从WiFi信号收集的交通数据。商家可以使用他们的内部WiFi，通过允许客人连接来收集流量。最终，每当用户连接时，您的网络都会跟踪这一点。这种采集方式不如从移动设备采集步数准确，因为有些人可能没有连接WiFi(导致计数不足)，或者可能在经过而不进入时自动连接到你的WiFi(导致计数过高)。

其他常见的收集访问者数据的方法包括硬件，如传感器、压力垫、智能相机和点击计数器。这种数据需要收集器进行更多的手工工作，而且往往不如移动数据准确。

为了帮助您了解如何充分利用移动模式数据，我们列出了前八种收集交通数据的方法。请按此查看。

如何获取竞争对手的客流量数据分析竞争对手商店的客流量与分析你自己的位置同样重要(甚至更重要)。然而，许多方法归因于商店访问需要传感器位于物理位置，或访问安全信息，如商店的WiFi记录。您可以获得任何位置的匿名和聚合的步流量数据，无论它是否是您自己的。这对于想要了解竞争对手和互补地位的企业尤其有用。

看看星巴克和邓肯在华盛顿特区的位置，我们可以看到哪个品牌在每个人口普查区占主导地位。这可以告诉任何品牌，以及它的竞争对手和互补业务，他们的营销策略在哪里是成功的，或者哪里有扩张的机会(或风险)。为什么我们需要准确的兴趣点(POI)数据来进行适当的人群分析?

背景——通过纬度和经度点表明人们去了哪里以及他们在那里呆了多长时间，你可以开始看到趋势和模式。但如果没有具体的情况，这些趋势和模式就没有多大意义。

准确性-虽然上下文是真正分析GPS Ping的关键，但上下文必须准确。如果使用的POI数据过时或不正确，您可能会误解GPS Ping。如果上面的坐标被错误地标记为加油站，你可能会认为这里有一个未开发的机会去开一家快餐店，但事实上麦当劳已经在那里了。

详细的元数据空间分析，特别是人流量数据的分析，现在已经非常先进，仅靠品牌名称是不足以真正了解某个地方的情况的。品牌关系(如父/子品牌)是任何POI数据集中的基本属性，因此分析师可以完全度量品牌亲和力和足迹。类似地，空间层维度元数据(如safegraph几何数据中提供的集合)提供了关于位于同一结构中的存储的关键信息。这可能会产生错误的GPS Ping和访问商店的准确表示之间的差异。