磐达科技做了个实验：在商场部署了10台WiFi探针设备，连续监测7天，结果发现平均误差率在15%左右。这意味着如果设备显示100个顾客，实际可能只有85人。

WiFi探针的工作原理其实很简单。当顾客手机WiFi处于开启状态时，设备会主动扫描周围的MAC地址。根据信号强度和时间戳，系统就能判断顾客的停留时长和行动轨迹。

但问题来了：现在约40%的智能手机默认开启随机MAC地址功能。苹果iOS 14以上系统、安卓10以上版本都这样干。这直接导致重复访客识别率下降25%-30%。

数据还显示，18-35岁人群中，62%会主动关闭WiFi功能。这就造成客流统计存在明显的年龄偏差——你可能把年轻顾客数量少算了将近一半。

不过也别急着否定。在特定场景下，WiFi探针还是能打。比如早上9点到下午5点的写字楼，设备识别准确率能达到92%。因为上班族基本都开着WiFi，而且移动路线相对固定。

我们测试过，在300平米的便利店部署2个探针，配合热力图分析，能准确抓取85%以上的顾客动线。这比人工统计效率高太多了，成本还低。

有个冷知识：WiFi探针最准的时候是下雨天。因为人们更不愿意关闭手机WiFi，数据显示雨天识别准确率能提升8%左右。

如果你打算用这个技术，记住两点：第一，别单独依赖它，最好结合视频分析；第二，购物中心这类大空间至少要每50米部署一个探针，否则信号盲区会让你漏掉不少数据。