磐达科技做了个实验：在同一个商场部署了5家不同品牌的探针设备，结果客流数据差异最高达到27%。这让我们不得不正视一个问题——探针统计确实存在误差。

误差主要来自三方面：首先是信号强度问题，5米外的手机可能被漏采；其次安卓手机关闭WiFi时，采集成功率直接掉到60%以下；最头疼的是苹果手机，自从iOS 13系统启用随机MAC地址，识别率直接从85%暴跌到32%。

但探针技术也在进化。我们现在用的双频探针（2.4G+5.8G）比单频设备识别率提升18%，配合蓝牙Beacon能补抓15%的漏采数据。某连锁药店的实际案例显示，经过算法校正的探针数据与人工计数误差控制在±8%以内。

有个冷知识：探针统计最准的场景反而是停车场。因为车速慢、手机蓝牙常开，我们测试的3个停车场项目误差都低于5%。但用在快时尚门店？那得做好误差20%的心理准备。

真想提升准确率，别光盯着探针。结合门店POS系统的成交数据反推，或者像优衣库那样用AI摄像头复核，误差能压到3%以内。不过话说回来，零售行业要的是趋势分析，日均800人和850人的区别，真的会影响经营决策吗？