In fast allen Branchen ist zu beobachten, dass die Corona-Krise Innovationsthemen stark beschleunigt hat. Laut McKinsey werden sich Unternehmen, die ihre Omnichannel Strategien schnell umstellen können, auch schneller erholen. Der Fokus liegt durch den harten Preiskampf und sehr ähnlichen Produktwelten der einzelnen Hersteller auf dem Kundenerlebnis, d.h. den Kunden zum Fan zu machen. Dies kann nur durch ein unverwechselbares Kundenerlebnis (Customer Experience) gelingen.
McKinsey skizziert als zwei von fünf Maßnahmen zur aktuellen Wirtschaftslage die Umgestaltung der physischen Läden (Point of Sale) und Omnichannel-Innovationen. In diesem Kontext ist Computer Vision, also das Interpretieren von Videodaten durch eine Künstliche Intelligenz, eine Schlüsseltechnologie.
Mittels Computer Vision können relevante Informationen zu Kunden (Demografie) und deren Verhalten gewonnen werden, die operative und strategische Entscheidungen fundieren. Darüber hinaus fungiert Computer Vision als Innovationstreiber für neue Service-Angebote, die die reale und digitale Welt des Kunden weiter verschmelzen lassen.
Laut einer Analyse von BusinessWire wird erwartet, dass der Markt für Computer Vision weltweit von 2,9 Mrd. Dollar im Jahr 2018 auf 33,5 Mrd. Dollar im Jahr 2025 ansteigen wird. Für Marktführer wie Walmart und Amazon sind Regal-Scanroboter oder Überkopfkameras, die Kunden und deren Verhalten erkennen, nichts Neues.
Anwendungen von Computer Vision im Retail
Storemanagement / In-Store Analytics
Die Aufgaben eines Filialmitarbeiters sind so vielfältig, wie die Situationen, die tagtäglich im Einzelhandel passieren. Maschinelles Sehen, ermöglicht hier sprichwörtlich „die Augen überall“ zu haben. Egal, ob der Füllstand von Regalen zu überwachen ist, ob sich im Kassenbereich Schlangen bilden oder ob ein Kunde auffälliges Verhalten (Diebstahl, Unfall) zeigt, jede Situation kann erfasst und zweckmäßig als Alarm oder in einer Mitarbeiter-App verarbeitet werden. Zusammen mit Besucher-Frequenzmessung bilden diese Daten auch Grundlage für eine optimierte Personaleinsatzplanung.
Marketing / Online trifft Offline
Wissen über demografische Kundenstrukturen und darauf aufbauende Marketing-Personas sind entscheidende Werkzeuge erfolgreicher Marketing-Strategien. So kann Computer Vision im einfachsten Fall die Anzahl Personen und deren Zusammensetzung (Alter, Geschlecht, Gruppen) für gesamte Filialnetze ermitteln (Customer Counting & Classification) und das Marketing regional und saisonal auf Besonderheiten reagieren. Innovativere Anwendung findet sich im Bereich personalisierte Ansprache: Wenn die Kameras beispielsweise einen Kunden registriert haben, der z. B. Fernsehgeräte, angesehen hat, erkennt das System dies und verarbeitet diese Informationen so, dass der Kunde nach dem Verlassen des Geschäfts eine Marketingmitteilung zu diesem Gerät erhält, sofern er es nicht bereits gekauft hat.
Merchandising / In-Store Customer Experience
Computer Vision ist in der Lage, Verhaltensmuster von Kunden im Geschäft zu analysieren und auf dieser Grundlage Heatmaps zu erstellen, sowie Laufwege zu analysieren. Die Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht dann eine Optimierung des Store-Layouts, eine bessere Produktanordnung und liefert relevante Informationen zum Erfolg von Produktplatzierungen. Zusammen mit demografischen Daten können sozio-demografische Kaufmuster analysiert und zielgerichtet Marketing-Kampagnen geplant werden.
Frictionless Shopping / Cashierless Store
Die Zeit des Kunden ist das wertvollste Gut, was der Einzelhandel für sich nutzen kann. Nicht nur Amazon-Go hat dies erkannt und beschäftigt sich intensiv mit der Optimierung des Einkaufsverhaltens von Kunden. Dabei steht der Bezahlvorgang nach wie vor auf Platz eins der Liste von Dingen, die das Kundenerlebnis negativ beeinflussen. Computer Vision hat hier die Aufgabe Produkte, die der Kunde aus Regalen nimmt, zu erfassen und auszuwerten, mit welchen Produkten er das Geschäft verlässt. Dabei wird im Anschluss bequem über eine mobile App abgerechnet und damit die Hürden beim Einkauf auf ein Minimum reduziert.
Die beschriebenen Anwendungsbeispiele zeigen lebhaft, wie die Zukunft des stationären Handels durch gereifte KI-Methoden aktiv mitgestaltet werden kann. Dabei stehen nicht nur Mehrwerte für Kunden im Fokus, sondern auch Effizienzgewinne für Mitarbeiter, die dann mehr und mehr Kundenorientierung leben können.
Wir unterstützen unsere Kunden bereits jetzt im Bereich Computer Vision mit der AI Vision Platform auf dem Weg zum digitalen stationären Handel.
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