In-Store-Tracking: Wo der Hotspot im Shop ist.

Wie am Point of Sale Daten generiert werden können, um die Kund:innen mit Wow-Erlebnissen zu begeistern: It’s all about In-Store-Tracking.‍

Informationen über Kunden werden im Handel immer wichtiger. Und klar: E-Commerce hat hier einen technischen Startvorteil. Kein Klick, kein Suchwort, kein Produktinteresse entgeht dem digitalen Argusauge. Und mit dem Voranschreitender Digitalisierung gewinnen Daten weiter an Bedeutung. Aber wie sieht es am Point of Sale beim Thema Datenerfassung aus?

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Wir wissen gar nicht, wie viel wir wissen.‍

Behaupten wir jetzt einmal: Denn oft ist uns gar nicht bewusst, wieviel Wissen uns hier zur Verfügung steht. Modernes In-Store-Tracking liefert im Handel eine Vielzahl an Kennzahlen zur Bewertung und Optimierung der eigenen Geschäftstätigkeit. Die Technologie hat sich vom reinen People-Counting mittels Lichtschranken bereits verabschiedet. Sie nähert sich dem an, was der Onlinehandel schon lange kann: die komplette Customer-Journey zu analysieren. Der Fokus wird neben der Quantität zunehmend auf der Qualität der Daten liegen.

Die gesamte Customer-Journey im Blick.‍

Mit In-Store-Tracking-Lösungen können komplette Bewegungsprofile und Laufweganalysen, aber auch Basisdaten über Kund:innen – zum Beispiel soziodemographische Daten wie Geschlecht oder geschätztes Alter – ermittelt werden. Hier steht eine ganze Reihe von Verfahren zur Verfügung. Erst ein intelligentes Netzwerk von dynamischen In-Store-Elementen, verbunden mit strategisch günstig platzierten Sensoren ermöglicht einen gezielten Einblick in das Kundenverhalten. Ein kurzer Überblick über die unterschiedlichen Technologieansätze beim In-Store-Tracking.

WLAN-Tracking (auch WiFi-Sniffing genannt).

Kommunikationsnetzwerke wie WLAN tauschen mit allen netzwerkfähigen Devices innerhalb ihrer Reichweite – also auch unseren Smartphones – ständig Datenpakete aus - auch wenn man nicht eingeloggt ist. Die Router erfassen dabei die sogenannte MAC-Adresse (MAC = Media Access Control) und die Signalstärke. Die MAC-Adresse ist eine dem Endgerät zugeordnete Ziffernfolge. Anhand der Signalstärke kann man rückschließen, wie weit das Smartphone vom Router entfernt ist. So lässt sich ein Bewegungsmuster innerhalb der Reichweite des WLAN-Netzwerks herstellen, aber auch feststellen, ob die Kund:innen öfter in den Shop kommen.

Datenschutz-Anmerkung– weil’s ganz einfach wichtig ist: Bei WLAN-Tracking sind die MAC-Adressen zu anonymisieren, indem sie gleich bei der Erfassung in einen kryptografischen Hashwert (eine zufällige Zahlenreihenfolge) umgewandelt werden, aus dem man nicht mehr auf die MAC-Adresse rückschließen kann.

Bild erkennende Methoden dank „intelligenter“ Kameras.‍

Die Videoüberwachung am Point of Sale (POS) dient derzeit vorrangig der Diebstahlprävention. Sie kann aber auch zur Feststellung des Kundenverhaltens herangezogen werden.

• Ein Algorithmus kann aus den Bildern eine sogenannte Heatmap erstellen: Welche Bereiche im Laden sind stärker frequentiert, welche schwächer? Um solche Hotspots im Store zu erkennen, können auch klassische Wärmebildkameras eingesetzt werden.
• Gesichtserkennung: Anhand der Videobilder lassen sich Rückschlüsse aufgrundlegende soziodemographische Daten der Kund:innen – wie Alter oder Geschlecht – ziehen. So lässt sich auch die Zielgruppe vor einem Digital Signage Screen erkennen und in Echtzeit wird dieser entsprechender Content ausgespielt.

Und wieder eine Datenschutz-Anmerkung: Gerade bei solchen Analytics-Systemen ist wichtig, dass keine Rückschlüsse auf die Person selbst erfolgen können. Die verwendeten Daten müssen vollständig anonymisiert werden.

Tracking mittels künstlicher Intelligenz.

Unser Partner Advertima schließt mittels künstlicher Intelligenz aus Kopfhaltung und „Body Skeletons“ der Kund:innen auf deren Verhalten, ohne deren Privatsphäre zu verletzen. Der Algorithmus operiert nur anhand von pseudonymen Daten und zeigt keine realen Identitäten. Er interpretiert einen Kunden oder eine Kundin als Skelett mit 18 Gelenkpunkten, um die Körpersprache und Gesten zu verstehen. Jedes dieser Gelenke wird in Echtzeit mit 2D- und 3D-Koordinaten beschrieben. Zusätzlich differenziert das System zwischen 512 unterschiedlichen Kopfhaltungen. So kann die Customer Journey detailgetreu nachgestellt werden: Nach welchen Produkten greift die Person? Wie genau betrachtet sie die Produkte?

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Beacons.

So werden kleine Sender bezeichnet, die per Bluetooth eine Verbindung zwischen Kundenhandy und Point of Sale aufbauen können. Dazu muss der User aber eine entsprechende App auf seinem Smartphone installiert haben und bereit sein, seine Anonymität aufzugeben. Dann ist Beacon-Tracking mit der Tiefe einer Webanalyse von eingeloggten Bestandskunden vergleichbar. Es wird jedoch nur ein Teil der Kund:innen am POS erfasst. Beacons können aber auch mit Digital Signage Displays kommunizieren. So kann Shopbesucher:innen eine aktuelle Aktion über ein bestimmtes Produkt übermittelt werden, während auf den umliegenden Bildschirmen ein Imagevideo der entsprechenden Marke abgespielt wird. Einem zielgenauen In-Store-Marketing eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten.

Wo genau der Hotspot im Store ist und noch viele andere wissenswerte Infos – all das bekommt man jetzt über diese Trackingmöglichkeiten einfacher denn je. Und wir können dieses Know-how nützen, um besser zu handeln: Also um im Retail besser zu performen. Wir von DMS lassen uns davon inspirieren und werden diese Technologien noch öfters nützen, um Lösungen zu entwickeln, die begeistern. Denn genau das ist unser Job.