Sensorbasierte Analyse für den physischen Einzelhandel
Selbst im sogenannten digitalen Zeitalter finden 90 % des Einzelhandels nach wie vor in physischen Geschäften statt. Die Mitarbeiter von Measurence sind überzeugt, dass dieser neue Markt mithilfe des im Projekt STOREHERO (An AI [Artificial Intelligence] Virtual Business Coach for Physical Retailers) entwickelten virtuellen Beraters erschlossen werden kann. Hierbei handelt es sich um eine Smartphone-App, die mithilfe von Sensoren oder auf andere Weise – z. B. über Türzähler, Kassensysteme oder APIs von Werbetools – aussagekräftige Informationen zum Kundenverhalten sammelt und fundierte geschäftliche Entscheidungen ermöglicht. Die Vorteile der Technologie werden auf der STOREHERO-Website mit einem einzigen Zitat zusammengefasst: „Mein Laden befindet sich in der Nähe einer Konzerthalle, doch da ich immer sehr beschäftigt war, bemerkte ich kaum, wenn dort eine Veranstaltung stattfand. Jetzt werde ich in diesem Fall benachrichtigt – dann weise ich im Fenster auf ein Sonderangebot für Bier hin, und schon strömen kontinuierlich neue Kunden in meinen Laden: Es funktioniert!“ Anhand weit gefächerter Datenquellen zeigt STOREHERO den Händlern, wann sich potenzielle Kunden außerhalb wie innerhalb ihres Geschäfts auf welche Weise verhalten. Dies ermöglich wiederum gezielteres, kontextbezogenes Marketing. Die Händler werden benachrichtigt, wenn interessante Entwicklungen beobachtet werden, und sie können sich sogar per Chat von STOREHERO-Mitarbeitern unterstützen lassen. Bei Measurence ist man sich der Leistungsfähigkeit der App bewusst, und mittels EU-Förderung wird nun das Wachstumspotenzial für die nächsten fünf Jahre eingeschätzt. Weshalb glauben Sie, dass Ladengeschäfte von einem virtuellen Unternehmensberater profitieren können? Elio Narciso: Obwohl der Online-Handel wächst, finden im Einzelhandel 90 % aller Verkäufe noch immer offline statt. Die Betreiber herkömmlicher Ladengeschäfte können auf gewaltige Datenmengen zurückgreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, doch die meisten haben Schwierigkeiten, all diese Daten zur Entscheidungsfindung sinnvoll auszuwerten. Letztendlich werden sie von Daten überschwemmt, die sie aus ihren Kassensystemen, Intranets und internen Transaktionsprozessen ziehen, können jedoch die neuen und komplexen Analysetechnologien nutzen, die inzwischen verfügbar sind. Um dieses Problem zu beheben, entwickeln wir bei Measurence die Technologie STOREHERO, die wir bald auf den Markt bringen werden. Wie genau funktioniert STOREHERO? Wir haben eine Plattform von Sensoren entwickelt, die mit dem Internet verbunden sind und erkennen, ob und wo sich Menschen in einem bestimmten Bereich befinden und was sie tun. Mit diesen hyperlokalen Daten können Händler ein Modell erstellen, um die Verkaufsleistung eines physischen Verkaufsortes beobachten, vorhersehen und verwalten zu können. Anschließend kombinieren wir diese selbst erhobenen Daten mit anderen Datenquellen, etwa Marketingdaten oder Informationen zu Kampagnen, Veranstaltungen, dem Wetter und den Verkaufsstellen selbst und bringen alle diese Informationen in unserer Plattform für maschinelles Lernen miteinander in Verbindung. Bei STOREHERO handelt es sich an sich um eine KI-basierte App, einen virtuellen Unternehmensberater, der Eigentümern und Betreibern von Geschäften dabei hilft, ihren Absatz im Einzelhandel zu vergrößern. Dank der Daten, die aus diesen verschiedenen Quellen erhoben wurden, und der Informationen, die durch unsere eigenentwickelte Plattform mit vernetzten und aus der Ferne verwalteten Plug-and-Play-Sensoren sammelt, kann STOREHERO Kurzmitteilungen und Benachrichtigungen mit wichtigen Informationen und Empfehlungen dazu versenden, wie der Absatz im Einzelhandel gesteigert werden kann. Wie weit reichen diese Empfehlungen? Empfiehlt STOREHERO bestimmte Arten von Werbemaßnahmen, die erfolgreich sein könnten? STOREHERO bietet verschiedene Funktionen, die in drei Kategorien unterteilt werden können: deskriptive Analyse, prädiktive Analyse und geospatiale Analyse. Durch Auswertung historischer und Echtzeitdaten zu Kundenstrom (der Anzahl von Besuchen und einzelner Besucher über einen bestimmten Zeitraum), täglich gemessenem Wachstum (in Prozent), Kundentreue (auf Grundlage wiederholter Besuche, Rückkehrrate etc.), Kundenaufkommen (insbesondere der Zeit, zu der die meisten Kunden anwesend sind) und A/B-Vergleichen bei Schaufenstern (hinsichtlich des Anteils der Kunden, die den Laden nach einem Blick ins Schaufenster tatsächlich betreten) liefert die deskriptive Analyse Informationen zu vergangenen Geschäften und deren Leistung. Dies schließt auch vergleichende Analysen ein, um die Leistung verschiedener Geschäfte gegenüberstellen zu können, sowie Trend-Analysen, mit denen ermittelt wird, wie viel Zeit Menschen auf stündlicher, täglicher oder wöchentlicher Basis im Geschäft verbringen. Darüber hinaus gibt es die prädiktive und die geospatiale Analyse. Erstere liefert prädiktive Modelle in Bezug auf das Verhalten der Kunden im Geschäft, und mit der zweiten werden die zurückgelegten Wege der Kunden untersucht und Heat-Maps erstellt, um die Orte zu finden, zu denen sich Kunden im Laden am häufigsten begeben. Außerdem kann so die Konversionsrate verfolgt werden, z. B. welcher Anteil der Kunden den Laden nach einem Blick ins Schaufenster auch tatsächlich betritt. Anders ausgedrückt können wir die Verkaufsleistung jeder physischen Verkaufsstelle beobachten, vorhersagen und verwalten. Dies kann in den verschiedensten Situationen sinnvoll sein, etwa für ein Franchise-Unternehmen, das seinen neuen Standort besser verwalten möchte; eine Bank, die ihre Kunden in den verschiedenen Angebotsbereichen optimal bedienen möchte; ein Einzelhändler, der seine Konversionsrate steigern möchte; einen Grundstücksbesitzer, der seinen Pächtern bessere Dienste anbieten möchte; oder sogar für einen Flughafen, der die Zusammenstellung seiner Läden und den Kundenstrom verbessern möchte, um den Umsatz zu maximieren und die Wegstrecken für die Passagiere zu minimieren. Welche Rückmeldungen haben Sie bisher zur App erhalten? Die Sensorplattform von Measurence ist seit zwei Jahren erhältlich, und wir finden stetig neue Kunden und steigern unseren Umsatz. Die Plattform ist sehr leicht zu installieren, und zu unseren Kunden zählen so renommierte Unternehmen wie Mercedes. STOREHERO wird derzeit getestet, und der Zuschuss im Rahmen von Phase 1 des KMU-Instruments unterstützt uns, einen Prototyp herzustellen und eine Machbarkeitsstudie durchzuführen, um Weiterentwicklungsmöglichkeiten für die nächste Finanzierungsphase zu finden. Im Juni möchten wir uns für Phase 2 bewerben. Weshalb haben Sie sich entschieden, EU-Finanzierung zu beantragen? Im Februar 2016 wurden wir als eines der 15 besten Technologie-Startups in Europa eingestuft, und wir wurden mit 100 000 EUR bezuschusst, um IMPACT beitreten zu können, einem von international agierenden Unternehmen unterstützten Förderprogramm für Startups. Wir erzielten herausragende Leistungen wurden als eines der Unternehmen ermittelt, die am besten dazu geeignet sind, Fiware zu implementieren. Und wir können von uns behaupten, eine der elegantesten Fiware-Lösungen in Europa aufgebaut zu haben. Wir schätzen das von der EU geförderte IMPACT-Programm sehr, daher entschieden wir uns, weitere EU-Finanzierung anzustreben. Was haben Sie bisher aus der Machbarkeitsstudie gelernt? Es ist noch etwas zu früh, diese Informationen zu veröffentlichen, doch eine Menge Arbeit ist noch im Gange. Im Mai erzählen wir gerne mehr! Was ich jedoch sagen kann, ist, dass Measurence und STOREHERO das Ergebnis von zwei Jahren Arbeit sind, die auf Innovationen im Bereich der Datenanalyse für den physischen Einzelhandel konzentriert war. Wir haben bereits zahlende Kunden, und die Nachfrage wird weiter wachsen. STOREHERO Gefördert unter H2020-SMEINST-1 CORDIS-Projektseite Projektwebsite Projektvideo
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