EUROSHOP 2017: IM INTERVIEW MIT HEAD OF SOFTWARE DEVELOPMENT ALEXANDER GENNE

In Hinblick auf die kommende EuroShop vom 05. – 09. März 2017 gibt Alexander Genne, Head of Software Development bei der Bütema AG einen Einblick in die neuesten Entwicklungen.

Welche digitalen Trends waren für Sie im letzten Jahr interessant?

Vor allem drei Dinge haben sich da besonders hervorgetan: Internet of Things (IoT), Big Data und Machine Learning. Die Zeiten in denen IoT hauptsächlich im Bereich Home-Automation eingesetzt wurde, sind endgültig vorbei. „Kenne Deine Kunden“ lautet das Motto, wenn es um die Beratung im Store geht. Mit IoT bieten verschiedenste Sensoren die Möglichkeit für sehr tiefe Einblicke in das Verhalten und die Struktur der Kunden. In der Vergangenheit wurden diese Informationen ignoriert und damit das Feld dem Online-Handel überlassen. Heutzutage können und müssen solche Chancen besser genutzt werden. In der Praxis bedeutet das beispielsweise, dass ein intelligenter Fitting-Room mit RFID Anbindung erkennt, mit welchen Kleidungsstücken der Kunde die Umkleide betritt und automatisch passende Artikel ausspielt. Am Self Service Terminal können nahezu dieselben Informationen gewonnen werden wie im Online-Shop. Empfehlungen können im Store auf die lokalen Gegebenheiten, wie zum Beispiel den Bestand oder den Abverkauf Rücksicht nehmen. Anonymisiert erfasste demografische Daten bieten nicht nur wertvolle Informationen für langfristige Planungen (Cold Path), sondern erlauben intelligente Reaktionen in Echtzeit (Hot Path). So können digitale Inhalte beispielsweise an die Frequenz und Charakteristik der Kundschaft im Store angepasst werden.

Welche neuen Lösungen werden Sie zur EuroShop vorstellen, die auf diesen digitalen Trends basieren?

Wir ergänzen unsere Produktpalette rund um den InStore Assistant um das sogenannte Instore IoT. Dabei handelt es sich um Sensoren, die ganz bestimmte Szenarien im Store unterstützen. Mit dem GateKeeper z.B. gewinnen wir anonymisierte demografische Informationen im Eingangsbereich oder an der Rolltreppe. Zusätzliche Produktinformationen erhalten die Kunden an mit RFID-Technologie ausgestatteten Tischen oder Regalen. Wir nennen das „Lift & Learn“.

Der Interactive Fitting Room soll den Service im Bereich der Umkleiden verbessern. Der Kunde drückt einen Knopf an der Wand, wenn er Hilfe benötigt. Durch verschiedene Farben wird ihm signalisiert, ob und dass Hilfe kommt. Bestehende Produkte, wie das Self Service Terminal, der Magic Mirror oder die Digital Signage Screens werden um die Erfassung von Metriken erweitert (Stichwort BigData). Das Besondere ist, dass sowohl Daten, die sich aus der Typisierung der Kunden und der Kundenfrequenz ergeben, als auch Daten der einzelnen Lösungen gesammelt, korreliert und gemeinsam ausgewertet werden. Wir betrachten und analysieren somit den ganzen Kuchen und nicht nur ein Stück. Händler können damit Rückschlüsse ziehen, wie sich ihre Kundenstruktur in den verschiedenen Filialen unterscheidet, welche Kundengruppe sich für welche Artikel interessiert und sogar zu welcher Zeit welche Kunden im Geschäft sind. Digital Signage Ausspielungen können daraufhin durch das Machine Learning ganz automatisch angepasst werden um den Kunden gezielter anzusprechen.

Bestehende Lösungen verfolgen oft einen vertikalen Ansatz. Daten werden erfasst und in der Cloud des jeweiligen Anbieters gespeichert. Am Ende benötigt man viele Produkte unterschiedlicher Hersteller und hat doch nicht das übergreifende Wissen. Unser Ansatz ist horizontal – wir erfassen alle Daten und werten sie gemeinsam aus (deep learning).

Das Ziel der Datensammlung und Auswertung ist die Angleichung an den E-Commerce. Hier sind Unmengen an Daten vorhanden, die bereits perfekt eingesetzt werden, um den Kunden bestmöglich anzusprechen. Der große Vorteil des E-Commerce soll nun auch auf den stationären Handel übertragen werden.

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