Gefühle des Kunden erkennen - The Next Big Thing im E-Commerce?

Von Stephan Lamprecht | 11. Januar 2016 |

Gefühle des Kunden erkennen - The Next Big Thing im E-Commerce?
Sich von seinen Gefühlen leiten zu lassen, ist nur menschlich. Der Konflikt zwischen Kopf und Bauch lieferte schon immer reichlich Stoff für Film und Literatur. Und wer kennt das nicht aus eigener Erfahrung? Wenn man sich über einen Händler geärgert hat, tut man sich eher schwer damit, bei ihm ein zweites Mal einzukaufen, selbst wenn er das günstigste Angebot hat. Aber wie lassen sich Emotionen beim Distanzhandel und E-Commerce erkennen, um darauf richtig zu reagieren? Ein Problem, bei dessen Lösung Technik helfen soll.

Beispiel Telefonsupport: Schreit der Kunde seine Verärgerung nicht lauthals heraus, erfordert es viel Fingerspitzengefühl des Mitarbeiters, damit er erkennt, ob die angebotene Lösung den Anrufer tatsächlich zufrieden stellt. Dabei transportiert unsere Stimme (Höhe, Betonung) viel von unseren Emotionen. Und auch die Mimik einer Person lässt wissenschaftlich Rückschlüsse über die Gefühlslage einer Person zu.

Was gefällt, was verärgert, was erzeugt Gleichgültigkeit - im gleichen Maße, wie Unternehmen verstärkt auf Video-Unterstützung bei Beratung und Unterstützung setzen, wird es wichtiger, die fast unsichtbare Gefühlsregungen seines Gegenübers zu erkennen.

Im Labor (fast) ein alter Hut

Die Erkennung von Gefühlen ist für Anbieter wie Emolyzr zumindest im Labor fast schon ein alter Hut. Die Ermittlung von Messwerten über Elektroden und auch das Verfolgen von Augenbewegungen ermöglichen Rückschlüsse darauf, was den Probanden gefällt. Das ist natürlich für einen Feldtest, etwa beim Design eines Online-Shops, spannend und praktikabel. Der Kunde wird sich in den eigenen vier Wänden aber kaum Elektroden überstreifen, um dem Händler Rückschluss auf seine Gefühle einzuräumen. Außerdem benötigt die Auswertung der Messergebnisse seine Zeit. Und genau die hat der Kundenberater im Zweifel ja nicht.

Gefühle erkennen per Webcam

Was liegt näher, als die Gefühle des Nutzers über die ohnehin häufig vorhandene Kamera zu analysieren? Schließlich wird nahezu jedes Tablet, Smartphone und Notebook inzwischen mit einer Frontkamera verkauft. Mit der passenden Software und jeder Menge Know-how lassen sich so wichtige Erkenntnisse gewinnen.

Nach diesem Prinzip arbeitet etwa die Lösung von RealEyes.

Als Einsatzgebiete sieht der Hersteller insbesondere die Reaktionen der Nutzer auf Videoinhalte. Die Kunden konsumieren die Videos auf dem gewohnten Gerät in einer alltäglichen Situation. Keine Elektroden, keine weiteren Fragen. Die Software des Anbieters sammelt die biometrischen Parameter und erzeugt daraus (nahezu in Echtzeit) allgemeinverständliche Ergebnisse. Ein wichtiger Schritt auf dem Weg, um etwa die Gefühle des Kunden auch während einer Beratungssession per Video einzusammeln.

Einen ähnlichen Ansatz fährt Nviso, das ebenfalls eine dreidimensionale Analyse der Gesichter ermöglicht, um daraus Rückschlüsse auf die Gefühle des Nutzers zu ziehen.

In Deutschland arbeitet das Unternehmen Emosense gleichfalls nach dem System der Gesichtserkennung. Hier wie dort steht noch die Analyse von Videoinhalten oder Shoptesting im Vordergrund. Letztlich dürfte es aber nur eine Frage der Zeit sein, bis solche Technologien auch in Verkaufs- und Beratungsgesprächen per Web zum Einsatz kommen werden.

Emotionen analysieren - auch Spielfeld für die Großen

Inzwischen sind längst auch die großen Softwarehersteller auf den Zug der Gefühlserkennung aufgesprungen. Jüngstes Beispiel ist Apple, das vor wenigen Tagen die Übernahme des bis dato eher nur Insidern bekannten Unternehmens Emotient veröffentlichte.

Bereits einen Schritt weiter ist IBM mit seinem Watson-Framework.

Mit dem Tone-Analyzer bietet das Unternehmen schon jetzt eine API an, mit der schriftliche Anfragen untersucht werden können. Aus der Analyse ergibt sich dann, in welcher Verfassung sich der Schreiber befunden hat und was er emotional tatsächlich bei aller Freundlichkeit des Stils meint. Damit können Servicemitarbeiter deutlicher erkennen, wie auf den Kunden am besten zu reagieren ist.


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