In Online-Shops wird jede Aktion des Kunden erfasst und in der Web-Analyse ausgewertet. Mit unterschiedlichen technischen Ansätzen versucht Instore-Analytics stationären Händlern Daten über die Kunden anzubieten, die über die reine Frequenzmessung hinausgehen.

Bounce-Rate, Visits, Click-Through-Rates, Conversion – wer als nicht Eingeweihter zwei Managern aus dem Marketing zuhört, versteht wahrscheinlich kein Wort. Die Vielfalt der Metriken zeigt indes, wie ausgefeilt inzwischen die Analyse der Kundenströme im Online-Bereich geworden ist. Im Vergleich hat es der wackere Einzelhändler um die Ecke schwer, der den Erfolg eines Geschäftstags mit Kassenabschluss und Lichtschranke am Eingang bewertet.

Das muss nicht so bleiben. In den vergangenen Jahren haben sich die Möglichkeiten der Analyse von Ladenflächen deutlich erweitert.

Wo wollen die Kunden eigentlich hin?

Natürlich ist die Zahl der Kunden, die den Laden am Tag besucht haben, eine wichtige Größe. Das volle Haus sorgt nicht für Umsatz. Nicht nur Händler in einem Einkaufszentrum dürften interessant finden, wie hoch der Prozentsatz an Passanten ist, die den Laden betreten haben.

Und danach geht es ja weiter. Welchen Weg nehmen die Kunden im Laden eigentlich? Finden sie Sonderaktionsflächen interessant oder gehen sie achtlos weiter? Solche und weitere Fragen versuchen Systeme für die Instore-Analyse mit verschiedenen technischen Ansätzen zu beantworten.

Zählen und Messen mit Licht, Ultraschall, und Bluetooth

Wie einfach haben es die Betreiber eines Online-Shops: Den obligatorischen Hinweis auf Cookies anzeigen und schon wird der Besucher technisch markiert. Und hinterlässt damit seine Spuren im Shop. Das funktioniert im Laden leider nicht. Welcher Kunde würde es sich gefallen lassen, wenn er am Eingang des Ladens eine Zählmarke verpasst bekäme? Raffinierter müssen Systeme für die Instore-Analyse vorgehen.
Ansätze dazu gibt es inzwischen einige:

  • Bluetooth / Beacons: Die kleinen Sender werden im Laden verteilt und senden dann in festen Intervallen ihre Signale aus. Sie benötigen einen Empfänger, und das ist dann das Smartphone des Kunden. Ohne läuft meist nichts. Und damit daraus Zählbares wird, sollte der Kunde nicht nur Bluetooth aktivieren, sondern auch die App des Händlers installiert haben. Die Analyse des Besuchs ist eher das Abfallprodukt der ganzen Installation. Denn um die Kunden von der Einrichtung der Händler-App zu überzeugen, werden Zusatzfunktionen wie die Indoor-Navigation in den Vordergrund gestellt. Ein Kostenfaktor beim Einsatz von Beacons ist der notwendige Austausch der Energiequelle. Die Sender arbeiten zwar energieeffizient, aber irgendwann ist die interne Kraftquelle verbraucht. In die Beleuchtung des Ladens integrierte Beacons wie Einstone von Osram räumen diesen Nachteil aus.

    Was ist mit den Kunden, die Bluetooth nicht aktiviert haben oder die Händler-App nicht einsetzen wollen? Das Unternehmen Shoppermotion löst dieses Problem, indem es Einkaufswagen und Körbe mit Beacons ausrüstet. Die Empfänger werden fest im Laden installiert und damit die Laufwege der Kundschaft aufgezeichnet.

    Osram Einstone

  • WLAN: Eine andere Möglichkeit, den Kunden im Laden zu orten und damit seine Bewegungen nachzuvollziehen, nutzt ein aufgespanntes WLAN. Als Ansatz dient dabei die automatische Suche nach Funknetzen, die die meisten Nutzer auf ihren Smartphones aktiviert haben. Die Ortung funktioniert auch, wenn der Kunde sich nicht in das angebotene WLAN einwählt. Üblicherweise wird dieser Ansatz mit Beacons kombiniert, da WLAN allein eine eher grobe Positionsbestimmung erlaubt.
  • Ein noch recht junger Ansatz zur Analyse von Laufwegen nutzt Ultraschall. Dazu werden Sender im Store installiert, die die unhörbaren Signale verbreiten. Diese werden von den Mikrofonen der Smartphones registriert und können über die Shopping-App oder eine Navigationshilfe empfangen werden. Diesen Ansatz verfolg beispielsweise das Unternehmen Koopango.
    Mit Ultraschall statt Bluetooth oder Licht kann das System von Koopango den Kunden im Laden orten
    © Screenshot vom Autor
    Mit Ultraschall statt Bluetooth oder Licht kann das System von Koopango den Kunden im Laden orten

Die meisten Ansätze haben bei der Analyse der Daten gemeinsame Schwächen. So erfassen sie nur die Kunden, die den Laden mit einem eingeschalteten Smartphone betreten. Alle anderen Kunden bleiben bei der Messung unberücksichtigt, vergleichbar mit den Nutzern eines Online-Shops, die die Übertragung von Cookies ablehnen und Tracker benutzen. Und die Laufwege allein geben auch noch keinen Aufschluss darüber, was die Kunden im Laden getan haben.

Vorteil für Kameras

Kameras kommen ohne weitere technische Voraussetzungen auf der Seite der Kunden aus. Außerdem müssen sich die Ladenbesucher nicht an die Installation gewöhnen. Denn als Mittel gegen Diebstähle gehören sie im Handel seit vielen Jahren zum Alltag. Sie müssen sich also nicht erst die Akzeptanz wie eine App erarbeiten.

Die Nutzung von vernetzten (IP-) Kameras zur Analyse von Kundenströmen ist allerdings noch eine recht junge Disziplin. Vielversprechend sind die Möglichkeiten, die im Handel allerdings im Rahmen von ersten Projekten genutzt werden. Denn die Auswertung der Bilder in Echtzeit ist durchaus anspruchsvoll.

Sie helfen bei der Ermittlung der Kundenanzahl auf der Verkaufsfläche, verfolgen die Laufwege der Kunden und helfen so dabei, so genannte Heat Maps für die einzelnen Bereiche im Laden anzulegen. Die Zahl und die Aufenthaltsdauer der Kunden in den Ladenbereichen werden verständlich, um auf Basis der Zahlen Kundenläufe zu optimieren oder Aktionszonen zu planen.

Eine Kamera könnte im Schaufenster eines Stores montiert werden und die Passantenfrequenz messen. Mit einer weiteren Kamera wird am Eingang die Besucher-Frequenz erfasst. Dadurch lässt sich die so genannte Capture- oder Fishing-Rate (also das Verhältnis Besucher zu Passanten) ermitteln. Solche Auswertungen bietet etwa die Lösung von Dilax.

Es wird teilweise auch bereits mit "Affective Computing" experimentiert. Über Kamera-Sensoren werden die Gesichtszüge und die Gesten von Kunden erfasst, um dann qualifizierte Aussagen zum Beispiel über die aktuelle Stimmungslage und Kauflaune treffen zu können.

Nach der Erhebung kommt die vernetzte Analyse

Die Erhebung der Daten stellt aber nur das Rohmaterial zur Verfügung. Damit das Management daraus auch Entscheidungen treffen kann, bedarf es der Analyse und der Verknüpfung der Informationen mit weiteren Datenquellen, zum Beispiel mit Kassendaten, dem Warenwirtschaftssystem, Online-Shop oder dem CRM. Dazu braucht es zwei Dinge. Eine Analyse-Software, die in der Lage ist, die verschiedenen Daten sinnvoll zu verknüpfen, zum Beispiel "Retail Engagement Analytics" von Fujitsu, die auf der EuroCIS 2018 vorgestellt wird. Sie ist nicht auf eine eine bestimmte Technologie festgelegt, sondern kann etwa Kamera- und Sensordaten mit POS-Transaktionen verknüpfen.

Retail Engagement Analytics

Zum anderen muss der Handel aber auch entsprechendes Know-how über qualifizierte Mitarbeiter aufbauen, so wie es mit den Experten im (Online-)Marketing bereits erfolgreich gelungen ist.

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