Deep Retail: Mit Gesichtserkennung und Eyetracking den Kunden verstehen

„Smarte Händler kennen ihre Kunden besser als diese sich selbst“ – ein Zitat aus dem Artikel über neue Technologien im Handel, der im E-Commerce-Magazin veröffentlicht wurde (Link am Ende dieses Beitrags). Tatsächlich sind wir bei der Auswertung der Datenspuren, die wir Menschen überall hinterlassen, schon wieder ein ganzes Stück weiter. Die Entwicklung der Produkte von Datenanalyse-Firmen wie SAP schreitet in rasender Geschwindigkeit voran. Über die Datenanalyse jedes einzelnen Besuchers, potentiellen Interessenten und Kunden kann tief in die Wunsch- und Bedürfniswelt des Menschen eingedrungen werden. Voraussetzung für den Einsatz von „Deep Retail“, wie diese neue Stufe der Personalisierung genannt wird, ist die rechtskonforme Nutzung – sprich, die Einwilligung der Nutzer für diese Prozesse.

Deep Retail

Dank Big Data und den Einsatz Künstlicher Intelligenz verbessert sich im Handel die Bandbreite, um potentielle Käufer genau im richtigen Moment mit genau der richtigen Botschaft in genau der passenden Umgebung und genau der richtigen Tonalität anzusprechen.

Bei der mobilen Nutzung ist das attraktiv, weil der lokale Händler dort sehr schnell und direkt auf das Bedürfnis eines Menschen reagieren kann. Online-Händler wiederum können gerade in der vertrauten heimischen Umgebung verlockende Angebote machen. Hauptsache das Verhalten des Menschen wird korrekt interpretiert und korrekt in mögliche Problemlösungen, Verführungen und Belohnungen umgewandelt.

Frust durch Ärger auf der Arbeit führt zum Afterwork-Shoppingbummel? Je nach Konsumgewohnheiten kann ich dem niedergeschlagenen Menschen ein Angebot „um die Ecke“ machen, der ihn wieder glücklicher macht. Etwas zu essen oder zu trinken zum Beispiel, ein Fashion-Schnäppchen, eine Begegnung, ein Erlebnis, ein zum Träumen anregendes Urlaubsangebot…
In der letzten Zeit streitet sich ein Ehepaar häufiger. Mit Deep-Retail Analysen lassen sich womöglich schneller ernsthafte Ehe-Probleme identifizieren als die Partner es selbst können. Nun heißt es im Deep Retail Geschäft, die erfassten und analysierten emotionalen Zustände umwandeln in passende und erwünschte Angebote. Eine sehr fragile Angelegenheit, die auch verärgern kann – zum Beispiel, wenn unpassenderweise Dating-Plattformen angeboten werden…

Immer mehr Dienstleister bieten immer mehr Kundenanalyse-Software-Lösungen an. Auch kleinere Unternehmen und StartUps beginnen, darauf zurückzugreifen. So erlaubt die SAP Customer Data Cloud, dass Social-Media-Profile und Aktivitäten auf eben diesen Datenbanken gespeichert und analysiert werden. Das funktioniert, wenn Kunden sich über ein Social-Media-Log-in im Online-Shop angemeldet hat (Google, Facebook, Instagram…) Achtung: Um die Social Media Bestandsdaten und Profile zu analysieren, muss der Nutzer seine Einwilligung gegeben haben.

Nach einer Studie der Unternehmensberatung Gartner sollen schon 2020 rund 30 Prozent des weltweiten Umsatzwachstums im digitalen Handel auf KI-basierte Technologien zurückzuführen sein. PwC prognostiziert, dass Kunden schon zu 44 Prozent attraktivere Einkaufserlebnisse erwarten – dank der Errungenschaften von Künstlicher Intelligenz.

Sentiment-Analyse

Ob Posts, Kommentare, E-Mails… Plattformen wie SAP Leonardo identifizieren wiederkehrende Muster und erstellt dadurch in Echtzeit Prognosen. Die selbstlernende Software erforscht den Nutzer immer intelligenter und genauer. Sie hilft ihm, die richtigen (Kauf-) Entscheidungen anhand seiner langfristigen Persönlichkeits-Wertesysteme und der im Moment vorliegenden Stimmungen zu treffen. Der Nutzer wird mit anderen Teilnehmern seiner Zielgruppe verglichen. Abweichendes Verhalten wird erkannt und umgewandelt. So können gereizte Menschen für ein Produkt eine andere personalisierte Ansprache und Botschaft erhalten als positiv gestimmte Menschen.

Gesichtserkennung

Viele Smartphone-Nutzer haben die Gesichtserkennung aktiviert – zum Beispiel, um ihr Handy zu entsperren. Nun wird Gesichtserkennung zunehmen auch im Handel eingesetzt, um den emotionalen Ausdruck eines Gesichts zu deuten. Stimmungsanalysen sind gerade für die Nutzung von Konsumenten sehr hilfreich.

Eyetracking

Im Zuge von Augmented Reality gibt es immer mehr Apps auf dem Smartphone, die auf die Selfie-Kamera des Nutzers zugreifen dürfen. Das kann für Händler sehr hilfreich sein, um Aufmerksamkeitsanalysen zu nutzen: Was in meinem Shop wurde intensiver betrachtet, welche Augenbewegungen werden in welchem Bereich vorgenommen, wie verändert der Anblick meines Produkts den Gesichtsausdruck…

Datenschutz

Am Ende des Artikels aus dem E_Commerce-Magazin betont der Autor Frank Brinkmann (Vice President SAP Consulting bei Arvato Systems) noch einmal, wie entscheidend es ist, die Datenschutzbedenken der Nutzer ernst zu nehmen. Absolute Transparenz ist Voraussetzung dafür, dass die Kunden dem Händler vertrauen. Wer dies missachtet, kann langfristig gesehen erheblichen Schaden davontragen.

Quelle: e-commerce-magazin vom 8. August 2019