Spieglein an der Wand gibt Passformtipps

27 Mrd. US-Dollar wurden im Jahr 2016 in die Forschung und Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) investiert, so das Ergebnis einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2017. Das entspricht einer Verdreifachung der Investitionen seit 2013. „Der Handel verschläft das Thema nicht, wie Anwendungen zum Beispiel bei Zalando zeigen“, sagt Dr. Michael Baurschmid, Manager beim Consulting-Spezialisten Tailorit. Im Dezember 2017 kündigte Zalando an, einen zweistelligen Millionenbetrag in neue Technologien zuinvestieren – darunter personalisierte Shoppingvorschläge und Chatbots auf Basis von KI.

„Während heute Felder wie die KI-basierte personalisierte Werbung über Social Media bereits stark ausgebaut sind, haben andere Bereiche wie die Prädiktion des Einkaufsverhaltens im stationären Handel noch Potenzial“, meint Dr. Michael Goller, CTO bei Detego. Im stationären Handel werden kognitive Systeme derzeit vornehmlich für automatisierte Dispositionsentscheidungen oder für das Preismanagement eingesetzt, zum Beispiel bei Conrad Electronic. Potenzial für KI-Anwendungen gibt es auch direkt auf der Verkaufsfläche. „Solche Technologien am POS sollen Entscheidungen optimieren, das Kundenerlebnis verbessern und eine stärkere Personalisierung von Angeboten für den Kunden ermöglichen“, sagt Dr. Baurschmid von Tailorit.

Sprachassistenten

Mit Sprachassistenten wie Amazons Alexa und Google Home hat KI Einzug in das Zuhause der Konsumenten gehalten und holt den POS in die Wohnzimmer. Ein Beispiel für den Einsatz in der Kundenkommunikation ist eine Anwendung des Lebensmittelhändlers Hit Sütterlin: Während Kunden zu Hause über Alexa Aktionsangebote in Erfahrung bringen können, dient der Sprachassistent am POS als Navigationssystem. Unternehmen wie Online-Software bieten KI-basierte Lösungen für den Einzelhandel an, die vor und hinter „den Kulissen“ helfen sollen. Die Kommunikationsplattform „Prestige Enterprise“ und der Alexa-Skill „Kim“ beantworten Kundenfragen im Store und helfen dem Händler, den Status einer Kampagnen in den Filialen zu analysieren.

Der persönliche, physische Kontakt zum Kunden bleibt auch im Online-Zeitalter ein Alleinstellungsmerkmal des stationären Handels. Doch in puncto persönlicher Kundenansprache machen Online-Anbieter den traditionellen Handelsformaten zunehmend Konkurrenz. Der Sportartikelhändler Head setzt zum Beispiel seit Januar 2017 auf seiner Website das Tool „Tennis Racquet Finder“ als persönlichen Kundenberater ein. Das auf IBM Watson basierende Empfehlungssystem wurde zusammen mit dem Kölner Unternehmen Bluetrade entwickelt. Der Kunde gibt Alter, Geschlecht und seine Spielweise an. Das Tool schlägt dann anhand dieser und weiterer eingegebener Parameter drei Tennisschläger vor.

Beratung durch künstliche Intelligenz auf der Homepage des Sportartikel-Händlers Head (Quelle: Screenshot der Website)

Der Softwareanbieter Detego bringt mit dem Chatbot „Detega“ eine ähnliche Anwendung auf die Verkaufsfläche. „Am Point of Sale holt der Chatbot digital orientierte Zielgruppen über ihr Smartphone ab und übergibt sie in die persönliche Betreuung durch Store-Mitarbeiter, sobald es der Verkaufsprozess erfordert“, erklärt Michael Goller von Detego. Kunden können per Smartphone die Warenverfügbarkeit sowie die Präferenzen anderer Kunden prüfen. Zudem können sie dem Chatbot direkt Fragen stellen. „Dazu zählen beispielsweise klassische Fragen wie: Gibt’s das auch in meiner Größe, aber auch Produkt-Empfehlungen wie beliebte Artikel oder Produktvarianten“, so Goller. Die Software stellt zudem für den Händler Daten über Kunden-Cluster und deren präferierte Artikel-Kombinationen zusammen.

Im Experience-Store „exp37“ in Düsseldorf haben Händler die Möglichkeit, KI-basierte Anwendungen für den POS live vor Ort zu erleben. „CurveTips“ schlägt Kunden auf Basis ihrer individuellen Körpermerkmale mithilfe eines selbstlernenden Algorithmus passende Kleidungsstücke vor und soll die Berater auf der Fläche oder den Kunden bei der zielgerichteten Auswahl der Produkte unterstützen. Auf Basis eines animierten Fragebogens mit Fragen zu der eigenen Körperwahrnehmung erstellt die Anwendung einen individuellen „Shopping Guide“. Der Guide wird in der App gespeichert. Darüber hinaus erhält der Kunde Produktvorschläge aus dem Sortiment auf sein Smartphone. Oder er sucht sich ein physisches Kleidungsstück aus und scannt das Etikett mit seinem Smartphone ein. Die App vergleicht es mit dem Profil des Kunden und gibt eine Empfehlung.

Humanoide Roboter

Ebenso sind humanoide Roboter, wenn auch noch vereinzelt, auf der Verkaufsfläche für die Kundenkommunikation im Einsatz. Bei Conrad Electronic begrüßt bereits seit 2011 der mobile Serviceroboter „Werner“ von Metalabs die Kunden und assistiert ihnen beim Einkauf. Im Saturn-Markt in Ingolstadt rollt der Serviceroboter „Paul“ über die Verkaufsfläche. Komplexe Beratungsaufgaben übernehmen nach wie vor die Mitarbeiter.

Wie die Debatte um die Gesichtserkennung in den SB-Warenhäusern von Real gezeigt hat, kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz am POS auch zu Irritationen beim Kunden führen. Die Handelskette hatte 2017 zusammen mit dem Werbe-Dienstleister Echion einen Test in 41 Märkten durchgeführt, in dem – anonymisiert – Blickkontakte von Kunden analysiert wurden. Real wollte herausfinden, welche Werbefilme gut beim Kunden ankommen. Der Einsatz der Software führte zu einer öffentlichen Diskussion um Datenschutz. Michael Goller von Detego sagt dazu: „Am Point of Sale eröffnen sich konkrete Möglichkeiten der Personalisierung,die zum Teil noch sensible Fragen aufwerfen.“

Von der automatisierten Erkennung von Parametern wie Geschlecht und Alter über die Erkennung einzelner Kunden mit der Konsequenz individualisierter Angebote bis hin zu dynamischer Preisgestaltung: „Technisch gesehen sind bereits heute viele Dinge machbar“, erklärt Michael Goller, „viele Anwendungenstecken aber noch in den Kinderschuhen. Zukunftsweisende Ideen und Pilotprojekte wie Empfehlungssysteme sind erste Schritte.“ Eine Hürde bleiben die Investitionskosten. „Mittelfristig wird es auch für den Mittelstand möglich sein, über Cloud-Lösungen Zugang zu KI-Technologien zu erhalten“, meint Dr. Michael Baurschmid von Tailorit.

Fotos (2): Mavis, Screenshot der Head-Website

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