{"id":62781,"date":"2019-11-11T08:00:14","date_gmt":"2019-11-11T07:00:14","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=62781"},"modified":"2025-09-23T15:47:34","modified_gmt":"2025-09-23T13:47:34","slug":"deep-retail-neue-technologien-revolutionieren-den-handel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/deep-retail-neue-technologien-revolutionieren-den-handel\/","title":{"rendered":"Deep Retail – Neue Technologien revolutionieren den Handel"},"content":{"rendered":"

Daten sind das neue \u00d6l \u2013 dieses Credo dominiert seit L\u00e4ngerem s\u00e4mtliche Diskussionen rund um technologische Innovationen, die auf einer effizienten Auswertung von Daten beruhen. Daten sind der Schmierstoff, der die Beziehung zwischen H\u00e4ndlern und Kunden reibungslos gestaltet. Nicht erst heute. Auch fr\u00fcher schon haben H\u00e4ndler Informationen genutzt, um die Kundenbindung zu st\u00e4rken.<\/p>\n

Service, Service, Service<\/h3>\n

Wirte kannten die Lieblingsgetr\u00e4nke ihrer Stammg\u00e4ste. Hoteliers wussten, welche Zimmer ihre treuesten Kunden bevorzugen. Ein derartiger Service verschafft Kunden ein wohliges Gef\u00fchl des Verstandenseins. Wenn Konsumenten merken, dass H\u00e4ndler ihre Bed\u00fcrfnisse kennen und ihre W\u00fcnsche treffsicher vorausahnen k\u00f6nnen, f\u00fchlen sie sich unweigerlich gut betreut \u2013 und sind sehr viel eher bereit, auch mal tiefer in den Geldbeutel zu greifen.<\/p>

\"\"<\/a><\/div><\/div>\n

Informationen \u00fcber Kunden nutzen: Die Grundlage f\u00fcr eine hoch individualisierte Kundenerfahrung sind Daten. Dank E-Commerce und Mobile-Commerce gibt es mehr Daten als je zuvor. Unter der Voraussetzung, dass Nutzer dem zugestimmt haben, k\u00f6nnen Online-H\u00e4ndler bei jedem Kundenbesuch eine Vielzahl relevanter Daten erheben: Welches Geschlecht hat der Kunde? Wie alt ist er? Ist er Neu- oder Bestandskunde? Wie lautet seine Geo-IP? \u00dcber welches Ger\u00e4t greift er auf den Shop zu? \u00dcber welche Website gelangt er in den Shop? Welche Seiten und Kategorien interessieren ihn besonders? Welchen Wert hat der Warenkorb?<\/p>\n

Diese Informationen flie\u00dfen in die jeweilige Kundenhistorie ein und bilden die optimale Grundlage, um jeden einzelnen Kunden personalisiert ansprechen zu k\u00f6nnen, zum Beispiel mit pers\u00f6nlichen Angeboten und Empfehlungen, die auf seine W\u00fcnsche und Vorstellungen perfekt zugeschnitten sind.<\/p>\n

\"Frank<\/a><\/h3>\n

N\u00e4chste Stufe: Personalisierung<\/h3>\n

Angetrieben durch den hohen Reifegrad vieler Technologien, steht ein entscheidender Schritt in der Evolution der Personalisierung bevor. Im Zusammenspiel erm\u00f6glichen Technologien, wie etwa Big Data, k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen und Machine Learning im Speziellen, Gesichtserkennung und Eyetracking, personenbezogene Daten in einer g\u00e4nzlich neuen und sehr leistungsf\u00e4higen Art und Weise zu generieren, zu analysieren und zu nutzen. Dieser als Deep Retail bezeichnete Ansatz bietet dem Handel sehr vielver\u00adsprechende M\u00f6glichkeiten der Personalisierung.<\/p>\n

Mit jeder Aktivit\u00e4t hinterlassen Nutzer im Web ihre Spuren. Sie informieren sich, kaufen ein und bewerten Produkte sowie Dienstleistungen auf Bewertungsplatt\u00adformen, in Social Media, in Online-Shops und Blogs.<\/p>\n

Die Menge der verwertbaren Daten wird von Minute zu Minute gr\u00f6\u00dfer. Darum sind H\u00e4ndler gut beraten, sich den vorhandenen Datenschatz zunutze zu machen, indem sie eigene Datenbest\u00e4nde aufbauen. Dabei k\u00f6nnen sie bedarfsgerecht entscheiden, welche Informationen aus welchen Quellen sie ben\u00f6tigen: Posts aus den sozialen Medien, Marketing-Surveys oder auch Anfragen an den Kundenservice.<\/p>\n

Alle Serviceaktivit\u00e4ten<\/h2>\n

Registriert sich ein Neukunde in einem Online-Shop, gibt er eine Reihe relevanter Daten in ein Formular ein. In einer C\/4-Hana-Umgebung werden diese Daten in der SAP Customer Data Cloud gespeichert. Sollte sich der Kunde sp\u00e4ter \u00fcber seinen Social-Media-Log-in im Shop anmelden, lassen sich Social-Media-Profile und Bestandsdaten miteinander verkn\u00fcpfen, sofern der Nutzer zugestimmt hat.\u00a0 In einer SAP-C\/4-Umgebung werden dann all seine Posts, Likes und Kommentare in der SAP Customer Data Cloud gespeichert und analysiert. So entsteht ein aussagef\u00e4higes Profil des jeweiligen Kunden. In der Customer Data Cloud kann auch das Consent-Management erfolgen, die Verwaltung der Zustimmung zur Nutzung kundenbezogener Daten. Auch f\u00fcr den Service ist das Tool eine wertvolle Unterst\u00fctzung.<\/p>\n

Senden Kunden eine Anfrage an den Kundenservice, wird die entsprechende E-Mail automatisch an die SAP Service Cloud weitergeleitet, kategorisiert, im Arbeitsvorrat des jeweiligen Serviceteams abgelegt und \u2013 im Idealfall \u2013 sogar vollst\u00e4ndig automatisch bearbeitet. Das macht die SAP Service Cloud zum zentralen Anlaufpunkt f\u00fcr alle Serviceaktivit\u00e4ten.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/h3>\n

So entstehen Unmengen an Daten, die gewinnbringend analysiert und eingesetzt sein m\u00f6chten. Genau das erm\u00f6glichen die Verfahren der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Die Unternehmensberatung Gartner hat in ihrer Studie \u201eArtificial Intelligence Set to Transform Digital Commerce Marketing\u201c 2017 prognostiziert, dass 2020 schon 30 Prozent des weltweiten Umsatzwachstums im digitalen Handel auf KI-basierte Technologien zur\u00fcckzuf\u00fchren sein werden.<\/p>\n

Bezogen auf den station\u00e4ren Handel in Deutschland kam PwC in seiner Studie \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz im Handel 2018\u201c zu dem Ergebnis, dass 44 Prozent der Deutschen durch den Einsatz von KI attraktivere Einkaufserlebnisse erwarten. Vor diesem Hintergrund bietet SAP mit Leonardo eine KI-basierte Plattform, die H\u00e4ndler auf Basis von Machine Learning und neuronalen Netzen dabei unterst\u00fctzt, aus Big Data pr\u00e4zise Erkenntnisse schnell abzuleiten und die Gesch\u00e4ftsprozesse entsprechend zu optimieren. Machine Learning versetzt Systeme in die Lage, aus der Erfahrung zu lernen und sich fortlaufend zu verbessern.<\/p>\n

\"Arvato<\/a>
Fr\u00fcher nannte man es E-Commerce. Heute hei\u00dft es zu Recht Digital Commerce, weil die \u201eE-Commerce-Suite\u201c wesentlich mehr Funktionen umfasst: von Hybris \u00fcber Callidus bis Qualtrics, oder?<\/figcaption><\/figure>\n

Das erforderliche Wissen generiert die KI aus unstrukturierten Daten, wie etwa Kommentaren und E-Mails, v\u00f6llig automatisch. Dabei sucht sie nach wiederkehrenden Mustern, die es erlauben, computerbasierte Vorhersagen zu treffen \u2013 mit dem Ziel, dass Computer ohne menschliche Eingriffe oder Hilfe lernen und damit die Basis f\u00fcr bessere Entscheidungen schaffen.<\/p>\n

So kann ein Machine-Learning-System beispielsweise Social-Media-Beitr\u00e4ge analysieren und erkennen, ob ein Kunde in Urlaubsstimmung ist und nach Neuseeland fliegen m\u00f6chte. Daraufhin bekommt er bei seinem n\u00e4chsten Shop-Besuch automatisch passende Produkte pr\u00e4sentiert.<\/p>\n

Zudem k\u00f6nnen H\u00e4ndler \u00fcber die sogenannte Anomaly-Detection feststellen, ob Abweichungen auftreten. Verkauft sich ein Produkt in einer bestimmten Region oder Zielgruppe pl\u00f6tzlich besonders gut? Indem sie diese Vorg\u00e4nge analysieren, k\u00f6nnen sie passende Aktionen entwickeln, um den Trend weiter zu befeuern und\/oder in andere Regionen sowie Zielgruppen auszuweiten.<\/p>\n

Sentiment-Analyse erfasst das Stimmungsbild<\/h3>\n

Benutzergenerierte Inhalte auszuwerten bietet einen weiteren Vorteil: Aus den Stimmungen und den Meinungen der Nutzer k\u00f6nnen H\u00e4ndler wertvolle Erkenntnisse im Hinblick auf jene Produkte und Services ableiten, die ihre Kunden als gut oder weniger gut bewerten \u2013 und ihr Angebot zielf\u00fchrend weiterentwickeln.<\/p>\n

Hierf\u00fcr pr\u00fcft die L\u00f6sung, ob eine Aussage als positiv oder negativ einzustufen ist. So k\u00f6nnen H\u00e4ndler dann passende Angebote oder Ma\u00dfnahmen konzipieren. In einer SAP-Umgebung wird die Sentiment-Analyse an die SAP Cloud Platform angebunden und in die SAP Marketing Cloud sowie die SAP Service Cloud integriert. Daneben gibt es weitere M\u00f6glichkeiten, um personenbezogene Daten zu generieren. So verf\u00fcgen zum Beispiel viele Smartphones \u00fcber Technologien f\u00fcr die Gesichtserkennung. Bislang dient diese Technologie insbesondere dem Zweck, das jeweilige Ger\u00e4t zu entsperren.<\/p>\n

Gesichtserkennung & Eyetracking<\/h3>\n

Doch es liegt nahe, die Vorteile dieser Funktion auch anderweitig zu nutzen. So k\u00f6nnen sich iPhone-Nutzer bereits per Face ID f\u00fcr Apple Pay authentifizieren. In Zukunft wird es dar\u00fcber hinaus m\u00f6glich sein, die momentane Stimmung der Nutzer \u00fcber die Gesichtserkennungs-Funktion zu erfassen und ihnen entsprechende Shopping-Angebote zu unterbreiten.<\/p>\n

Entsprechend gro\u00df ist das Interesse des Handels an der Gesichtserkennungs-Technologie \u2013 etwa als Basis f\u00fcr die Optimierung der Customer-Experience. So hat Walmart ein Patent f\u00fcr eine Technologie angemeldet, die die emotionale Verfassung der K\u00e4ufer beim Einkaufen im station\u00e4ren Markt erkennt.<\/p>\n

Gro\u00dfes Potenzial sieht der Handel auch im Eyetracking. War die Technologie bislang nur an speziellen Bildschirmen verf\u00fcgbar, etwa im Spielebereich oder f\u00fcr Usability-Tests, gibt es mittlerweile Ger\u00e4te, die sich an normale Bildschirme montieren lassen und so ein professionelles Eyetracking erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Im Zuge von Augmented Reality hat sich Eyetracking als Bestandteil verschiedener Apps etabliert, genutzt wird die Selfie-Kamera des Smartphones. Wenn H\u00e4ndler wissen, welche Bereiche und damit Angebote die Besucher ihres Shops besonders intensiv betrachten, kann das System die weitere Kundenerfahrung personalisiert gestalten, indem es beispielsweise passende Produkte empfiehlt.<\/p>\n

Bei der Implementierung solcher Verfahren ist es entscheidend, vorhandene Datenschutzbedenken der Nutzer ernst zu nehmen. Die Datenschutzskandale der letzten Zeit haben schlie\u00dflich zu einer sp\u00fcrbaren Sensibilisierung gef\u00fchrt. Sowohl Kunden als auch H\u00e4ndler bewegen sich hier im Spannungsfeld zwischen dem Wunsch nach hochgradig personalisierten Einkaufs\u00aderlebnissen und dem berechtigten Interesse am Schutz personenbezogener Daten.<\/p>\n

Datenschutz<\/h2>\n

Darum gilt: H\u00e4ndler, die sich mit den M\u00f6glichkeiten des Deep Retail besch\u00e4ftigen, sollten verinnerlichen, dass im Hinblick auf die Nutzung von Kundendaten absolute Transparenz sichergestellt sein muss. Sie m\u00fcssen transparent darlegen, welche Daten sie wof\u00fcr sammeln, wie sie diese speichern und sch\u00fctzen.<\/p>\n

Die Europ\u00e4ische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt hier das entsprechende Rahmenwerk zur Verf\u00fcgung. Sie bietet H\u00e4ndlern die Chance, das Vertrauen ihrer Kunden zu erh\u00f6hen, indem sie einen seri\u00f6sen Umgang mit deren Daten pflegen. Das st\u00e4rkt nicht zuletzt die Kundenbindung.<\/p>\n

Smarte H\u00e4ndler kennen ihre Kunden besser als diese sich selbst. Es geht nicht mehr darum, die Verbraucher zu fragen, was sie wollen, sondern ihre tiefsten W\u00fcnsche fr\u00fchzeitig zu erkennen \u2013 und zu erf\u00fcllen. So l\u00e4sst sich der Umsatz kurzfristig steigern, w\u00e4hrend H\u00e4ndler langfristig von einer nachhaltig gefestigten Kundenbindung profitieren.<\/p>\n

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Clever kombiniert, haben Big Data, k\u00fcnstliche Intelligenz, Gesichtserkennung und Eyetracking das Potenzial, den Handel grundlegend zu ver\u00e4ndern, indem sie die n\u00e4chste Stufe der Personalisierung einl\u00e4uten. Die Zeit ist reif f\u00fcr Deep Retail.<\/p>\n","protected":false},"author":1560,"featured_media":62782,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,36593],"tags":[210,24158,39,624,626,480],"coauthors":[24402],"class_list":["post-62781","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-1910","tag-big-data","tag-c-4","tag-cloud","tag-ki-joule","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-machine-learning","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/shutterstock_390641047-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

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