Big Data: Auch der stationäre Handel sammelt Kundendaten

Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch: Dieser Satz, hundertfach schon beim Stöbern im Netz gelesen, gilt immer häufiger auch für das Shopping im stationären Geschäft. Big Data macht’s möglich. Jüngstes Beispiel sind die „Spitzel-Mülleimer“, die in der Londoner Innenstadt anhand von Signalen, die Smartphones auf der Suche nach verfügbaren WLAN-Netzen aussenden, Passantenzahlen, Smartphone-Marken und damit potenzielle Informationen über die Vermögensverhältnisse der Vorbeigehenden generieren sollten. Ein Skandal, der dazu führte, dass die intelligenten Mülleimer nun angeblich nur noch ihrer eigentlichen Bestimmung dienen.

Dieser Rückzug ändert allerdings nichts an dem generellen Trend, dass der stationäre Handel bei der Sammlung und Nutzung von Kundendaten aufholt. Die Kunden vergleichsweise simpel per Überwachungskamera zu beobachten, war gestern: Heute haben Schaufensterpuppen Augen und Ohren, sehen, welche Kundengruppe bevorzugt Interesse zeigt und die Auslagen wie lang mustert. Mit der auf Kinect basierenden Messtechnologie namens Monolith lassen sich Bewegungsprofile erstellen sowie Alter, Geschlecht und Kleidungsstil analysieren. Im Geschäft kann man Frequenzanalysen und Bewegungsprofile anhand von WLAN-Signalen oder Mac-IDs erstellen. Die britische Firma realeyes misst anhand des Gesichtsausdrucks, welche Gefühle Werbung beim Betrachter auslöst.

Das alles soll Händlern dabei helfen, besser darauf einzugehen, was Kunden wollen. Auch für diese ist dabei etwas drin: Besonderer Service und Vergünstigungen winken für die, die sich darauf einlassen. Wer etwa seine Emailadresse preisgibt und damit Rückschluss auf sein Kundenkonto gibt, kann über alle Endgeräte hinweg getrackt werden. Analyse-Tools für den stationären Handel, wie beispielsweise Nomi, erlauben eine lückenlose Einkaufshistorie, wie man sie von Amazon-Kundenkonten kennt.

Für stationäre und Multichannel-Händler ergeben sich hier endlose Möglichkeiten, Service und Kundenorientierung zu verbessern – wenn die Datenschutzfrage geklärt ist.

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