Warten auf den Durchbruch

Analytics und künstliche Intelligenz (KI) sind seit mehr als fünf Jahren ein Trend in der Branche. Das Potenzial ist zwar nach wie vor groß, aber sowohl die Nachfrage- als auch die Angebotsseite wurden einiger Illusionen beraubt. Viele verschiedene Sensortechnologien sind weithin verfügbar, zum Beispiel Bluetooth, Lidar, Wifi, RFID und vor allem visuelle beziehungsweise optische Sensoren.

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Optische Standardsensoren, die oft als kamerabasierte Technologien bezeichnet werden, sind in CCTV-Lösungen weit verbreitet, sehr präzise und aufgrund des breiten Anwendungsspektrums relativ kostengünstig. Zudem hat sich die Technologie hinter den optischen Sensoren in den vergangenen Jahren erheblich verbessert.

Analytics im invidis Jahrbuch

Diese Analyse ist Teil einer Artikelserie im invidis Jahrbuch 2021, die sich mit Chancen und Herausforderungen von Analytics auseinandersetzt. Laden Sie sich hier das Jahrbuch kostenlos herunter, um Zugriff alle Artikel zu haben, sowie auf viele weitere Beiträge zu den Themen Digital Signage, DooH, Retail Technology und Smart City.

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Die heutigen Algorithmen zur Video- und Bildanalyse können nahezu alles – von Personen inklusive Alter, Geschlecht und Stimmung über Bewegungsmuster, inklusive Gehgeschwindigkeit und Blickrichtung bis hin zu Nummernschildern und Markenlogos – identifizieren.

Ein dominierender Trend in der Datenverarbeitung ist die Verlagerung weg von der Cloud hin zum Edge Computing. Immer mehr Lösungsanbieter setzen auf On-Sensor-Verarbeitung. Nicht nur aus Gründen der Datensicherheit und der Einhaltung der Datenschutzbestimmungen – namentlich GDPR –, sondern vor allem wegen der Leistungsvorteile. Die Kosten für Sensoren sind zudem beträchtlich gesunken: 3D-Sensoren kosten deutlich weniger als 1.000 Euro, 2D-Kameras zwischen 100 und 200 Euro.

Überzeugende Business Cases gesucht

Ein gerade von Technologieanbietern oft unterschätzter Aspekt sind überzeugende Anwendungsfälle. Analytics kann nur funktionieren, wenn die gewonnenen Erkenntnisse einen Mehrwert schaffen. Das Sammeln von Daten allein reicht nicht aus. Wenn man zum Beispiel das Geschlecht und das Alter eines Kunden kennt, müssen entsprechende Maßnahmen folgen. Die Branche muss schlüssige Business Cases entwickeln, die über gezielte Werbung hinausgehen.

Analytics: Retail muss den Kunden verstehen

Entgegen der weit verbreiteten Meinung in der Medienbranche schafft personalisierte Werbung keinen Mehrwert für den Verbraucher – und die Medienbranche ist noch nicht darauf eingerichtet, die gesammelten Erkenntnisse in großem Maßstab anzuwenden. Selbst wenn das Konzeptdesign richtig aufgesetzt ist, mangelt es beim Kunden oft an der konkreten Organisation: Es werden zum Beispiel Datenwissenschaftler benötigt – und Manager, die offen für datengesteuerte Betriebsmodelle sind. Nach der Pandemie geben die meisten Einzelhändler momentan ihre digitalen Budgets für E- oder M-Commerce aus – das könnte sich in zwei bis drei Jahren ändern – und nicht für Instore-Analytics. Was die Technologie betrifft, müssen die Lösungen skalierbar und zuverlässiger werden. Größere vernetzte Analyseverfahren haben immer noch nicht die erforderliche Betriebszeit von 99,x Prozent.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es noch zu viele Teile gibt, die nicht perfekt zusammenpassen, um einen echten Durchbruch zu erzielen – seien es die Kinderkrankheiten der neuen Technologien oder die fehlende Bereitschaft der Kunden.

Die wichtigsten Analytics-Herausforderungen:

• Einfachheit der Installation und Kalibrierung
• Automatisierte Abbildung der physischen Umgebung für die Planung
• Übergang von Einzelsensoren zu Multisensornetzwerken

Analytics: Sensor trifft Screen