Future Commerce Blog

Google Analytics für das Ladengeschäft

Was für Online-Händler Gang und Gäbe ist, war bisher eher ein Traum für das Stationärgeschäft: Die einfache und schnelle Analyse des Klick- und Kaufverhaltens; oder besser: Das Tracking der Kundenwanderung im Geschäft inklusive der “Artikelgreifanalysen” am Regal.

Wir haben zwei interessante Lösungen gefunden, die dem stationären Händler reichlich Datenmaterial zu Analyse- und Optimierungszwecken liefern:

1. Shopperception: Regalplatzoptimierung mit der Kinect

Die Kinect ist uns bereits mehrfach abseits des Spieleinsatzes über den Weg gelaufen. Shopperception setzt sie am Regal ein: In diesem Fall erkennt sie, welchen Artikel der Kunde greift und welchen er in den Einkaufswagen legt oder wieder ins Regal zurückstellt. Zwar gibt es dadurch noch keinen Aufschluss, warum nun genau dieser Artikel gewählt wurde. Man kann aber feststellen, ob und wie lange der Kunde gezögert hat bis er sich für ein Produkt entschieden hat. Genauso erhält der Analyst Hinweise darüber, ob ein Produkt einem anderen bevorzugt wurde oder ob überhaupt nichts passendes im Angebot war.

Die bisher eher unter Laborbedingungen (Schnellgreifbühne und Co.) durchgeführten Teste und Analysen bekommen unter diesen Bedingungen mehr verwertbaren Gehalt.

 

2. euclid: Online-Analysen für die Offline-Welt

euclid bedient sich der vor und / oder im Laden befindlichen Smartphones um die Kundenbewegung und Verweildauer sowohl vor dem Schaufenster als auch im Geschäft zu ermitteln. Voraussetzung ist, dass der (potentielle) Kunde ein WiFi bzw. WLAN-fähiges Smartphone bei sich hat.  euclid erfasst die “Pings” des mobilen Geräts und analysiert Signalstärke, Ping-Frequenz etc.

Nach Angaben von euclid (für die USA) haben ca. 40 – 70 % der Smartphonebesitzer mit WiFi / WLAN diese Funktion auch eingeschaltet. In größeren Städten bzw. in Gebieten mit höherer Smartphonedichte lassen sich so ausreichend verwertbare Daten ermitteln, die unter anderem für folgende Analysen verwendet werden:

  • Window Conversion Rate (wer steht vor dem Fenster und betritt dann tatsächlich das Geschäft?)
  • Wie viele Leute stehen nach Geschäftsschluss vor meinem Fenster?
  • Einmalbesucher vs. wiederkehrende Besucher
  • Verweildauer im Laden

Ergänzt um die Erfassung des Kunden und seiner Einkäufe am Check-Out hätte der Händler dann beinahe die Informationen, die sein Online-Kollege schon lange kennt und schätzt.

In Deutschland dürfte sich die Verbreitung dieser Art der Analyse durch die zu erwartende und befürchtende Datenschutzdiskussion verhindern lassen (Ironie!).

Ach ja, zusammenfassend zum Thema Shopper-Tracking, empfehle ich diese Video des WSJ: